3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
对于 Anthropic 而言，这是继前几天 Mythos 模型文档外泄后的又一次严重 OpSec事故。但对于整个大模型应用层的开发者和行业研究者来说，这份源码却是一份毫无保留的、价值极高的前沿 AI Agent 工程架构白皮书。
这两天，我发现微信里悄悄接入了一个全新的 Agent 入口：WorkBuddy 微信小程序。
过去几周，国内各大厂纷纷推出了自己的“龙虾”，而阿里云在这条赛道上的动作尤其引人注目。2026 年，阿里云通义实验室旗下 AgentScope 团队开源了 CoPaw，一款本地 / 云端双部署的个人 AI 助理，主打“全域接入、隐私可控、主动干活”。
养了很多只龙虾，虽然有几只已稳定在岗，但依旧对OpenClaw脆弱的记忆机制感到恼火，明明昨晚千叮万嘱的工作流，第二天一早就忘的一干二净。虽然也找了各种补丁给OpenClaw打上，但效果却各种不尽人意。
最近，AI 圈子里又冒出一个新词：Harness Engineering。
你正在地铁上，突然想起有个API文档还没写完。以前你只能忍着到公司再弄，现在——你掏出手机，给AI发了一条指令，20分钟后代码自动跑完了。 这不是科幻，是Google员工已经用上的真东西。 它的名字叫
「龙虾」（OpenClaw）的爆发，让一个趋势迅速达成共识——Agent 正在「杀死」软件，GUI 正在过时。而当下的电脑、手机等设备，并不是运行「龙虾」的最佳选项。
这两天，字节跳动开源了一个 Agent 产品，直接炸了。
最近一段时间，AI 产品的演进路径逐渐收敛到一个方向：如何让个体更高效。从自动写代码的 Devin，到嵌入各类办公软件的 Copilot，这些工具不断刷新个人生产力的上限，让“一个人完成更多事”成为现实，但问题是个体效率提升，并不等于团队效率同步提升。
