计算机行业周报：CHATGPT升级长期记忆功能 谷歌发布跨平台AI协作协议A2A
OpenAI 发布新功能，4 月11 日起，ChatGPT 在每次开启对话中都可以参考用户过去的所有聊天记录，提供更个性化的回复。通过分析用户的偏好与兴趣特征，系统可进一步优化建议内容。
此前，ChatGPT 界面仅设有一个用于启用或禁用记忆功能的复选框，现已升级为双选项设置。其中，"参考已保存记忆"为原有功能模块，作为容量有限的精选信息库使用；新增的"参考聊天记录" 功能则允许ChatGPT 调用全部历史对话作为上下文依据，从而动态优化新生成回复的内容适配性。
目前，ChatGPT 4 的长期记忆功能很可能采用了检索增强生成（RAG）技术。该技术能够在生成回答时，引用模型训练数据以外的知识库信息，而无需对模型进行重新训练。对于大型模型提供商而言，这是一种高效且经济的优化方式，能够提升大语言模型（LLM）的输出质量。通过这种方法，AI 能够在不同场景下持续提供相关、准确且实用的回答。
这是对话系统的一个飞跃，或许会成为技术发展的转折点。
对于需要针对特定场景、个性化需求及个人偏好提供精准解答的用户而言，该功能将显著提升ChatGPT 的实用价值。从更宏观的视角看，长期记忆能力也在把 ChatGPT 从一次性工具变成真正的助手。AI 应用： 文心一言搜索访问量环比 +16.34%，谷歌发布跨平台AI 协作协议A2A
近期，谷歌发布了一个促进智能体发展的协议 ——Agentto-Agent（A2A），旨在促进不同 AI 智能体之间的安全、标准化通信。谷歌认为，2025 年将是 AI 方向转型之年，生成式 AI 的应用形式会从回答单一问题转向通过智能体系统来解决复杂问题。A2A 协议允许跨平台、跨框架的智能体实现互操作，为它们提供了共同的语言和安全的通信渠道。这一协议可视为智能体的网络层，其目标是简化复杂工作流程中的智能体协作，使专业 AI 智能体能够协同完成各种复杂度和时长的任务，从而通过协作提升整体能力。
从谷歌公布的合作伙伴阵容来看，A2A 似乎有望获得类似MCP 的关注度。该计划已吸引超过 50 家企业加入首批合作阵营，包括领先科技企业以及全球顶级咨询和系统集成服务商。除此之外，谷歌还解释道，A2A 是MCP 的补充。MCP 为Agent 提供了实用的工具和上下文背景信息，A2A 协议解决客户部署大规模多Agent 系统时所发现的问题。AI 融资动向: Thinking Machines Lab 种子轮融20 亿，估值破百亿
据Business Insider4 月10 日报道，Thinking Machines Lab已将其种子轮融资目标翻倍至20 亿美元。这笔资金将在公司成立不到一年的时间里，帮助其估值突破100 亿美元。此次融资一旦成功，将成为历史上规模最大的种子轮融资之一。
最近，曾任OpenAI 首席研究官的Bob McGrew 和OpenAI 前研究员Alec Radford 加入Thinking Machines Lab 担任顾问。
Alec Radford 是公司众多变革性创新的幕后推手之一。
Thinking Machines Lab 宣布，他们的目标是打造一个全民可用的知识和工具获取平台，尤其集中在科学和编程领域。这一理念立刻引发了业界的思考，因为许多最新的AI 技术主要由顶级研究实验室所掌握，普通用户很难获得有效的使用指导。Murati 及其团队想要解决的正是这个问题：构建一个能够适应不同专业知识的AI 系统，帮助用户充分利用人工智能的潜力。投资建议
谷歌在GoogleCloudNext25 大会上，开源了首个Agent 开发套件—ADK，这是OpenAI 之后第二家大厂发布的标准化智能体SDK。ADK 能帮助开发人员极大简化开发超复杂流程的智能体，从大模型选择、自动化流程编排、测试到应用部署可一站式完成，并且支持双向音频、视频、MCP 和最新的A2A 协议。本周我们建议侧重Ai Agent 领域标的，建议优先关注财税垂类大模型+Al Agent 生态闭环的税友股份
（603171.SH）。
中长期，建议关注临床 AI 产品成功落地验证的嘉和美康（ 688246.SH ） 、以AI 为核心的龙头厂商科大讯飞（ 002230.SZ ） 、芯片技术有望创新突破的寒武纪（688256.SH）、高速通信连接器业务或显著受益于 GB200放量的鼎通科技（688668.SH）、已与Rokid 等多家知名AI 眼镜厂商建立紧密合作的亿道信息（001314.SZ）、加快扩张算力业务的精密零部件龙头迈信林（688685.SH）、持续加码高速铜缆的泓淋电力（301439.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）等。
风险提示
1）AI 底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI 应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。