我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
上周有个朋友跟我吐槽，说他们线上跑的 Agent，单次任务 token 消耗到了六位数。
我用 Manus 做过几次深度调研，输出质量确实惊艳。但每次想用它，我都得打开电脑，在一个专门的界面里操作。这意味着每次使用 AI 都需要一个「决策成本」：我要不要打开这个工具？我现在方便吗？
这两周，Claude Code 上了个 COBOL 现代化功能，IBM 当天暴跌 13%；又上了个安全扫描功能，一口气翻出 500 多个此前藏了几十年的高危漏洞，网安股集体跳水。彭博社甚至专门做了一期播客讨论“哪些 SaaS 公司能活下来”。
就在OpenAI宣布招聘OpenClaw创始人皮特·斯坦伯格（Peter Steinberger）的一天后，Meta便迅速发起反击。 旗下的Manus正式推出了Manus Agents功能，对标OpenClaw，并且首先在Telegram上线。
Cloudflare 宣布推出 Markdown for Agents。只要在 Agent 的请求设置里头加上一句——Accept: text/markdown。网站就会自动返回为 Agent 识别优化的 Markdown 文件，而不是为人类准备的 HTML 文件。
在 AI 编程领域，大家似乎正处于一个认知错觉的顶点：随着 Coding Agents 独立完成任务的难度和范围逐渐增加，Coding 领域的 AGI 似乎就可以实现？
硬氪获悉，专注于研究工程师智能体（Engineer Agent）的公司「万卷智能」近日完成1000万天使轮融资。我们总结了本轮融资信息和该公司几大亮点：核心产品Colleague+（智能同事），是一个由“Engineer Agents”驱动的企业级工作平台，旨在将“人类+软硬件”的工作范式升级为“人类+Agents”的工作范式，大幅释放专业工程师的工作负荷。
AI 智能体是人工智能领域的重要研究方向之一。近期，字节跳动的李航博士在我国计算机科学领域顶级期刊 Journal of Computer Science and Technology（JCST）上发表了一篇题为《General Framework of AI Agents》的观点论文（将收录于 JCST 创刊 40 周年专辑），提出了一个涵盖软件智能体和硬件智能体的通用框架。
