我现在越来越不太相信很多团队嘴里的“我们已经把经验沉淀成 Skill 了”。不少时候，他们做的事情其实很简单：把原来聊天框里那段已经很长的 system prompt，挪进一个叫 SKILL.md、agent.md、workflow.md 的文件里，然后继续往里面堆规则、堆例外、堆工具说明、堆输出格式，最后给自己一种“我们已经工程化了”的幻觉。 这…

我一开始也觉得，Skill 这套说法多少有点重新发明 prompt。你给模型一段更长的说明，附几份文档，再绑几个工具，不就差不多了吗？后来我看了一圈现在主流产品和文档，发现这件事确实有营销包装，但也不能简单归成“换个名字继续卖提示词”。真正被单独拿出来讲的，不是那一段自然语言本身，而是把一段可重复的做事方法，封装成可调用、可共享、可版本化、可维护的…

我现在越来越觉得，很多 Agent 项目最后能不能上线，关键根本不在模型。模型当然重要，但它通常不是第一个把项目卡死的地方。更常见的现实是：团队刚把原型跑起来，接下来就被一连串更难回答的问题绊住——谁来审计？谁来兜底？错误动作怎么算？权限怎么切？出事后能不能还原发生了什么？ OpenAI 在 2026 年发布的《Building Governed …

很多人提到 Agent 记忆，第一反应还是“让它记住用户偏好”或者“跨会话别忘事”。这当然有用，但我现在越来越觉得，这个理解已经不够了。真正决定 Agent 能不能长时间稳定工作、能不能跨多步任务继续推进的，不只是有没有记忆，而是你有没有把记忆和压缩当成一层基础设施来设计。 OpenAI 最新的 Cookbook 已经把 memory 和 comp…

很多人第一次看到 Workspace Agents，会下意识把它理解成“企业版 GPTs”或者“能连更多工具的聊天机器人”。我觉得这个理解太浅了。真正值得开发者关注的，不是它把聊天做得更像助手，而是它开始把团队里原本散落在人脑、文档和口头传承里的流程，收敛成一个可以被共享、重复运行、持续改进的执行单元。 OpenAI 在 2026 年 4 月公布 …

我最近看 A2A 相关资料时，最大的感受不是“多智能体时代来了”，而是另一种更朴素的判断：大家终于开始认真面对一个现实——当 Agent 变多之后，靠私有胶水代码把它们一个个串起来，会很快失控。 Google 在 2025 年公布 Agent2Agent Protocol，到了 2026 年又持续在开发者博客里谈 A2A 1.0、协议生态和与 A2…

很多人第一次用 Agent 产品，会默认把它当成一个聊天界面：我发一句，你回一句，最好几十秒内结束。但只要任务开始碰到搜索、代码执行、远程工具、长链路推理，这种交互模型很快就不够用了。真正的问题不是模型能不能继续想，而是你的产品能不能承受一个任务跑十几分钟、几十分钟，甚至更久。 这就是我最近特别关注 background mode 的原因。Open…

我一开始以为，所谓云端编码代理，只是把 IDE 里的补全和对话面板搬到浏览器里。后来越看越觉得不是这么回事。真正的变化不在“能不能写代码”，而在它开始接管一整段原本需要人类持续盯着的工程流程：拉代码、看上下文、跑命令、修失败、继续尝试、最后给出可审阅结果。 这件事为什么值得单独写？因为它意味着开发者工具正在从“交互式助手”变成“可持续运行的任务执行…

我一开始以为 MCP 最大的问题是协议本身，后来发现不是。协议反而是这件事里最容易的一部分。真正麻烦的，是当你的工具越来越多、模型越来越会主动调用工具之后，谁来决定它能调用什么、在什么上下文里调用、出了问题怎么追。 这也是我现在看 MCP 的核心判断：它当然值得关注，但对开发者来说，真正要投入时间的不是“再接几个 server”，而是尽快把权限边界…

这两个月我越来越确定一件事：Agent 的 memory，正在从“锦上添花的功能点”变成一层真正的基础设施。很多人一提 memory，脑子里想到的还是“让机器人记住用户喜欢什么”。这当然算一种能力，但工程上更重要的，不是它会不会记住一句偏好，而是它能不能在多轮任务、跨会话协作、长周期执行里，维持一个可复用、可检索、可校正的上下文层。为什么现在这件事…