搜索
「再过 2-3 个月，Codex 就是个原始工具了。」这话不是竞争对手说的，是现任 OpenAI 产品兼平台总经理，负责 ChatGPT、Codex 的 Thibault Sottiaux 自己跑出来说的。
2026 年 1 月，Floatboat 客户端把文件管理器、编辑器和浏览器直接做成 Agent 的运行环境，开创了 Agent 桌面工作台这一形态；4 月，FloatIM 把人与 Agent、Agent 与 Agent 接成一张办公网络，任务可以跨人、跨 Agent 交接而上下文不断；5 月，FloatSchedule 让 Agent 不必等人下指令，按日程自己开工。
这个框架名叫 Prime Agent，由 Prime Intellect 发布。官方对它的定义是：一个面向编程、研究和长时间自主任务的「自我改进 RLM harness」。RLM 是 MIT 博士生 Alex Zhang 等人去年 10 月发布的一项工作（参见《递归语言模型登场！MIT华人新作爆火，扩展模型上下文便宜又简单》）
DeepSeek Harness内测前瞻。
过去，LlamaFactory 让每个人都能微调大模型；现在，PenguinHarness 希望让每个人都能构建自进化 Agent。
当 VLA、WAM、RL、TAMP、MPC 等机器人控制策略在各自擅长的任务中大放异彩，如何刻画其能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，正逐渐成为机器人完成复杂长时序任务的关键。
JarvisHub 给出的答案，是把可编辑画布同时变成用户工作区、Agent 的外部记忆、行动空间和共享项目状态。Agent 不再只从聊天记录里猜测上下文，而是直接「看」到画布上的提示词、参考图、候选版本、生成结果、依赖关系、失败记录和用户反馈，再据此规划、调用工具、写回结果。
最近有个挺有意思的对比实验，来自 Composio 团队。他们用同一个模型 Kimi K3，分别放进三个不同的 agent 框架（harness）里跑 ——Claude Code、Hermes 和 Kimi Code—— 一共测了 28 个完全相同的任务。
近几年，多模态生成模型进步很快。一句指令就能生成图片、视频、音频、网页、UI、分镜，甚至整套演示文稿。只看成品，创作门槛似乎已经大幅降低。
7 月 24 日，Claude Opus 5 上线。几个小时之内，我看到各家媒体把这个模型的评测成绩转载了一轮，而更值得留意的是 Anthropic 内部人员当天发出的一条推文。