做自动化的时候，最烦的就是处理登录。写一堆代码去填账号密码，还得管验证码，搞到最后头都大了。现在有个新玩法：直接让 AI 去控制你电脑上已经打开的那个 Chrome。登录状态、Cookie 全都在，省事多了。

2026年被业界称为智能体元年，多Agent协作系统正在从概念走向落地。我在最近的项目中深度使用了CrewAI和LangGraph，今天就跟大家聊聊这两个框架的真实体验。

这几个月，AI编程工具的热闹程度有点夸张。新模型一波接一波：GPT、Claude、Gemini、Grok都在刷存在感。大家最容易盯着一个问题：到底哪个模型写代码更强？

企业微信和飞书最近都把办公能力搬到了云端接口上。同一批能力，现在有好几种不同的使用方式。更有意思的是，两家几乎同时发布了各自的开源仓库：一个叫lark-cli（飞书），一个叫wecom-cli（企微）。

OpenClaw本身不差，用着也还行。但用了一段时间，几个问题慢慢冒出来了。记忆要自己维护。MEMORY.md、USER.md这些文件，不主动去改，时间长了它就不记得之前聊过什么，每次都得重新说一遍。

2026年3月25日，火山引擎推出了一站式营销视频生成平台——创作Agent 2.0。这个新版本最大的变化，是接入了Seedance 2.0模型，在视频时长、画面稳定性和整体质感上都有了明显提升。同时，它把能做的视频类型扩展到了六种，包括产品评测、卖点展示、Vlog和品牌广告等。

团队写 PRD 时，如果每人结构不统一，有的缺成功指标，有的需求不可验收，有的用户故事含糊不清，评审时很难聚焦，开发团队也难以对齐。把 PRD 模板与需求书写规范写进一条 Agent Skill

现在的 AI 正在向智能体（Agent）进化。它不再只是被动地回答问题，而是能像一个有目标、有工具、有记忆的数字员工，自主地规划、执行，甚至与我们协作

如果你看过几个主流的AI Agent框架，会发现一个有趣的现象。OpenClaw用TypeScript，LangChain的JS版本用TypeScript，Vercel的AI SDK用TypeScript，就连很多小众的Agent工具也是TypeScript写的。

现在Agent Skills越来越多了，开发者面临的问题已经不是“工具不够用”，而是“不知道选哪个”。不同平台上有大量功能差不多的技能，但质量差别很大，也没有统一的标准。要在短时间内找到好用的，确实不容易。

现在Agent能查资料、能回答、能引用来源了。但上线后你会发现一个扎心的现实：用户觉得太慢了。点击发送后等5秒才开始出字，一个复杂问题烧掉几万token，月底账单看得心惊肉跳。

这两年，做Agent的人越来越多了。刚开始接触的时候，大家都挺兴奋的：写个Prompt、加几个工具、配点记忆、再弄个多角色对话，一个智能体系统就出来了。

实现一个 AI Agent 框架，工程上需要处理三大要素：LLM Call（推理）、Tools Call（执行）以及 Context（上下文）工程。如果说 Agent 框架的核心是上下文工程，那么上下文工程的核心引擎则是 Agent Loop。

有人去买车，来回谈价、发邮件、确认配置，最后才发现对面根本不是销售，而是 AI。有人演示新的开发工具，已经不是“帮你补全几行代码”那么简单，它会顺手把数据库、认证、多人协作和部署一并接过去。

最近读到 Box 公司 CEO Aaron Levie 关于 AI Agent 的一篇文章，读完后有种豁然开朗的感觉——我们可能正站在一场巨大变革的门槛上。过去几个月里，AI Agent 实现了质的飞跃。以前的 AI 助手，说白了就是能聊天、能调用几个简单工具的聊天机器人。