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置顶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。
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。
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