北京
傅盛最近分享了一个判断：AI能力正在两个维度上同时跃升，而大多数人还盯着错的地方。
第一个维度是Computer Use。模型不再只是生成文字或代码，而是能看懂图形界面、做出判断、执行操作、再回头检查结果——把"看-判-做-查"这个闭环完整跑通。这意味着AI的交互对象从文本框扩展到了整个屏幕。
第二个维度是Long-horizon，长程任务执行。模型能在数小时、数千步的长序列操作里保持低错误率，中途不需要人盯着。
为什么这两件事要放在一起看
单看Computer Use，它解决的是"能不能操作"的问题；单看长程能力，它解决的是"能撑多久"的问题。但真正决定一个Agent能不能用的，是两者叠加之后的结果——从头到尾独立完成一件事，中间不出岔子。
傅盛的原话是：能从头干到尾还干对，才拉开差距。
这句话的潜台词是，简单的问答或写作早就不是瓶颈了。让模型写一段文案、答一个问题，现在几乎不构成挑战。真正的分水岭在于：给它一个需要几十步、几百步才能完成的任务，它能不能不跑偏、不中断、不半路出错。
长程稳定性才是硬指标
按照傅盛的提炼，长程稳定性是区分初级Agent和高级Agent的关键指标。能在长时间、多步骤、无监督的环境里保持正确执行，考验的是模型的鲁棒性和规划能力，而不只是单点任务的准确率。
这也解释了为什么Computer Use被称作AI交互的新范式。从文本和代码生成，扩展到对图形用户界面的理解和操作，AI能触达的场景边界被大幅推开——但推开之后能不能稳住，取决于长程能力这一侧。
两个维度，一个负责打开可能性，一个负责把可能性兑现。
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