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红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统，Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法，涵盖编程、对话等 Agent 评测，还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
巨头博弈下，Agent 的机会和价值究竟在哪里？
极客公园创始人与拾象相关人员对话，探讨 Agent 热点话题。指出其真正门槛或在基础设施，还谈及产品路径、技术挑战等，如通用 Agent 是大模型公司主战场，Coding 是衡量 AGI 关键指标等。
评论送书 | Code Agent实战案例——用Pywen Agent、Claude Agent和Codex Agent从零开始构建一款网页游戏
本文展示用三大Code Agent依斯特鲁普效应构建网页游戏，对比其表现，还介绍让AI做测试方案、写文档，体现Code Agent在快速原型开发全生命周期的应用，还推荐相关书籍解答不同人群疑问。
Hermes Agent 发布更新 Herald：实时语音 + Agent 之间可以互相通信了
Hermes Agent 更新到 v0.20.0 代号 Herald，增加实时语音对话与唤醒词，可验证引用来源可信度，集成签名Webhook，支持代理到代理协议，还有性能与安全方面更新，顺应新 Agent 发展趋势。
LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。