最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
Agent 并不是一次性输出的系统。它们运行在多轮交互之中：调用工具、修改内部状态、根据中间结果不断调整策略。也正是这些让 Agent 变得有用的能力 ——自主性、智能性与灵活性 —— 同时也让它们变得更难以评估。
百炼升级了其提出的「1+2+N」的蓝图：其中最底层的 1 是模型与云服务，中间层的 2 是高代码、低代码的开发范式，在最上层的 N 则是面向不同任务的开发组件。这套能力覆盖了生产级智能体构建的全生命周期。
“99%的企业级 Agent 都只是玩具！”
Agent 的工具可以 “以终为始”。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
「我们想解决的不是 『做 AI 工作流』，是『根本不需要有工作流』。所有要求用户『预先构建工作流』的 Agent 都是错的。」在 Agencize AI 产品发布之前，我们和张浩然聊了聊他对于生产力工具和工作流的看法，以及 Agencize AI 的真正竞争力。
一家名为 Qveris AI 的初创公司，聚焦于 Agent 时代的 Infra 层，正致力于为 Agent 设计原生搜索和行动路由引擎。据悉，截至目前该公司已获得近千万元种子轮融资。如果说具身智能是为 AI 安上了与现实世界交互的“身体”，那么 Qveris AI 正在做的事就是给智能体（Agent）装上了数字世界的“眼、耳、手、脚”。
BMAD推出了： BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集，它是一套将敏捷开发方法论（Agile Methodology）与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。
