🏷️ 代码执行

NotebookLM 迎来大升级：2026年重要更新一次看懂

文章详细介绍了NotebookLM在2026年的重大更新，重点新增了Fast Research和Deep Research联网搜索功能、基于Gemini 3.5的代码执行与数据分析能力，以及Agent聊天和多格式文件生成功能。作者同时指出了这些高级功能目前主要面向付费用户，并强调了在使用AI进行搜索、代码运行和PPT生成时，必须进行人工核验和事实校对。

构建优秀的垂直领域 Agent：以 Shortcut 为例

本文探讨了如何构建一个在实际应用中表现卓越的垂直领域 Agent。作者结合开发 Shortcut 电子表格 Agent 的经验，提出核心原则是“对任务分布的忠实压缩”。文章详细介绍了“分层缓存”架构，将上下文分为 L1（常驻核心）、L2（按需规格）和 L3（兜底参考），以平衡效率与准确性。同时强调了“单工具优于多工具”的策略，主张通过代码执行来统一能力，降低模型决策复杂度，从而在长尾任务中实现高准确率。

Agent Skills：从通用智能到可执行能力的跨越

文章探讨了如何通过 Anthropic 提出的 Agent Skills 概念来解决大语言模型在实际应用中“执行”能力的缺失。作者指出，AI 不仅仅需要指令和提示词，更需要通过结构化的技能包来封装上下文、指导和执行逻辑。文章详细分析了技能的内部结构（如 SKILL.md 和可执行代码）以及“渐进式披露”在上下文管理中的作用，强调了从单纯的 Prompt 工程向系统设计与安全构建转变的重要性。

OpenAI Agents SDK 新增沙盒支持：定义 Agent 交付工作的标准方式

文章介绍了 OpenAI 在 Agents SDK 中新增的一体化沙盒支持功能。作者通过对比早期的 Structured Outputs 和自定义 Shell 工具，阐述了内置原生工具在模型分布和性能上的优势。新功能通过分离编排层与计算层，利用隔离环境安全地处理代码执行、文件操作和浏览器自动化等任务，确保 Agent 能够交付可追踪、可恢复且安全的工作成果，如 PR、迁移和数据分析报告。