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十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发，介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容，还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举，最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
爽！AI编程2年半，终于用上了喂饭级的API！
作者分享对接智谱API的超爽体验，5分钟搞定。强调在Agent工作流里文档质量影响成功率，对比某作图API凸显差距。指出2025年后AI Agent成API主要用户，智谱和Cloudflare站对边，体现Agent First思维。
Anthropic 2026 Agentic Coding 趋势报告：软件开发的 8 大变革
Anthropic《2026 Agentic Coding Trends Report》基于企业实战数据，总结了AI编程Agent重塑软件开发的8大趋势，分基础、能力、影响三类，附企业案例，还给出2026年四大优先事项。
首个开源多模态Deep Research智能体，超越多个闭源方案
首个开源多模态Deep Research Agent登场，整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路，实验中在四大核心领域领先主流模型，展现复杂推理和信息检索实力。
性能暴涨50%！谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目，提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流，设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程，应用时分层调用知识，能让Agent性能飙升。
深度实测「豆包工作」+飞书：目前最接近企业Agent终局的答案
「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布，与飞书深度打通，给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同，企业上下文正成办公Agent分水岭，豆包工作+飞书优势明显。
从入门到用好 Agent Skills，看这一篇就足够了
文章是全面的 Agent Skills 中文指南，介绍其架构理念、机制、开发指南等。Claude Skills 价值被低估，它像通用 Agent 扩展包，非技术人员也能开发，还探讨了使用、开发时机与核心运行机制。
MiniMax 上市后的第一个开源：给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股，市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估，解决规则复杂时 Agent 合规问题，为其立规矩，有重要社区价值。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开，介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践，如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系，包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
未来，你的 Agent 怎么付钱？
借 a16z 文章，探讨 Agent payment 领域进展。实现 Agent 自主支付是未来关键方向，现已有迹象且部分企业推出解决方案，但 Agent 处理支付尚未真正自主，还面临角色范围、欺诈、责任归属等难题。