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。…

实战：把一个串行 Agent 循环改造成低延迟执行器：Node.js + Responses API + WebSocket 如果你最近在做 coding agent、自动化修复脚本，或者任何“模型 + 工具调用 + 多轮继续”的应用，大概率已经感受过一个问题：模型本身不算慢，慢的是整条执行回路。一次任务里要读文件、跑命令、回传结果、继续推理，只要…

Assistants API 进入退场期后，独立开发者为什么该尽快把心智切到 Responses API 很多开发者做产品时有一个惯性：只要老接口还没彻底下线，就先不迁。这个习惯在一般业务系统里未必有问题，但在 AI 基础设施上，往往意味着你会持续把新能力挡在门外。最近 OpenAI 已经明确给出时间表：Assistants API 已被弃用，并计…

AI 编程的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁把“等待时间”干掉了 这两年大家讨论 AI 编程，最容易盯着模型能力看：代码补全更准了没有，复杂任务能不能一次做完，多文件修改会不会把项目搞坏。问题当然重要，但到了 2026 年，一个更现实的瓶颈已经浮出水面：很多时候，开发者感知到的“慢”，已经不主要来自模型不够聪明，而来自整条 agent 执行链路太笨…

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…

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 …