长程Agent能力建设：探索Agent在复杂多步任务中的规划、执行与自我纠错能力，研究多Agent协作与任务交接决策，推动从短程辅助向长程自主闭环演进
多模态融合：推进语音、图像与文本的原生多模态联合建模，探索流式感知交互架构，提升Agent在实时对话场景中的多维理解与响应能力
Agent强化学习：研究大规模Agent RL训练范式，包括可验证环境构建、长程奖励设计、Agent自我对弈数据合成等，提升Agent在真实任务中的可靠性与泛化性
主动交互与记忆进化：提升Agent的主动意图澄清、不确定性感知、长程记忆管理等核心能力，探索将交互经验沉淀为可复用Skill的自我进化机制
前沿探索与落地验证：跟踪复现Agent智能方向前沿工作，结合智能客服、通用助手等真实场景进行实验验证，推动技术能力沉淀