AI Agent

• Agent三要素：Harness、模型与上下文 （2026-08-17）
• 一个反常识的真相：Agent在真实工作场景的成功率依然很低 （2026-08-17）
• Framework 回答的是 How to Build；Agent OS 回答的是 How to Govern。当 Agent 从一次性程序演化为长期运行系统，系统的首要矛盾就不再是"如何生成"，而是"如何治理"。Operating System 的历史，本质上就是治理不断复杂化系统的历史，Agent OS只是这一历史在AI时代的延续 （2026-08-13）
• 整条斩杀线，被DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6向前推了一大截 （2026-08-13）
• 当 DeepSeek 手里同时有 Flash 和 Pro 之后，Harness 又多了一项很现实的工作：决定什么任务值得上 Pro，什么任务交给 Flash 就够了。模型路由一旦做好，Agent 不需要为了少数高难度步骤，全程承担 Pro 的价格 （2026-08-13）
• DeepSeek 官方给出的Pro版百万Token价格是：缓存命中输入0.025元，缓存未命中输入3元，输出6元。 确实比Flash版的1元输入、2元输出贵，但放到旗舰Agent模型里看，依然低得离谱 （2026-08-13）
• Grok Bot的定位非常明确：不是工具，是同事。 每一个Bot背后，是一台独立的云端Linux虚拟机。它有自己的浏览器、文件系统、终端，能像人类一样打开网页、点击按钮、填写表单、截取屏幕 （2026-08-12）
• AI Agent操控电脑的能力已在2026年越过两条关键红线：最优模型在标准桌面任务中完成率达85%，超越人类的72%；运行成本降至每小时6至8美元，低于印度离岸人力的10美元。技术与经济的双重拐点正在颠覆BPO市场，而真正的护城河已从"谁的模型更强"转移至"谁更懂企业内部流程 （2026-08-11）
• 云原生微沙箱正在兴起：像 E2B、Daytona、Fly.io、Modal 等专为 AI Agent 设计的云端极速沙箱基础设施，可以让 Agent 在执行任务时动态弹起数百个独立容器环境去平行跑代码和验证结果 （2026-08-10）
• codex work负责人：基于html的web是未来识工作的标准交付产物，传统office三件套都会慢慢消亡，新体验一旦上手就回不去了 （2026-08-05）