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2026年不再需要学Agent开发：工作流脚本化才是普通人的AI护城河
今天看到一篇文章说"2026年，普通人已经不需要学习Agent开发了"。这个观点我基本同意，但想聊得更深一点。
Agent开发的黄金窗口已经关闭
过去两年，我们见过太多"Agent开发教程"——从 LangChain…
AI编程的瓶颈不是Prompt：从会用工具到管理工作流的认知跃迁
今天看到一篇文章的导读，标题很有意思："你和 AI 写代码之间，差的不是 prompt，是一套工作流"。这句话说到点子上了。
Prompt 的幻觉
很多人刚开始用 AI 编程的时候，都会经历同一个阶段：觉得问题出在 prompt 不够好。今…
Loop Engineering 兴起：从手写提示词到 AI 自动化循环工作流
Claude Code 负责人 Boris Cherny 最近公开表示，他已经不再"写提示词"了，而是写"循环"——让循环自动替他去提示 Claude，决定下一步该做什么。几乎同一时间，开源 AI Agent 项目 …
Hermes 上线 MoA 混合 Agent 模式：多模型协作提升任务质量
OpenAI 刚刚发布了 GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 三个新模型，但对于大多数国内开发者来说，这些高端模型仍然遥不可及。不过，Hermes 团队几小时前上线了一个新方案——MoA（Mixture…
SenseNova-Skills 开源：为 Hermes Agent 装上 PPT、数据分析、深度调研技能
AI Agent 的"能力边界"问题一直是个痛点——装了 Hermes Agent 或 OpenClaw 之后，它能做什么？商汤在 GitHub 开源的 SenseNova-Skills（4.6k Star，MIT …
AI Agent 平台架构设计：为什么不应该让每个业务都 fork 一套 Agent 系统
构建 AI Agent 平台时，第一个关键决策不是技术选型，而是划定边界——平台只做横向通用能力，业务智能体必须放在业务应用层。
这背后有一个核心问题：当未来出现商业计划书生成、融资路演、政策解读、知识库问答等多个…
Doubao-Seed-2.1 vs DeepSeek-V4 vs GPT-5.5 实测对比：谁最适合 Agent 开发任务？
字节 Doubao-Seed-2.1 刚刚发布，DeepSeek-V4 也推出了推理加速版 DSpark。与前沿模型 GPT-5.5 相比，这三款模型在实际 Agent 任务中的表现如何？
这次实测用一个典型的中小型 Agent 任务&md…
Thin Harness + Thick Skills：Agent 工程的架构共识，Skill 是复利资产
2026 年 3 月 31 日，Anthropic 意外将 Claude Code 完整源码推送到 npm registry——512,000 行代码，公开了几个小时。Y Combinator CEO Garry T…
Codex 官方白皮书：10 个实操技巧让 AI Agent 替你推进项目
OpenAI 发布了一份 Codex 白皮书，标题叫"Codex-maxxing"——Maxxing 的意思是把某件事用到极致。这份白皮书是关于如何让桌面版 Codex 真正替你干活的实操手册。
它在开篇就提出了一个…
构建 AI 时代的知识底座：LLM Wiki 编译流水线实践
领域知识决定了 AI 在业务中能发挥多大的价值。任何 AI 系统都由模型、知识、架构三部分组成——模型由供应商提供，架构常因模型升级而失效重做，只有领域知识只能从内部积累，不可替代且持续变化，是最值得长期投入的部分。…