2026 年 OpenClaw 的爆发，让我想到美剧《万神殿》里的场景：数字实体在网络中以非线性、并行方式高速的运行和演化，远超人类认知节奏，世界规则随之重塑。我想我们正在见证类似过程从科幻走向现实。

Agent 生态已从 demo 阶段逐步转向生产可用。很多项目开始真正跑通闭环，multi-agent 协作、自主进化、支付结算等基础设施也在加速成型。
尽管已经在AI行业有了三年的探索，但当我尝试思考这些问题的时候，我仍然感到对很多重要的问题缺少了解。所以，我决定从这个月起系统性地 learn & build in public，关注这些我认为重要的事情：

1. Agent 的自动化与自我进化
这包括已被广泛认可的问题，如 multi-agent 框架与协作机制、context engineering（memory、skills、tools 的设计与优化）。
也包括当下重要性日益凸显的新问题：
- Agent infra 层建设（容器/沙箱隔离、浏览器自动化控制等工程问题，以及 agent 原生支付、盈利等业务层的infra）
- 复杂场景下的大规模运行稳定性，特别是 human-in-the-loop 的介入策略、边界设计与可靠回退机制

2. 人机线性协作范式
在看到 agent 构建自主网络的未来的同时，也要清醒认识到：并非所有任务都适合后台全自治并发。
很多高价值场景仍依赖人与 AI 的实时共创，例如教育、创作、多模态的共创、日常复杂决策。
Gen-UI、MCP-apps 等新兴交互，正在把“人机界面”从命令式推向更自然的协同形式。

我会在这里持续记录思考，如果你也在关注 agent infra、context 工程或人机交互新范式，欢迎沟通交流。

gpt5.5用的我很开心
感觉下个月要换成gpt和Claude各一百刀了

受到xhs博主启发
做了win98版本的codex和Claude Code

当我让gpt把我的洛克王国合影改成3a画风

虽然opus4.7的语言问题没有大到我不能稳稳接住的程度，，， 但是每次看到这种我看不懂的中文缩写还是很难绷住

几个想法不一定对：
1. agent带来软件生产力的爆发并没有显著的带来更多的好产品，因为专注，持续迭代以及高质量的判断仍然稀缺。
2. 软件是否能够个性化，现在的卡点不在生产端，而在分发端。
3. 第二点可能会被第一点阻塞，因为即使有了新的更自由的分发方式，大部分人也不希望看到一堆垃圾软件，平台的审核是浮躁的开发者的过滤器。

variant拿灵感
cc+figma mcp起设计系统（最近opus4.7的多模态提升加上figma mcp暴露了更多能力让这件事更可行了）
导入claude design进一步设计
解决了卡了我之前很久的一些事

openai离职潮 前首席产品官 sora之父等高管批量离职
其科研写作产品prism所属的项目部openai for science解散

让我想到 相比起其模型能力，近两年openai所发布的产品很多都不尽如人意 atlas，prism 以及其chatgpt apps平台感觉就是推上线了事 体验平平 后续迭代乏力（最近的codex可能是唯一的异数）
相对的，anthropic的cowork，Claude in office系列，Claude design 却频频给人带来惊喜
这里可能有双方对agent理解和工程能力的差异
但是是不是更多的是组织形态的不同导致的？🤔

昨日重现

opus4.7变强了 但是也变犟了很多
感觉anthropic给claude加的那些safeguard设计很严重影响了模型的服从性
连呈现工具这种不会有任何威胁的提示词（因为这玩意本身终究总是会呈现出来）claude都会限制。。。
而且这个事情在很多更广泛的话题下也会出现，只要你的东西可能某种程度偏离4.7的“价值观”

当然他也让我意识到现在的ai在工业界有多么任重道远，很多东西（比如制药）的卡点从来不在信息生产和转化的效率，而在物理世界的真实试错流程（风洞，临床等等） 这些用ai很难解决