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上周，龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文：我们还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
国内AI设计智能体扎堆冒出来，而且很多操盘手都来自同一批地方，字节剪映系和腾讯系尤其密集。最近注意到了一个产品叫OJO Design，官网的定位是全球首个设计Agent团队工作台，并且已经上线2个月了。
2026 年春天，AI 中转站这门略显灰色的生意，突然迎来了一位最不缺流量的玩家。4 月，孙宇晨开始为 B.AI 站台，把「一个 Key 调用所有大模型」的生意，称作「AI Agent 的底层金融基础设施」。
现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里，缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈，Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院（UCL）软件工程团队正式推出并开源了 loom。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
你有没有想过，写代码这件事的对象正在悄悄换人？上周一晚上，我在旧金山Market Street上WorkOS的办公室里待了将近两个小时，看了二十几个现场demo。进门之前我以为这只是一场普通的创业展示夜，但看完之后我意识到，这群人在展示的根本不是产品，而是他们对"写代码、用代码、读代码"这件事本身的理解，已经发生了多深的变化。
Agent 执行任务的时候，会反复踩坑、不断试错，最后积累一些正确的经验。但这些经验通常只能停留在当前会话，或者当前 Agent 的记忆里，很难传给其他 AI。一个 Agent 调用某个 API，花了半个小时查文档、改参数，连续失败好几次，最后终于找到正确方法。
多模型Agent系统显然是未来的趋势。cursor 的一篇很不错的文章。他们的最新研究表明，将前沿模型作为规划者和协调者，与一个更廉价的“主力”模型搭配，可以大幅降低项目中总token的成本，从而实现 15 倍的成本改进。
语核科技创始人翟星吉说，AI项目一定是高层驱动的，但真正主导的是业务部门。他的逻辑很值得琢磨：大部分公司买一个Agent产品，本质上不是买软件，是在做生产投资——就像制造业企业投资一条产线，买的是高级人力服务。 所以决策链路变成了：业务部门真的算出ROI，跑去跟老板说"这东西能帮我们提升产值或者降低成本"，老板说"赶紧买"。