2026 年下半年靠 AI 赚钱的逻辑变了
文章回顾了 2023 至 2026 年 AI 商业模式的演变，指出市场已从卖「会用」、卖「接起来」转向卖「结果」。AI 能力日益廉价，对具体业务结果负责则愈发昂贵。无论是企业服务还是自媒体，真正的机会在于深入具体业务，解决昂贵且可测量的问题，而非单纯贩卖工具或流量。
全部文档 / 作者: 艾略特 / 标签: Agent
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精读 Cursor 工程方法论：Agent 产品的 Harness 演进之路
本文是对 Cursor 官方博客《Continually Improving Our Agent Harness》的深度精读。文章剖析了 Cursor 团队在构建 AI Agent 产品时的工程化方法论，强调 Harness（系统提示词与工具调度层）是核心工程壁垒。内容涵盖从上下文管理、线上线下评估体系、工具错误治理（SRE 思维），到针对不同模型的深度定制及中途切换模型的技术挑战。核心观点是将 Agent 视为复杂软件系统，通过指标（如 Keep Rate）和自动化流程持续迭代。
AI 是真的在进化，还是看起来在进化
文章探讨了 AI 进化的方向已从单纯的模型参数优化转向 Agent 的自我进化。分析了 Hermes Agent、OpenClaw 等基于 Skill 和 Context 的技术路径，指出从 LoRA 参数更新转向 SKILL.md 的范式转移降低了工程门槛。同时，作者提出了构建 EvoAgentBench 评测标准的必要性，以量化评估 Agent 的自进化能力，并展望了参数空间与 Context 空间未来合流的架构趋势。
Karpathy 的 LLM Wiki：为何爆火与深度解析
文章深入分析了 Andrej Karpathy 提出的“LLM Knowledge Bases”概念。Karpathy 批评了当前 RAG 模式缺乏知识积累的痛点，提出由 LLM 维护的一组持久化 Markdown Wiki 作为替代方案。文章拆解了该方案的“原始资料、Wiki层、规则层”三层架构，以及“摄入、查询、健康检查”的操作模式。作者结合 EverMind Memory 的产品视角，探讨了这一模式从单次交互向积累能力转变的行业趋势，以及“Idea File”作为新知识传播单位的潜力。