过去大家和 AI 交互，核心还是“问一句，回一段”。现在越来越多产品在往另一个方向走：不是让模型只回答你，而是让它去执行、去调用工具、去推进一个任务。这当然是个重要变化，但我对它的判断并不狂热。因为“执行”变成接口，不等于所有应用都该立刻变成 Agent 产品。为什么这是一个真实变化当工具调用、文件读取、网页搜索、远程服务和运行时开始被统一到同一条…
“让 Agent 自己打开网页、点按钮、抓内容、完成流程”，这件事听起来太对了。谁不想把那些烦人的后台操作、表单填写、网页查找全自动外包出去？但我这段时间看下来，越发觉得给 Agent 一个浏览器当然值得关注，可它真正难的从来不是“能不能操作页面”，而是失败率、等待时间、环境稳定性和成本会不会把收益吃掉。为什么这个方向会热原因很简单。很多系统并没有…
很多开发者做 Agent 产品时，默认入口还是网页：做个聊天框，接个模型，配几个工具，完事。这个阶段当然没错，但如果今天还把 Agent 的产品形态理解成“一个放在网站里的聊天机器人”，我觉得已经有点落后了。 越来越多团队开始意识到，Agent 要想真正被用起来，关键不是用户愿不愿意专门打开你的网站，而是它能不能出现在用户已经在工作的地方。Slac…
过去一年，很多人谈 Agent，还停留在“能不能调 API”“会不会用工具”“会不会自己写代码”这个阶段。但真正做过线上产品的人都知道，Agent 一旦离开 demo，问题马上就变成另一套：任务跑一半断了怎么办，用户关掉页面怎么办，外部事件晚到十分钟怎么办，重试之后状态乱了怎么办。 所以我最近更关注的，不是哪个 Agent 框架又多了几个抽象，而是…
这一年再看 Agent，热闹的部分已经不新鲜了。会调工具、会写代码、会多轮对话，这些能力大家都见过了。真正开始拉开差距的，不再是“它能不能做点事”，而是“它能不能把一件事稳定做完，而且中途出错后还能接着做”。 我越来越倾向于一个判断：2026 年值得投入的 Agent 方向，不是继续做一个更花哨的聊天入口，而是做可恢复、可观察、可拆分的任务流系统。…
如果你最近在做 Agent，最容易踩的坑不是模型不够强，而是流程不受控。一个 agent 会查资料、会调用工具、会写文件，看起来很聪明；但一旦任务稍微变长，系统就会开始出现两个经典问题：一是上下文越跑越乱，二是失败之后你很难知道到底卡在哪一步。 这篇文章不聊空泛概念，直接给一个适合开发者上手的最小实战方向：用 OpenAI Agents SDK 搭…
过去一年，很多人谈 Agent，谈得像是在谈一种会自动完成工作的“数字员工”。但真正让 Agent 在 2026 年开始变得值得认真投入的，不是模型突然聪明到了某个临界点，而是围绕它的一整套工程基础终于开始成形：统一的响应接口、内建工具调用、可追踪的状态、可控的执行环境，以及更适合长流程任务的 SDK 抽象。 这件事为什么值得写？因为它意味着 Ag…
最近一波“龙虾系”产品很容易让人看花眼：OpenClaw、WorkBuddy、QClaw、EasyClaw，再加上阿里的悟空，看起来都在做“能替你干活的 AI Agent”，但它们其实并不处在同一个竞争层级。 如果你把它们当成五个完全平级的软件来比，大概率会越比越乱。因为这里面既有开源底座，也有面向个人的桌面代理产品，还有长在企业组织系统里的 AI…
先给结论：OpenClaw 和 Kiro CLI 很适合搭配，但前提是你别把它理解成“两个 AI 工具叠加一下”。更准确的说法是，OpenClaw 负责做长期在线的入口、路由和自动化壳层，Kiro CLI 负责在具体代码仓库里完成分析、修改和持续会话。一个偏“总控台”，一个偏“落地执行层”。这两个东西分工清楚之后，组合价值才会出来。 这篇文章不讲空…