重估 Agent 能力：2026 评测范式横评
用真实环境、过程合规与工作流路由三条尺度，重新审视 Agent 评测分数在工程选型中的意义。
标签: #AI Agent
共 8 篇文章
Agent 的失控边界：安全与可信三篇速读
从过程越界、错误恢复到多 Agent 网络协议，梳理 Agent 安全与可信系统的三层护栏。
榨干 MCP Tax：Agent 效率与基础设施三篇
从工具 schema、长上下文与 GUI 视觉 token 三层，梳理 Agent 系统的主要成本来源和可落地优化。
多智能体协作：从冲突到融合的三篇
从冲突建模、群体审议和门控聚合三个方向，讨论多 Agent 协作何时值得使用。
会自己长本事：自进化 Agent 三篇
围绕技能获取、训练环境与层级技能库，梳理自进化 Agent 从经验到可复用能力的关键设计。
让 Sol 带队，Luna 跑腿：Codex 多 Agent 的正确打开方式
不必频繁手动切换模型：让 Sol 掌舵、Terra 实现、Luna 侦察，在单一 Codex 会话中按任务边界调度多个 Agent。
当 Agent 把活外包给 Agent，谁来验证它没在吹牛？
Agent 能发现彼此、调用彼此，并不代表它们有办法验证对方的能力声明。本文借“柠檬市场”分析开放智能体网络中的信息不对称，以及信号、筛选和声誉机制如何补上一层信任。
《体验时代来临》深度分析报告
David Silver 与 Richard Sutton 认为，AI 的下一阶段将从模仿人类数据转向在环境中持续行动和学习。本文梳理“体验时代”的四个特征，并讨论奖励设计、长期智能体与安全边界。