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近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将“无状态”的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。
026 年初，OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发布了关于 Harness 的技术实践文章，LangChain 工程师 Viv 给出了一个简洁的公式来概括这个理念：Agent = Model + Harness。模型提供智能，Harness 让这个智能能真正投入生产。
LangChain 联合创始人 Harrison Chase 上周发文，说透了 AI Agent 领域一个还没有多少人讲清楚的问题：外壳和记忆是同一件事，你没法分开。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
本文作者 José Maria Macedo 是加密行业老牌研究机构 Delphi Digital 的联合创始人，也是 Delphi Ventures 的创始合伙人。Delphi 的客户包括 Polychain、Pantera、Ark Invest 等顶级基金，最近还专门开设了 AI 研究线 Delphi Intelligence。
在印度人工智能影响力峰会上，出现 AI 圈最尴尬的一次合影。印度总理莫迪举起 Sam Altman 和 Sundar Pichai 的手，其他大佬也纷纷效仿牵手，唯独 Altman 和 Anthropic CEO Dario Amodei 并肩站立。