复旦大学团队研发了名为GenericAgent的自进化AI智能体，代码量仅约3000行。相比Claude Code和OpenClaw，该工具在复杂长程任务中表现出更高的效率，Token消耗量仅为后者的四分之一到六分之一。它具备四层记忆机制和反思驱动的自进化能力，能够自动将任务蒸馏为SOP，并搭载了优于Playwright的结构化浏览器提取功能，显著提升了AI自动化的实用性与性价比。 💡 核心观点：AI Agent正从“功能堆砌”转向“架构精简”，GenericAgent以极低代码量和Token消耗展示了开源工具在实现高性价比自动化方面的巨大潜力。
