OpenAI 在 2026 年 4 月更新 Agents SDK，把沙箱执行能力更正式地推到了台前。很多人看到这个消息时，会把它理解成“多了一个运行代码的环境”。我觉得这个理解偏浅了。这件事真正重要的地方在于：Agent 开发正在从“能调模型”走向“有完整执行基础设施”。也就是说，行业开始认真处理一个长期被 demo 掩盖的问题——模型要完成多步任…

过去一年，大家谈“上下文工程”时，很多人脑子里想的还是另一种提示词技巧：怎么写 system prompt，怎么塞背景，怎么让模型少跑偏。这个方向当然没错，但我越来越觉得，它已经不够了。真正重要的变化是：上下文开始从聊天窗口里的临时文本，变成仓库里的长期资产。这不是一个措辞变化，而是开发工作流正在发生迁移。Google 在 2025 年底介绍 Ge…

这两个月我越来越确定一件事：Agent 赛道真正拉开差距的地方，已经不是“模型会不会写代码”，而是你怎么把模型放进一个能持续工作的执行框架里。很多人到现在还把长任务 Agent 理解成“更长的 Prompt + 更多工具”。这个理解在做 demo 时还能凑合，一旦任务跨文件、跨步骤、跨小时，问题就会立刻暴露：上下文变脏、任务跑偏、自评失真、失败后无…

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…

终端里的 AI 工具这两年不少，但很多产品的问题也很一致：演示看起来很顺手，真正放进开发工作流之后，要么上下文太浅，要么只能当聊天壳子，要么一接入团队规范就开始失真。Kiro CLI 值得写，不是因为它“又一个 AI Coding 工具”，而是它在 CLI 里把几个真正影响长期可用性的能力拼起来了：会话持久化、Steering、Hooks、MCP，…

Anthropic 刚发布 Claude Opus 4.7，官方把重点放在软件工程、长时复杂任务和更好的视觉能力上。很多人看到这类发布，第一反应还是去比参数、比榜单、比“谁更强”。但说实话，到了 2026 年这个阶段，只把模型升级理解成一次性能刷新，已经有点落后了。我认为 Opus 4.7 真正值得看的，不是它把“回答”做得更漂亮，而是它继续强化了…

过去一段时间，MCP 几乎成了 AI 工具圈的公共语言。很多产品、框架、插件都在往 MCP 靠，官方规范也在继续推进，注册表、SDK 分层、MCP Apps 这类配套能力陆续补齐。热度是真的，但问题也来了：一热，大家就容易把它讲成“接上 MCP，AI 就万物互联”。这显然过头了。我的判断是，MCP 值得关注，而且是重度关注。但关注方式不是追着每个 …

2026 年如果你在看 Agent 相关资料，很容易产生一种熟悉的疲惫感：MCP、A2A、UCP、AP2、A2UI、AG-UI，缩写越来越多，讨论越来越热，但真正落到工程实践里，很多团队还是在重复写各种私有胶水层。 我对这件事的看法很直接：这些协议最值得关注的地方，不是“会不会只剩一个赢家”，而是它们开始逼开发者认真回答一个长期被糊弄过去的问题——…

我越来越觉得，Agent 产品接下来比拼的重点，不会只是模型够不够强，而是交互设计够不够靠谱。尤其是当 agent 能连续执行十几步、几十步操作时，最差的设计就是每走一步都弹一次确认框。表面上看这很安全，实际上很容易把人训练成机械点同意，最后既没有效率，也没有真正的控制感。 Anthropic 最近谈到 Claude Code 的一个方向，我觉得很…

过去一年，很多人提到 MCP（Model Context Protocol）时，注意力都放在“模型终于能接外部工具了”。这当然重要，但到了 2026 年，我反而觉得这已经不是最值得看的部分。真正说明 MCP 进入下一阶段的信号，是它开始讨论传输扩展、代理通信、治理成熟和企业可用性。这意味着它正在从“开发者圈子里的方便协议”变成“需要被基础设施团队认…