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经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现：同一个模型，放进不同系统里，表现可能完全不同。
最近一段时间，Agent 又一次成为 AI 圈最热的关键词。
Lucius 是一家做企业级 AI 员工的公司，但创始人赵赫不太喜欢「AI 员工」这个标签。他更愿意说，Lucius 做的是企业的 Context Layer，一套让 Agent 能够进入组织、理解现场、遵守边界、持续调度任务的组织调度系统。
DeepSeek最新热招岗位已上线：Agent Harness产品经理。
我已经回不去了
如今的 AI Agent 正在大规模落地，其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code，Codex，Cursor 这类 coding agent。过去的一年里，这类 coding agent 产品迭代迅速，在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
刚刚，华为支持的开源 AI Agent 平台社区 openJiuwen 发布并开源了蜂群智能体 JiuwenSwarm。
OpenAI 的两大宿敌 Anthropic 和马斯克，放下心中成见之后终于在月初结盟了。
早在2024年，人们还倾向于给Agent提供海量的工具（例如通过MCP协议连接的API、搜索引擎、代码解释器等）。但是，“拥有工具”并不等于“知道如何使用工具”。当任务变得复杂且长周期时，要求Agent每次都从头开始推理“该用哪个工具、何时用、怎么组合、出错怎么办”，会导致系统极度脆弱、延迟极高且不可靠。
最近一两年，AI 行业有一个很微妙的变化：大家不再满足于问 “模型会不会回答”，也不再只关心 “Agent 能不能调用工具”。越来越多的讨论开始回到一个更终极的问题：AI 到底能不能完全自动化接管工作区，理解个性化需求，像一个真实的人类劳动力一样，把一件事情从头到尾做完？