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在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
当经典算法遇到 LLM，用概率预判代替盲目试错，或许才是架构演进的真正解法。
随着Agent执行权限外扩，Raindrop、AIR Security、Arcjet、腾讯AI-Infra-Guard、AIUC和Testudo六个项目分别从故障监控、供应链防护、执行前权限检查、开源漏洞扫描、认证审计和保险赔付等环节布局，形成Agent风险控制产业链。
YC 2026 夏季批次的 236 家公司中，91% 与 AI 相关，创业重心从应用层向算力、芯片、训练环境和物理世界显著下沉，Agent 已淡出主叙事，取而代之的是算力建设、推理成本优化、AI 原生服务公司和实体硬件的爆发式增长。
文章指出当办公Agent深度介入工作后，用户面临工作方式主导权被平台锁定的风险，认为模型开源不等于Agent开源，Agent Runtime开源才是关键，并以DeepSeek发布的Harness和网易有道开源的LobsterAI（含OpenClaw）为例，说明开源Agent Runtime能为用户带来数据主权、可审计性、连续性和可定制性。
智谱上线 GLM-5.3-FlashX 模型，推理速度最高达 200 tokens/s，较 GLM-5.3-Flash 提速 5 倍、提价 2.5 倍，API 同步开放，该模型在 10 万张国产芯片提供的推理算力基础上，由 GLM-5.3 驱动 Agent 在两周内完成端到端构建并通过 Infra 侧优化将吞吐提升至初始基线的 3 倍。
智谱首席科学家唐杰发布 GLM-5.3-Flash 推理系统优化成果，模型仅用两周在超 10 万颗国产 AI 加速器集群上完成生产部署，端到端吞吐提升 3.2 倍，并由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 参与瓶颈分析与代码修改，标志着智谱首个 RSI（递归自我改进）早期形态的落地。
大模型 Agent 进入浏览器、邮件、数据库和业务系统后，安全评估如果仍只检查最终回复是否包含有害内容，覆盖面会明显不足。Agent 需要规划步骤、读取外部信息并调用工具，风险可能出现在执行过程中的任一环节。