'Full'在近期的AI报道中主要作为技术前缀出现，代表全双工（Full-duplex）和全栈（Full-stack）两个关键方向：全双工语音实现了人机同时说话、实时打断，全栈云则强调从底层到应用的完整AI能力集成。前者由OpenAI新模型GPT-Live推向主流，后者由阿里云、亚马逊等厂商加速布局。
Full双工语音近期进展
OpenAI于2026年发布GPT-Live全双工语音模型，正式取代ChatGPT旧版语音模式，支持用户随时打断、同时说话，显著提升交互自然性。OpenAI 发布 GPT-Live 全双工语音模型，取代 ChatGPT 旧语音模式
Nous Research为Hermes Agent新增Blank Slate自定义模式，允许用户从空白画布开始构建智能体行为，灵活度更高。Hermes Agent 新增 Blank Slate 自定义模式
Meng To开源的Agent Skills库收录75个技能，覆盖Codex、Claude Code等主流AI编程工具，降低构建全双工交互Agent的开发门槛。Meng To 开源 Agent Skills 库，75 个技能用于 Codex、Claude Code 等
Full栈AI服务与基础设施
阿里云在AInnovation Day 2026印尼站上发布Agentic-Native全栈云方案，整合算力、模型和应用层，为企业提供一站式AI智能体部署环境。阿里云AInnovation Day 2026印尼站聚焦Agentic-Native全栈云
亚马逊成立10亿美元FDE（Full-Stack Development Enablement）组织，效仿OpenAI和Anthropic，加速内部全栈AI应用的研发与落地。亚马逊成立10亿美元FDE组织，效仿OpenAI和Anthropic
鹏城云脑Ⅲ在最新IO500榜单中登顶双榜，搭载华为OceanStor A800全闪存存储，总分刷新2.8倍，为全栈AI训练提供超强算力底座。鹏城云脑Ⅲ登顶IO500双榜：搭载华为OceanStor A800存储，总分刷新2.8倍
当前焦点与观察点
当前围绕'Full'的关键路线有两条：一是语音交互的全双工化，从GPT-Live到开源Agent库，正向实时、可打断、多模态演进；二是基础设施的全栈化，从云到存储再到组织架构，头部厂商试图通过垂直整合降低AI开发复杂度。值得关注的是，全双工交互对延迟和推理成本提出更高要求，而全栈方案则考验厂商的软硬件协同能力。未来，随着Agent自主性增强，'Full'的含义可能进一步扩展至'全自主'（Full-autonomy），但现阶段仍需平衡开放性与控制力。