据@DeepLearningAI披露，Genspark CTO Kay Zhu在AI Dev 25 x NYC表示，Genspark主张让AI智能体自主规划而非依赖刚性工作流，并为其配备80+专业工具，理由是工作流在边界情形易失效并累积错误，而智能体可观察、回溯并自我恢复，这对交易者评估AI基础设施需求与“自主智能体”采纳趋势具有参考价值。来源：DeepLearning.AI。 据@DeepLearningAI披露，对“自主性”和“工具数量”的强调构成明确的产品信号，官方发布了完整演讲视频便于尽调，有助于投资者跟踪围绕“agentic AI”叙事的开发者动能与企业采用节奏作为潜在催化标记。来源：DeepLearning.AI。 据@DeepLearningAI披露，已发布的细节包括80+工具数量与“边界案例恢复”的运作逻辑，便于市场参与者在自主智能体赛道对厂商能力进行横向对比与交易研究。来源：DeepLearning.AI。