中国团队 Feeling AI 登顶全球第二！CodeBrain-1 硬刚 OpenAI，Agentic AI 实战突围
2026-02-11 21:02
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2026年2月，全球Agentic AI（智能体）领域迎来中国力量的重磅突破——初创团队Feeling AI自研的智能体框架CodeBrain-1，在斯坦福大学与Laude Institute联合打造的权威基准Terminal-Bench 2.0中，以72.9%（70.3%）的任务成功率斩获全球第二，仅次于OpenAI的Simple Codex（GPT-5.3-Codex），成为榜单前十中唯一的中国团队。这一成绩不仅打破了美系巨头在智能体复杂任务执行领域的垄断，更标志着中国AI在工程化落地能力上已跻身世界顶尖水平。
一、实战赛道：Terminal-Bench 2.0成全球AI智能体“终极考场”
Terminal-Bench 2.0作为全球公认的智能体能力评测“金标准”，其严苛性堪称AI的“魔鬼训练场”，也是OpenAI、Anthropic等巨头的必争之地：
闭环实战环境：在隔离的Docker容器中模拟真实Linux生态，AI需像人类专家一样完成编译、调试、训练、部署等全流程操作，杜绝“纸上谈兵”；
高压长程任务：涵盖89个深度场景，横跨软件工程与科学计算，要求极强的逻辑跨度与任务分解能力，彻底避免简单模式匹配；
零容忍验证：采用0/1判定准则，仅当产出符合预期的可运行交付物（如修复代码、可用服务）才算通关，无任何“模糊分”；
高门槛天花板：2.0版本大幅提升难度，全球顶尖模型解决率普遍难以突破65%，成为检验系统级复杂任务处理能力的“深水区”。
此次Feeling AI能在该赛道脱颖而出，其成绩含金量远超常规跑分数据，直接印证了CodeBrain-1的实战价值。
二、核心突破：CodeBrain-1的“效率+策略”双引擎
CodeBrain-1并非独立底座模型，而是基于GPT-5.3-Codex打造的智能体框架，核心优势在于对底座模型的精准驾驭与执行效率优化，专注解决“代码能正确写出并运行”的核心问题：
两大技术优化，直击执行痛点
有用上下文检索（Useful Context Searching）：借助LSP（Language Server Protocol），精准筛选与任务相关的代码签名、文档及使用实例，减少冗余信息干扰，有效规避LLM幻觉问题，提升代码生成效率；
验证反馈机制（Validation Feedback）：从LSP诊断信息中快速定位错误，同步提供方法示例、参数文档等辅助信息，大幅缩短“生成-验证”循环周期，提升纠错效率。
动态策略调整，升级“进化大脑”
具备个体与群体双维度策略优化能力：个体层面可根据目标、记忆与环境反馈调整行为选择；群体层面能形成共享记忆，基于外部变化动态调整组织规划与响应规则，彻底摆脱静态脚本的局限；
扮演“调度中枢”角色：引导底座模型在常规操作中极速响应，仅在关键报错时激活深层思考，避免“过度思考”导致的执行链路冗长，平衡效率与精度。
性能与成本双优
在47个Python聚焦任务子集（含纯编码任务）中表现稳定：Python任务成功率72.3%，编码任务成功率70.2%，综合成绩70.3%，仅次于Simple Codex的74.9%；
Token消耗更高效：与Claude Code相比，在相同基模（Claude Opus 4.6）与成功任务场景下，总Token消耗缩减超15%，显著降低使用成本。
三、技术布局：从记忆到执行的全链路架构
CodeBrain-1的突围并非偶然，而是Feeling AI长期技术积累的必然结果。团队原创跨模态分层架构，构建了“理解-记忆-规划-执行-渲染”的全链路能力：
核心层InteractBrain：整合两大王牌能力——MemBrain 1.0（Agentic Memory领域SOTA，在LoCoMo、LongMemEval等基准中反超主流记忆系统，KnowMeBench Level III难度任务提升超300%）与CodeBrain-1，分别聚焦长程记忆与复杂任务规划执行；
执行层InteractSkill：负责具体能力落地与工具调用；
渲染层InteractRender：承担结果呈现与交互适配。
这种“记忆+执行”的双核心布局，精准匹配了Agentic AI从技术能力到用户体验的范式跃迁需求，也为商业化落地奠定了坚实基础。
四、应用场景：从游戏交互到战术演化的实战落地
CodeBrain-1的动态策略能力已在具体场景中得到验证，展现出强大的商业化潜力：
游戏Bot实时驱动：在开放世界游戏中充当智能伙伴，能理解“建房子”“造镐子”等自然语言指令，自主规划“收集资源-清理环境-建造制作”的行动脚本，生成并执行完整任务流程；
群体战术演化：在“搜打撤”类游戏中，敌对群体可通过共享记忆记录玩家习惯路线，动态调整兵力部署（如70%兵力集中于玩家热点区域），并叠加行为表达规则（如发现玩家时触发语音反馈）与小队协作策略，实现动态战术生成。
五、行业意义：中国AI的“框架定义者”突围之路
在全球大模型竞赛从“参数博弈”转向“实战进化”的背景下，Feeling AI的突破具有标志性意义：
打破巨头垄断：成为Terminal-Bench 2.0前十中唯一中国团队，打破了OpenAI、Anthropic的双雄格局，证明中国AI在工程化协同与框架设计上的独特优势；
引领落地范式：践行“模型+框架”的商业落地模式，与OpenAI“智能全家桶”战略不谋而合，为垂直行业深水区提供高效解决方案，契合“离用户更近”的爆发式增长逻辑；
彰显技术韧性：作为初创团队，能在OpenAI尖端模型发布后迅速完成深度整合并跑出顶尖成绩，体现了中国AI团队的工程响应速度与全球协同能力，也为行业树立了“不走捷径、深耕工程”的发展标杆。
随着全球AI竞争进入“商业落地下半场”，CodeBrain-1的突围不仅为中国AI团队开辟了新的竞争路径，更证明在巨头环伺的生态中，以“框架定义者”身份切入，同样能在重塑工作流的战略高地上占据领先身位。未来，这种“实战导向”的技术路线，或将成为AI智能体商业化的核心方向。
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