搜索
“99%的企业级 Agent 都只是玩具！”
Agent 的工具可以 “以终为始”。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
「我们想解决的不是 『做 AI 工作流』，是『根本不需要有工作流』。所有要求用户『预先构建工作流』的 Agent 都是错的。」在 Agencize AI 产品发布之前，我们和张浩然聊了聊他对于生产力工具和工作流的看法，以及 Agencize AI 的真正竞争力。
一家名为 Qveris AI 的初创公司，聚焦于 Agent 时代的 Infra 层，正致力于为 Agent 设计原生搜索和行动路由引擎。据悉，截至目前该公司已获得近千万元种子轮融资。如果说具身智能是为 AI 安上了与现实世界交互的“身体”，那么 Qveris AI 正在做的事就是给智能体（Agent）装上了数字世界的“眼、耳、手、脚”。
BMAD推出了： BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集，它是一套将敏捷开发方法论（Agile Methodology）与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。
在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。