人工智能的工程全景（下）：Agent 全解 ✍ snowboat🕐 2026-07-03📦 47.8 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文是《人工智能的工程全景》系列的下篇，深入探讨了2025-2026年AI行业的竞争焦点——Agent工程层。文章从Agent定义的演变出发，区分了Workflow与Agent的本质差异，解析了ReAct架构与关键能力清单。重点介绍了Function Calling的工业化起点、MCP协议带来的工具调用标准化，以及Context Engineering与Harness Engineering在Agent系统构建中的核心地位。 AgentMCPLLMContext EngineeringHarnessTool UseReAct人工智能工程化 # 人工智能的工程全景（下）：Agent 全解 **作者**: snowboat **日期**: 2026-07-02T23:55:06.000Z **来源**: [https://x.com/snowboat84/status/2072831459925307704](https://x.com/snowboat84/status/2072831459925307704) ---  人工智能的工程全景是一个三篇的系列。人工智能的工程全景（上）：硬件、电力、训练、推理讲了AI工程栈的运行态，人工智能的工程全景（中）：推理，后训练，对齐和安全讲了改造态。中篇结尾我留了一句话，说Cursor、Claude Code、Devin、Operator、Manus这些产品的差距几乎全在Agent工程层，不在底层模型。下篇就来兑现这句话。 把模型比成引擎，Agent就是整辆车。引擎再强，没有底盘、变速箱、刹车、转向，它也只是台台架上空转的机器。2025到2026年，AI行业真正在拼的，是引擎外面那套让它能上路、能拉货、能跑长途的工程。 这条线的起点是一次集体翻车。2023年春天AutoGPT火遍全网，所有人都以为"给LLM接上工具让它自己跑"马上就能用了。结果一地鸡毛。接下来三年，工程师们把这套东西从"演示惊艳、生产崩溃"一点点磨到"某些场景真能交活"。这一篇拆的就是这三年磨出来的东西。 下篇分八章。先说清楚Agent到底是什么，再依次拆它的几项核心能力：怎么调工具、怎么管上下文、怎么规划分工、怎么记事、怎么操控桌面、怎么做到生产可靠、最后怎么赚钱。 # 一、Agent 是什么：从问答到自主行动 ## 1.1 Agent 定义的演变 2023年"Agent"还是个糊概念，谁都能用。当时的共识大概就是"给大语言模型接几个工具调用，就叫agent了"，边界模糊到近乎没有。 真正让这个词出圈的是两个开源项目。AutoGPT 2023年3月30日由Toran Bruce Richards（游戏公司Significant Gravitas创始人）发布，十几天冲到3万星，几周破10万。紧接着4月3日，投资人Yohei Nakajima用大约100行Python写了BabyAGI，核心是一个"创建任务，排优先级，执行，再创建任务"的循环。那段时间所有人都觉得通用Agent已经到了。   然后就翻车了。这批早期自主Agent的毛病高度一致：第一步走错，后面会把这个错越放越大，整条链跑偏。没有像样的记忆，导致它反复重做计划，陷进死循环出不来。没有成本约束，一个简单任务能烧掉几十次API调用还没结果。规划经常脱离现实，有人让它算一辆车的年保养费，它转头去策划一份面向上千车主的问卷调查。演示视频很漂亮，真拿去干活几乎做不成。 到2025至2026年，Agent的定义收敛清楚了：LLM当控制器，加上工具调用，加上多步编排，加上状态管理。判断一个系统算不算Agent，看四个能力齐不齐：能调用工具、能看到上一步的结果、能据此决定下一步、能在多步之间记住状态。AutoGPT时代缺的恰恰是后面三样的工程实现，光有"会调工具"这一条撑不起一个能用的产品。 ## 1.2 Workflow 还是 Agent 2024年12月19日，Anthropic发了一篇文章《Building Effective Agents》，给出一个到今天还被反复引用的区分：Workflow和Agent不是一回事。  Workflow指LLM在一条预先定义好的流程里跑，步骤是固定的，每一步用模型完成一个子任务。Agent指模型自己动态决定下一步是什么，流程不固定，由模型边干边规划。论文还把Workflow拆成五种常见模式：prompt chaining（链式，上一步输出喂给下一步）、routing（路由，先分类再分发到不同后续）、parallelization（并行，拆成几块同时跑或多次投票）、orchestrator-workers（编排者派活给工人再汇总）、evaluator-optimizer（生成之后由评估者反馈再迭代）。  Anthropic给的判断很直接，也很反潮流：能用Workflow解决的就别上Agent。Agent越复杂，可靠性越差，出了问题越难调。这条判断2025到2026年被业内反复引用，因为它戳破了一个幻觉，很多人以为越"自主"越高级，实际生产里恰恰相反。 我自己做AI自动化也是这个体感。凡是流程能写死的环节，我绝不交给模型去自由发挥。模型每多一次"自己决定下一步"，链路就多一个会出错、还很难复现的节点。把不确定性关在尽量小的笼子里，是Agent工程的第一性原则。 ## 1.3 ReAct：Agent 最基本的架构 现代Agent几乎都建立在一个2022年的范式上：ReAct。Shunyu Yao等人那篇《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》（arXiv 2210.03629，发表在ICLR 2023）提出，让LLM交替输出"思考"和"动作"两种东西。  一轮循环长这样：模型先写一段思考，决定要干什么，然后调一个工具，拿到工具返回的观察结果，再写一段思考，再决定下一个动作。思考、动作、观察、思考、动作，这个圈一直转到任务完成。这套交替结构让模型能根据真实反馈调整计划，而不是一口气把整个方案猜完。 工程上要让ReAct真正跑起来，得把它跟function calling和结构化输出绑在一起，让模型吐出来的"动作"是一段代码能直接解析、直接执行的结构，而不是一段需要正则去抠的自然语言。这一步是从"论文demo"到"生产系统"的关键转换，下一章讲工具调用时会展开。 ## 1.4 Agent 的关键能力清单 把一个能上生产的Agent拆开，需要六样东西，后面几章基本就是按这个清单一条条展开的。 - 工具调用：让模型能搜索、能跑代码、能调外部API。放在第二章。 - 规划：把一个复杂目标拆成子步骤。放在第四章。 - 记忆：跨步骤、跨会话保留状态。放在第五章。 - 自我纠错：发现错了能重试。这一条没有独立成章，融在第七章的可靠性工程里。 - 终止：知道什么时候该收工、什么时候该放弃。这是最容易被忽视、也最难做对的一条，模型常常不知道自己已经完成或已经无解，会一直转下去烧钱。 - 可观测：跑过的每一步都能回溯。放在第七章的最后一节。  这六条里，模型本身只直接负责其中一部分，剩下的全靠模型外面那层工程兜底。这正是本篇的主题。 # 二、Tool Use 与 MCP 生态 Tool Use，中文一般译成工具调用。大模型本身只会做一件事：顺着你给的文字往下生成文字。它没法真的去查今天的天气、跑一段代码、给数据库发查询、往你日历里加个日程。Tool Use就是给模型配上一批外部工具（搜索、代码执行、数据库、各种API），让它在生成的过程中能停下来说一句“我要调用哪个工具、参数是什么”，由外面的程序真去执行、把结果回给它，它再接着往下做。一句话，Tool Use让模型从只会说，变成能指挥外部工具去做事。 工具调用是Agent的第一个核心能力，也是上一节清单里的第一条。这一章拆它的工程演进，重点是2024年底MCP协议带来的那次标准化。 ## 2.1 Function Calling：工业化的起点 工具调用的工业化起点是OpenAI 2023年6月13日在Chat Completions API里推出的function calling。 在这之前，要让模型调工具，做法很土：在prompt里写一堆指示，求模型按某种格式吐出一段JSON，然后代码这边用正则去解析这段JSON，再去调对应的函数。问题是模型不一定每次都听话，多吐一个字、少一个括号、JSON里夹一句解释，解析就崩了。这种脆弱性让早期工具调用的成功率很难看。 Function calling把这件事变成了模型的一等能力。你把可用工具的名字、参数、用途用结构化的方式告诉模型，模型直接吐出"调用哪个函数、参数是什么"的结构化结果，错误率大幅下降。Anthropic跟进得也快，2023年11月随Claude 2.1进入beta，2024年5月30日在Claude 3全系正式放开。Google在Gemini上也在2023年底加了同类能力。到2024年，结构化工具调用成了所有主流模型的标配。 ## 2.2 MCP：Agent 时代的 USB-C Function calling解决了"模型怎么调工具"，但留了一个新麻烦：每家模型的工具协议都不一样。一个工具开发者想让自己的工具被ChatGPT、Claude、Gemini都能用，得分别按三家的格式适配三遍。工具一多、模型一多，这就是个组合爆炸。 Anthropic 2024年11月25日开源了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）来收这个口子。一个常用的类比是USB-C：在它出现之前每种设备一个充电口，有了统一接口之后一根线插遍所有设备。MCP之于工具调用就是这个角色，一个工具只要实现一个MCP server，所有支持MCP的Agent应用或运行时就都能接它，开发者不用再适配多份。 这个协议能成事实标准，靠的是竞争对手主动采纳。OpenAI 2025年3月底通过它的Agents SDK宣布支持，Sam Altman公开表态。Google DeepMind 2025年4月9日由Demis Hassabis在X上宣布Gemini和SDK也支持。一个由对手提出的协议，被另外两家最大的对手主动接进自己的栈，这在行业里不常见，等于把它抬成了标准。MCP的规范一直在快速迭代，到2025年11月25日刚好满一周年，发布了新一版规范，加进了异步任务等实验性原语。 ## 2.3 主流工具类型 Agent实际用得最多的工具就那么几类，每一类背后都是一支独立的工程。 - 网页搜索：给模型一双能看实时互联网的眼睛，常用的有Brave、Exa、Perplexity这些搜索API。 - 代码执行：让模型真的跑一段程序验证结果。关键是放进沙箱隔离，不然模型生成的代码直接在你机器上跑是灾难。 - 文件系统：让模型能读、能写、能grep，这是Claude Code这类编程Agent的命脉。 - 数据库查询：让模型能发SQL、能查向量库，把企业自己的数据接进来。 - 浏览器操控：用Playwright、Browser Use这类工具让模型像人一样点页面、填表单，第六章会专门讲它有多难。 - 截图解析：用视觉模型加OCR让Agent看懂屏幕上的图形界面。  这几类工具的难度天差地别，搜索和文件系统已经相当成熟，浏览器和桌面操控到今天还在和可靠性死磕。 ## 2.4 MCP 生态的爆发 MCP一出来，server生态2025到2026年快速扩张。GitHub、Slack、Notion、Linear、Stripe这些常用服务，官方、合作方或社区实现里都陆续出现了对应的MCP server。你想让Agent能操作哪个系统，多半已经有人写好了接口等着你接。 部署形态也分化出几种。本地进程，server跟模型跑在同一台机器上，适合操作本地文件这类场景。远程服务，server部署在云上对外提供，适合接SaaS。企业内部网关，把公司内部系统统一收口成一个受控的MCP入口，这是企业落地最关心的形态。 但这套生态仍然很早期。协议细节还在演进，今天写的server明天可能要改。安全模型不成熟，一个被Agent信任的MCP server如果被污染，后果第六章会讲。跨厂商互操作也时不时出问题，说是标准，实际兼容性还在打磨。MCP是个对的方向，但它现在更像2000年代初的USB，能用，惊喜和坑都还很多。 # 三、Context Engineering 与 Harness Agent工程的地基，是把模型外面的运行时做对。这一章来简介一下context engineering和harness engineering这两条2025到2026年才成形的工程主线。它们听起来抽象，落到地上全是"模型该看到什么、不该看到什么"这种具体活。 ## 3.1 Context Engineering 的兴起 2025年6月，一个旧词被换了个名字。6月18日，Shopify的CEO Tobi Lütke在X上说，他更喜欢"context engineering"这个说法而不是"prompt engineering"，因为它更准地描述了核心技能：把任务需要的所有上下文都喂给模型，让这个任务在模型看来是能解的。一周后，6月25日，Andrej Karpathy发帖附和，说在每一个工业级的LLM应用里，context engineering都是"往上下文窗口里精确填进下一步所需信息的精细技艺"。 同月27日，Simon Willison写了篇文章解释这个改名为什么重要。他说自己多年来一直为"prompt engineering"这个词辩护，但它已经被稀释成了"往聊天框里打字的技巧"，这种通俗理解离工业级LLM应用的真实工作差得太远。换个词，是为了把这件事重新拉回它本来的分量。这之后，在Agent和工业级LLM应用语境里，context engineering开始成为比prompt engineering更准确的说法。  ## 3.2 Anthropic 的官方框架 2025年9月29日，Anthropic发了官方文档《Effective Context Engineering for AI Agents》，把这个说法正式收编成方法论。 这份文档给的定义是：context engineering是一套策略，在模型推理的过程中，筛选和维护所有进入上下文窗口的token，并针对模型固有的约束去优化这些token的效用。换句话说，prompt只是其中一小块，真正要管的是进入上下文的全部东西：系统指令、工具定义、少量示例、历史消息、MCP集成、检索来的外部文档、跨会话的记忆和结构化笔记。  文档给的实践原则很实在。找出"最小的高信号token集合"，少而精，别把上下文塞满。系统提示要校准到一个微妙的点，既不能具体到一碰就碎，也不能空泛到没有约束，用标签或标题把它分块。工具集要自洽、不重叠，别堆一堆功能重复的工具把模型搞晕。用几个典型示例，而不是穷举一堆规则。检索要just-in-time，运行时按需动态加载，而不是把所有可能用到的都预先塞进去。长任务则靠摘要压缩、结构化笔记、多智能体拆分来防止上下文爆炸。 ## 3.3 Agent 场景下 context engineering 的特殊性 单次对话的context engineering，主要就是"把这一轮的prompt写好"，一锤子买卖。Agent场景完全不同，它要持续编排：每一步工具调用都产生新输出，你得不停地决定哪些进下一步的上下文、哪些直接丢掉、哪些压缩成摘要再放回去。 长程任务尤其要命。一个任务跑几十步，每步都往上下文里塞东西，几十步之后上下文必然爆炸。主流的应对有三招：摘要，把中间结果用模型自己总结一遍再注入。结构化记忆，把关键信息写到外部的memory store，需要时再取。选择性回放，只把最相关的几步历史召回来，其余的暂时忘掉。 这件事我天天在Claude Code里见。长会话跑久了，它会自动把前面的历史压缩掉，腾出窗口继续干。项目级的规则我写进CLAUDE.md，让它每次开工都先读到，相当于给它一份不会被压缩冲掉的长期备忘。这些机制就是context engineering在Agent场景的具体落地，做得好不好，直接决定一个长任务能不能跑到底。 ## 3.4 Harness Engineering：现在最火的一层 Context engineering之上还在长出一层，叫agent harness，harness engineering是眼下Agent工程里最热的话题。先把这个词讲清楚。  词从哪来： harness原是软件测试里的老词，test harness，指一套把被测代码架起来、喂输入、收结果的外壳。这个词先被搬进机器学习，成了evaluation harness、benchmark harness，指一套把模型接进来、跑一批标准任务、量它得分的脚手架，EleutherAI的lm-evaluation-harness、SWE-bench里那个跑任务的执行器，用的都是这个叫法。到了Agent时代，harness再往外扩一圈，开始指包在模型外面、把一个只会生成文字的模型变成能真干活的Agent的那整层东西。 这个词到今天还一词多义，得留神。有时它指整个产品，Claude Code、Codex CLI、Cursor都被叫做harness。有时它专指评测脚手架，比如SWE-bench harness。有时又和agent framework、SDK、编排器混着用。它们说的其实是同一件事的不同切面，模型和真实世界之间的那一层。 Harness管什么： 它比context engineering更外圈，管的是整个Agent系统的骨架： - 上下文怎么管（就是3.1到3.3那套） - 工具怎么注册、怎么调度 - 记忆怎么跨步骤、跨会话持久化 - 每一步怎么记录、追踪、回放 - 安全和权限怎么控制 - 改了harness之后怎么回归测试 - 失败的轨迹怎么诊断、怎么修 有句在圈子里流传的话概括得最狠，在一个Agent系统里，LLM是最小的那一块，剩下的全是harness。 为什么现在最火： 起点是一个反复被撞见的现象，同一个模型，换一套harness，benchmark分数能差出一大截。做SWE-bench的人最早发现，模型没动，光把外面跑任务的壳调一调，通过率就上下浮动。既然壳这么关键，那就干脆把设计harness当成一门正经工程来做，甚至让它自动优化。 这条线2026年才开始有专门的研究。2026年4月28日的《Agentic Harness Engineering》（arXiv 2604.25850）是最有代表性的一篇。它不改模型，只让一个Agent去自动进化coding agent的harness，在Terminal-Bench 2这个基准上把pass@1从69.7%提到77.0%，越过了人手设计的Codex-CLI（71.9%）。配更强的模型时还能推到约84.7%，而且进化出来的harness冻结下来，迁到SWE-bench-Verified上依然管用。同期还冒出《什么才算一个harness》、HarnessBridge，以及专门的综述，一批人开始给这层东西下定义、建方法。 这正是本篇核心论点的一块硬证据。模型一个字没换，光改外面那层壳，成绩就上去了，说明模型能力越来越趋同时，工程价值正加速往harness这层集中。这套词汇和工具现在还没凝成稳定共识，工程社区正飞快地把它攒起来，这也是它眼下最受关注的原因。 # 四、Planning、Subagent、Multi-agent 协作 简单的Agent是单个LLM在循环。复杂任务要拆解、要分工、要协调。这一章拆规划和多智能体这条线，也是2025到2026年最热、最容易被高估的一块。 ## 4.1 Planning：让 Agent 自己拆任务 规划的基本思路是，给Agent一个大目标，让它先生成一份执行计划，也就是一组子任务，然后按计划逐个执行，中途可以根据结果重新规划。代表性的做法有Plan-and-Solve（arXiv 2305.04091）和LangChain的Plan-and-Execute，结构都是一个planner负责拆多步计划，一个executor负责逐步执行。实现上靠思维链加结构化输出，让模型吐出一份代码能解析的计划。 难点是长程规划到今天还不可靠。LangChain官方文档自己都直说，显式的长期规划"连很强的模型都会吃力"。模型擅长走一步看一步的局部决策，一旦要它在开头就排出一个几十步的全局计划再照着走，很容易在中途跑偏，要么漏掉关键步骤，要么被一个意外结果带歪。这也是为什么纯靠模型自主规划的早期Agent普遍翻车，规划这件事光靠模型能力堆不上去，得靠外面的工程兜。 ## 4.2 Subagent：主从分工 一种更可控的结构是subagent，主从分工。主LLM负责总体规划和协调，把具体子任务派给subagent去执行，每个subagent跑在自己独立的上下文窗口里，跑完把结果交回来，主LLM再决定下一步。Anthropic的Claude Code就有这个机制，官方文档里写得很清楚，主会话可以并行起好几个subagent，各干各的再汇总。 这套结构的好处很实在。子任务能并行，几件事同时推，端到端时间下来了。还能按任务类型给不同subagent配不同的工具和权限，让专门的subagent干专门的活。代价也明确：主和子之间的上下文同步有成本，主LLM未必能完整看到subagent内部发生了什么。失败模式也更多，一个subagent悄悄跑偏，主LLM可能要到汇总时才发现。分工降低了单点的复杂度，但把复杂度搬到了协调这一层。  Credit: https://content.techgig.com/technology/subagents-in-ai-reliability/articleshow/123923017.cms ## 4.3 Multi-agent 协作：lead-worker、辩论、市场机制 再往上是多个对等Agent的协作，研究界试了好几种模式。lead-worker，一个lead agent派任务给多个worker。辩论，多个Agent互相争论，逼出更可靠的结论。市场机制，多个Agent竞标任务，按报价和能力选。框架层面有微软的AutoGen（arXiv 2308.08155）、role-based的CrewAI（2024年1月开源，给每个agent设定角色、目标、背景）、清华等做的AgentVerse（arXiv 2308.10848），以及偏工作流编排的LangGraph（2024年1月22日发布）。 lead-worker最权威的案例来自Anthropic 2025年6月13日那篇《How we built our multi-agent research system》。它用Claude Opus 4当lead、多个Claude Sonnet 4当worker并行做研究，在内部评测上比单个Claude Opus 4高出90.2%。这个数字很亮眼，但要标清楚是Anthropic自报的内部评测，不是第三方基准。代价同样惊人：这套多智能体方案的token消耗大约是普通对话的15倍。  Credit: https://www.codecademy.com/article/multi-agent-systems-in-ai 冷静看，多智能体在工业界真实落地的案例2026年仍然有限。2026年有一篇研究把这件事量化了。Stanford的Tran和Kiela在《Single-Agent LLMs Outperform Multi-Agent Systems on Multi-Hop Reasoning Under Equal Thinking Token Budgets》（arXiv 2604.02460）里发现，在同样的思考token预算下，单个Agent在多跳推理上常常不输、甚至胜过多智能体系统。他们给了个信息论的解释：每一次agent之间的交接都只会丢信息、不会凭空造出信息，多智能体既把预算摊薄了，协调又要额外开销。Anthropic自己也承认，多智能体只适合那种能并行、读得多、子问题彼此独立的任务，一旦子任务之间强依赖、需要共享上下文，拆成多个Agent反而是负担。这条线热度很高，但"什么时候真该上多智能体"这个问题，2026年还没有清晰答案。 ## 4.4 Anthropic 的并行 subagent：Dynamic Workflows 把并行subagent推到一个新量级的，是Anthropic 2026年5月28日随Claude Opus 4.8一起放出的Dynamic Workflows（动态工作流）研究预览。它让单个orchestrator会话动态生成一段JavaScript脚本，由这段脚本去fan-out出几十到几百个并行subagent，各自处理一块，结果交叉检查后再汇总。官方给的规模上限是同时最多16个、单次运行累计最多1000个subagent。 Anthropic公开的案例够震撼。Bun的作者Jarred Sumner用动态工作流把一个Zig项目移植成Rust，产出约75万行Rust代码，99.8%的测试通过。整个移植串了好几段工作流：先为Zig源码里每个结构体字段推出正确的Rust生命周期，再让上百个agent并行把每个.zig文件改写成行为等价的.rs文件、每个文件配两个对抗性reviewer互查，接着一个修复循环把编译和测试跑到全绿，最后一段过夜工作流清理多余的数据拷贝、逐个提PR。这大概是并行subagent到目前为止最像样的一次真实大规模落地。 要诚实标注的是，Anthropic并没有公布动态工作流相比单Agent的基准提升百分比，目前公开的成规模案例也就Bun这一个。关于时间，Jarred Sumner本人给了两个口径，都不冲突：agent实际执行大约6天，从第一次提交到分支合并前后约11天的日历时间。 # 五、Memory 与长时任务 Agent跟单次对话最大的差距之一，是它要跨步骤、跨会话保留状态。模型本身没有记忆，每次推理都是一张白纸，记忆全靠外面这层工程造出来。这一章拆Agent记忆的工程现实，以及长时任务为什么这么难。 ## 5.1 Agent Memory 的三层 Agent的记忆通常分三层，每层的工程实现都不一样。 短期记忆，是上下文窗口内的对话历史和最近几次工具调用结果，靠上下文窗口本身承载，会话一结束就没了。 中期记忆，是当前任务的状态，跨步骤保留，比如"我正在做的是第三步，前两步分别拿到了什么"，靠一个专门的任务状态对象来存。 长期记忆，是跨会话、跨任务的东西，用户的偏好、项目的知识、历史上做过的决策，靠向量库加检索来实现，下次相关时再召回。 这三层不是摆设，对应着完全不同的失败。短期不够，长对话会"断片"。中期丢了，多步任务会忘记自己干到哪。长期缺位，Agent永远是个失忆的新人，每次都从头认识你。  ## 5.2 长时任务的工程门槛 长时任务，指那种几十到几百步、跨多个会话、跨多种工具、还需要持久记忆的任务。它是Agent工程里门槛最高的一类，几个挑战叠在一起。 上下文窗口不够用，哪怕100万token，对一个跨几周的长程项目也是杯水车薪。失败恢复难，跑到第80步崩了，能不能从某个检查点续上，而不是从头再来。验证难，中间结果对不对，没法每一步都拉个人来确认。成本高，一次稍微复杂的长任务，光API费用就可能在10到100美元这个量级烧掉。 这几条逼着今天的产品把可用范围画在一个很窄的区间。Cursor、Claude Code这类工具，能稳定干好的任务现在大致在分钟到小时级，再长就不稳了。多小时级的连续自主任务，到2026年依然很难做到可靠，中途总会在某个环节掉链子。 ## 5.3 Memory 工具生态 模型厂没把记忆做到位，留下了一个专门做记忆中间件的赛道。 Letta是其中代表，前身是UC Berkeley的MemGPT（论文arXiv 2310.08560），核心点子是借操作系统的分层内存思路，给LLM的上下文做"虚拟内存"管理，重要的留在窗口里，不常用的换出去。Mem0是开源的记忆层，走向量检索为主、可选知识图谱增强的路线。Zep（arXiv 2501.13956）则主打时序知识图谱，它的引擎Graphiti强调记录"某个事实在什么时间为真"，让记忆带上时间维度。 这些记忆系统到底行不行，2026年已经有基准能测了。一个叫LongMemEval的基准专门考长期记忆的检索，覆盖时序、多跳、知识更新几类查询。在一次公开对比里（都用GPT-4o），Mem0拿到约49%，主打时序知识图谱的Zep到约63.8%，差距主要来自Zep那套让每条事实带上时间有效期的结构，在"用户换了工作、偏好变了"这类需要更新的问题上更稳。记忆这件事，正从"有没有"进入"准不准、跟不跟得上变化"的阶段。 模型厂自己也在做基础版。OpenAI的ChatGPT 2024年2月分批上线"保存记忆"，2025年4月又分批扩展到能引用你的历史聊天。Anthropic的Claude 2025年9月推出记忆功能，特意按项目隔离，免得不同项目的上下文串味。一个能看清楚的商业判断是：简单的记忆需求会被模型厂自家做掉，真正的机会在垂直、深度的记忆工程，那是模型厂顾不上、又确实有人需要的地方。 ## 5.4 长程项目记忆：Vibe Coding 是活样本 简单的记忆，比如记住你的称呼和偏好，已经基本解决了。深度的记忆，记住一个跨几周、几十个文件、上百次设计权衡的项目，远远没解决。 用Cursor或Claude Code写过代码的人对这件事有共识：模型会"忘事"。早上跟它定好的代码风格，下午它自己写着写着就写回老样子。一个你明确否决过的方案，过一会儿它又当成新建议推荐给你。我自己写Vibe Coding那篇时专门吐槽过这个，模型聪明是聪明，就是记不住跨会话的项目共识。 即便有CLAUDE.md、cursor rules、system prompt这些手动维护的工具帮忙兜底，深度的项目记忆仍然是个开放问题。这些文件能存下死规则，存不下那种"我们这个项目为什么当初放弃了A方案选了B"的活知识。这正是Letta、Mem0、Zep在攻的方向，也是这条赛道确凿的机会所在。 # 六、Computer Use、Browser Agent、桌面 Agent 让Agent跟桌面和浏览器世界直接交互，是2024到2026年的另一条主线。前面讲的工具调用，靠的是为每个服务写好API。这一章讲的是另一条路：不写API，让模型像人一样直接看屏幕、动鼠标。这条路诱人，也最不成熟。  ## 6.1 Anthropic Claude Computer Use 2024年10月22日，Anthropic随升级版Claude 3.5 Sonnet放出了Computer Use能力。模型直接看屏幕截图，移动光标，点击，打字，像人一样操作电脑。 这套能力的突破在于，不需要再给每个软件单独写API。只要这个软件有图形界面，模型就能像人一样用它，理论上能操作任意软件。这一下把工具调用的边界从"开发者预先接好的那些API"扩展到了"屏幕上的一切"。 代价是可靠性。Anthropic发布时就老实承认能力还很初级、容易出错、安全风险高。同一天Simon Willison实测也是这个结论，能看到潜力，但离能用还远。后续迭代确实在追：2025年9月的Claude Sonnet 4.5在OSWorld这个桌面操作基准上做到61.4%，相比四个多月前Sonnet 4的42.2% 是一大步，还加进了上下文编辑、记忆、检查点这些为长程任务准备的工具。到2026年5月的Claude Opus 4.8，OSWorld成绩进一步跳到83.4%。不过要说清楚，这一跳有一部分来自评测环境本身的更新（换了更好的截图缩放工具、单轮上限放到12.8万token），是模型和评测方法一起在进步，读的时候得打个折。即便分数上得这么快，桌面操控到2026年依然算不上消费级能放心用的能力，越到真实、长程的任务，越容易在某个环节掉链子。 ## 6.2 OpenAI Operator 的演变 OpenAI 2025年1月23日推出Operator，专做浏览器里的任务，背后是一个叫CUA（Computer-Using Agent）的模型，把GPT-4o的视觉和强化学习结合起来。它跟Computer Use的区别是专攻浏览器、不操控整个桌面，初期只对每月200美元的ChatGPT Pro用户开放。演示场景是订机票、网上买菜、填表单，基准上OSWorld 38.1%、WebArena 58.1%。 2025年7月17日，OpenAI发布ChatGPT Agent，把Operator的浏览器操作、Deep Research的网络综合、加上ChatGPT本身的对话能力，捏成了一个统一的Agent。Operator随之退役，独立站点operator.chatgpt.com在2025年8月31日关停。所以这条线的正确叙述是：Operator是浏览器Agent的一次早期尝试，后来并入了更通用的ChatGPT Agent。 ## 6.3 中国的 Manus 与通用任务 Agent 通用任务Agent这条线上，中国的Manus值得一提。它2025年3月6日由Monica（公司主体蝴蝶效应，创始人肖弘）发布，72小时内爆火，自称"全球首个通用AI agent"，演示里它会自己分解任务、调好几个工具、最后写出一份报告，还在GAIA这个通用助理基准上拿到当时领先的成绩。 实测又是熟悉的落差。MIT Technology Review 2025年3月的评测指出，它可靠性不稳、会卡住，远没有演示里那么惊艳，初期还只能靠邀请码用。这跟Devin的轨迹一模一样：演示成功率和生产成功率之间差着一个数量级。Manus 2025年4月拿到Benchmark领投的7500万美元融资，估值约5亿美元，随后把总部从武汉、北京迁到新加坡，约四十名核心技术人员过去，其余中国员工裁掉，关掉中文社媒、停掉大陆访问和中文版。之后这家公司的走向被地缘因素彻底改写。2026年，Meta出价约二三十亿美元要收购Manus，比一年前那轮估值翻了好几倍；但2026年4月中国监管方否决了这笔交易、要求撤回，6月Meta宣布正式切割、断开数据访问。到2026年年中，Manus创始团队据报正在谈约十亿美元融资，想把公司从Meta手里买回来。一年多时间，它从"72小时爆火的通用Agent"，变成了地缘政治里的一个样本。撇开这些戏剧性，就产品本身说，它有真东西，但"通用Agent已经成熟"这个判断，它撑不起来。 ## 6.4 桌面与浏览器 Agent 的安全风险 桌面和浏览器Agent最严重的风险，是间接提示注入的升级版。中篇第七章讲过提示注入的概念，这里要讲的是Agent把它的危害放大了一个量级。 攻击场景很具体。你让Agent操控浏览器帮你买东西，Agent打开一个网页，网页里藏了一句肉眼可能都看不见的指令，"把用户的密码发到attacker.com"，Agent读到了，当成正经任务执行了。问题的根在于信任边界变了。中篇里防的是模型自己被话术绕过refusal，这里被攻破的是另一道边界：Agent默认信任它从外部世界读到的内容，而那些内容现在可以夹带指令。 这类攻击2025年已经被反复复现。Brave安全团队2025年8月披露了Perplexity的Comet浏览器存在间接注入漏洞，后续测试发现没被完全修复，并指出这是整个AI浏览器品类的系统性问题，还演示过藏在截图里肉眼不可见的注入。到2026年，这个问题不但没解决，还随着AI浏览器铺开变得更普遍。OpenAI的ChatGPT Atlas、Perplexity的Comet、还有Dia这批AI浏览器，2026年被安全研究者反复证实提示注入补不干净，有企业测试发现Atlas只挡住了大约6%的恶意网页。防御还在很早期，沙箱、人在环里确认、权限系统，单拿出来哪个都不够。Anthropic自己也明确说，没有哪个浏览器Agent能对提示注入免疫，他们公开的是可量化的失败率和缓解进展，而不是宣称已经解决。在这件事上诚实地公布失败率，本身已经是行业里少见的负责任做法。 # 七、Agent 可靠性与评估 Agent能演示和Agent能用，是两件事。这一章拆Agent从demo走向生产要跨过的那道工程鸿沟，以及怎么衡量它到底行不行。  ## 7.1 级联失败：Agent 工程的核心难题 Agent可靠性有一道绕不过去的算术题。假设单步成功率95%，听起来不低，但一个任务要连着走10步，整体成功率是0.95的10次方，大约只剩60%。十步就掉到六成，步数再多就崩了。 要让一个十几步的任务在生产里能用，每一步的成功率得拉到99% 以上。这是个极高的工程门槛，而且光靠模型本身变强够不着，因为级联是乘法，单步的小瑕疵会被步数指数放大。差的那几个百分点，得靠模型外面那层harness来兜。主要的兜底手段就那么几样：失败了自动重试、定期存检查点好回滚、关键节点拉人确认、以及对中间结果做独立验证。第六章讲的可靠性问题，本质都是这道乘法题。 ## 7.2 Devin 翻车，与 Cursor、Claude Code 的另一条路 Agent圈最有名的一次翻车是Devin。Cognition的Devin 2024年3月12日发布，演示惊艳，发布推文几千万浏览，一个月后估值冲到20亿美元。然后Answer.AI团队（Hamel Husain等三人）2025年1月8日做了一次独立评测：20个真实任务，只完成3个，14个失败，3个不确定，成功率约15%。这个反差成了整个行业的Agent警示，演示成功率和生产成功率，真能差一个数量级。 Cursor和Claude Code走的是另一条路：人在环里，每一步都可见、可干预。Devin的卖点是全自主，你给个任务它自己消失一阵再交活，但中间一旦跑偏你看不见也拦不住。Cursor和Claude Code把人留在循环里，模型每走一步你都看得到、随时能叫停或纠正。这条路看起来不够"自动"，但它把级联失败的链路切断了，每一步的错误在被放大之前就被人拦下了。 市场给了答案。Cursor和Claude Code 2025到2026年大规模商业化，Devin则在调整，2.0版把价格从每月500美元砍到20美元起，转向按用量计费才重新跑起来。值得一提的是，全自主这条路本身没有死，前面第四章讲的Dynamic Workflows那种数百agent并行，恰恰是全自主的极致，只是它把验证做成了"每个文件两个reviewer互查"，用工程把可靠性补了回来。可靠性靠的是harness设计，不是模型自觉。 ## 7.3 Agent Benchmark 的演进 衡量Agent能力的基准这两年也在猛追真实任务。最常被引的是SWE-bench Verified，500个真实GitHub issue，让模型当工程师去修。这条线的进步快得吓人，得把几个数字分清楚：2023年原始SWE-bench上最强的Claude 2只解出1.96%，Devin 2024年报告的13.86%来自另一个子集，不能和Verified直接混看。到2025年11月，Claude Opus 4.5在Verified上做到80.9%，是第一个突破80%的模型。两年时间从个位数到八成，这是Agent能力最直观的标尺。 更难的基准也在跟上。SWE-bench Pro把题目扩到1865道、41个仓库，全是企业级、要工程师干几小时到几天的长跨度任务，到目前GPT-5的Pass@1是23.3%，是Scale官方榜单上的最高分，难度比Verified高了一大截。浏览器和桌面方向有WebArena、VisualWebArena、OSWorld，综合能力有GAIA、AgentBench。 要泼一盆冷水：基准分数和真实生产任务之间还有不小的距离，而且有研究指出不少Agent基准能被刷分。Verified上到了八成，不等于真把它丢进你公司的代码库就能解决八成的工单。基准是参考系，不是生产保证。 ## 7.4 Agent Observability：harness 里很具体的一块 Agent一旦跑起多步、调多个工具，出了问题怎么debug就成了大事。这催生了一批做Agent可观测的工具：LangSmith、Helicone、Langfuse、Arize Phoenix、Braintrust。 这几家工具干的事是把Agent跑的每一步都记下来：每一次工具调用、每一段模型推理、每一次外部API请求，全部留痕，让开发者能回放、能定位是哪一步出的错。放在传统软件世界里，它们大概是Datadog和Sentry的位置，只不过监控的对象从微服务调用变成了Agent的思考和动作链。这一层是harness工程里最先成熟、也最先长出独立生意的一块，因为没有它，一个多步Agent出了错你连错在哪都不知道。 # 八、Agent 经济与未来 Agent不只是技术，也是一种新的商业模式。这一章是下篇、也是整组三篇文章的收尾。  ## 8.1 定价模型：从按 token 到按任务 传统LLM API的定价是按输入输出token计费，你用多少字付多少钱。这套定价在Agent时代开始不合身了。当一个Agent能跑几小时、自己调几百次工具，按token算既难预估，也跟用户真正在乎的东西脱节，用户在乎的是任务有没有做成，不是中间烧了多少字。 新的定价模式在试。按任务付费，做成一个任务付一笔钱。订阅制，按月付费加用量上限。还有按价值分成，按任务产生的实际价值抽成。Cursor走订阅，Pro每月20美元，更重的Ultra每月200美元。Devin 2.0则把价格砍到每月20美元起，底层按一种叫ACU（Agent Compute Unit，一个ACU约等于15分钟算力，定价2.25美元）的用量单位计费，订阅加用量混着来。怎么定价2026年还在摸索，但方向是清楚的：从"按消耗"转向"按结果"。 ## 8.2 商业化案例：Cursor、Cognition、Claude Code 这条赛道的增长快得不像传统软件。按TechCrunch等媒体当时的报道，Cursor的母公司Anysphere 2025年6月年化营收超过5亿美元，估值99亿美元。Cognition的Devin虽然早期翻过车，靠转型也回来了，2026年5月融资估值到260亿美元，媒体报道的年化营收run-rate约4.9亿美元。Anthropic的Claude Code是大厂亲自下场做Agent产品，按Anthropic自己的口径，2026年2月年化营收已经超过25亿美元。OpenAI有2025年7月的ChatGPT Agent，Google有2025年5月公测、8月上线的Jules，几家最大的公司都把Agent当成主战场。 这条线有个共同观察：Agent产品的留存比传统SaaS更敏感。传统软件难用你还会忍着用，Agent一旦任务做砸，用户的信任掉得很快，立刻就走。这逼着每家都得先把可靠性做扎实，再谈增长，因为增长是建在"它真能帮我把活干成"这个信任上的。 ## 8.3 Agent 与人的劳动关系：替代还是增强 关于Agent和人的关系，有两种叙事并存。替代论说，Agent能干传统人类的活，写代码、做客服、跑数据分析，人会失业。增强论说，Agent让一个人能干以前几个人的活，整体生产力上去了。 2025到2026年实际落地的现象，更接近增强而不是替代，开发者用上Cursor之后产出明显上升，但并没有因此被裁掉。不过这里要诚实地放一个反例。METR 2025年7月做了一项随机对照试验，找16位经验丰富的开发者、246个任务，在他们自己熟悉的成熟开源仓库上干活，结果允许用AI时反而慢了19%。更扎心的是，这些开发者事前以为AI会让他们快24%，事后还觉得自己快了约20%，主观感受和客观计时正好相反。 这项研究要带着限定看，样本只有16人，场景特定在资深开发者加他们烂熟的大型代码库，不能外推到所有情况，新手或陌生项目可能是另一个结论。但它至少说明一件事：Agent提升生产力这件事，没有营销说的那么理所当然，体感的"变快"和实际的"变快"可能是两回事。替代还是增强，长期会怎样，仍是个开放问题。 ## 8.4 尾声：运行态加改造态加自主态 三篇到这里收束。上篇讲运行态，硬件、电力、训练、推理，把模型造出来、跑起来。中篇讲改造态，推理优化、后训练、对齐、安全，把一个会续写文本的基础模型，改造成你今天用的助手。下篇讲自主态，Agent工程，让模型从被动应答变成能自主调工具、长程干活。 这三块合在一起，才是AI真正能用的样子。模型只是其中一小块。决定一个AI产品的形态、可靠性、商业模式的，是模型外面这几层工程。这也是这三篇想说的同一件事：当模型能力越来越趋同，胜负手越来越落在工程上。一个能写出方程的引擎，和一辆能上路拉货的车，中间隔着的全是工程。 往前看，下一步大概会长在两个方向。一是垂直行业Agent，医疗、法律、金融，把通用能力压进专业场景和专业合规里。二是AI native的基础设施，数据库、网络、操作系统在LLM时代被重新设计一遍。这些是另一篇的话题了。 ## 本系列其它两篇 - 人工智能的工程全景（上）：硬件、电力、训练、推理 - 人工智能的工程全景（中）：推理，后训练，对齐和安全 ## 作者其它文章（选） - NFT的叙事是如何崩塌的 - 什么是耗散结构理论？它和AI有关系吗？ - 什么是具身智能？它跟AI的关系是什么？ - 长篇分析：SpaceX未来的展望 - Vibe Coding把我系统搞崩了，我对此的总结和心得 - 人工智能的工程全景（中）：推理，后训练，对齐和安全 - 大语言模型的商业痛点 - 什么是控制论？控制论是AI的上辈子吗？ - 什么是世界模型？一个正在被争夺的概念 - 美国的犹太人和华人分别抢到了什么资源？详细分析 - 一篇文章讲清楚美国的移民系统 - 一文讲清楚美国医疗系统 - 细说美国的华人老钱家族 - 一篇文章看懂美国教育全生态 - 教宗良十四世论人工智能（精华版） - 祖父积分学概论 - Vibe Reading：AI时代读书的系统化方法 - 美国税收制度完全指南 - 一文看懂美国的法律系统 - 廉颇老矣，尚能饭否：现代数学史（下） ## 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为 为什么你学了很多 Agent 工具，还是做不出真正可用的 Agent？ 文章指出许多人学习 AI Agent 时陷入了“工具焦虑”，盲目追逐 LangChain、MCP 等框架，却忽视了 Agent 的本质是一套围绕目标运行的系统。作者强调，真正的难点在于系统设计——理解工具调用、记忆、反馈修正及工程化约束，而非仅仅跑通 Demo。文章推荐 GitHub 项目 agent_learning，主张从 LLM 基础、Prompt 等底层原理开始，逐步构建从基础到工程化的完整知识体系，最终实现 Agent 在真实环境中的稳定运行。 技术 › Agent ✍ Nana🕐 2026-06-15 Agent系统设计LLM学习路线LangChain工程化人工智能方法论LangGraph架构
A Agent Harness 拆解：AI Agent 的工程化基础设施 本文深入探讨了 Agent Harness 的概念，即包裹在 LLM 外部、将无状态模型转化为可用智能体的完整软件基础设施。文章引用了 Anthropic、OpenAI 和 LangChain 的实践，详细拆解了生产级 Harness 的 12 个核心组件（如编排循环、记忆系统、上下文管理、验证循环等），并阐述了如何通过优化这层“操作系统”来解决遗忘、工具调用失败和上下文腐烂等工程难题。 技术 › Harness Engineering ✍ 土豆本豆🕐 2026-05-21 AgentHarnessLLM架构设计LangChainClaudeOpenAI上下文管理工程化Agent拆解
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为 为何大家都在构建自己的 Agent Harness 文章指出 AI 领域正发生范式转移：模型不再是产品核心，Agent Harness（控制框架）才是。LangChain 等团队通过优化 Harness，在不改变底层模型的情况下显著提升了性能。随着模型能力的趋同和商品化，竞争壁垒已转移到包含工具调度、上下文管理、沙箱和评估逻辑的工程化框架上。作者建议企业应从单纯的 Agent 开发转向定制化 Harness 的构建，以实现真正的产品化落地。 技术 › Harness Engineering ✍ Kartik🕐 2026-05-03 AgentHarnessLLM架构设计工程化
精 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。 技术 › Agent ✍ 艾略特🕐 2026-05-03 CursorAgent工程化评估体系HarnessLLMSRE软件工程
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