学会“给AI派活”比学会“问AI问题”更重要
最近刷AI新闻，发现一个有意思的现象。所有人都在聊模型——GPT-5.6刚发、GPT-6又说要来了。但我翻了翻今年最火的文章，发现真正反复出现的关键词不是模型，是Agent。
Google I/O 2026一口气发了16款AI产品，全部围绕一个主题：AI从"聊天"变成"替你干活"。国内也在追这个方向。各大公司都在推自己的Agent产品——不是让你跟AI聊天，是让AI替你执行任务。
2026年最热的AI方向，不是多模态，不是推理，是Agent。
Agent跟聊天机器人有什么区别？
很多人分不清。简单说就是：聊天机器人是你问一句它答一句，像个前台。Agent是你给它一个目标，它自己去干完，像个项目经理。
举个例子你就明白了。用豆包写一篇公众号文章，你要一步步告诉它：先写大纲、再写初稿、再改第二稿、再调语气。每一步你都得催。用Agent做同一件事，你只需要说一句："帮我写一篇关于XX的文章，写好发到公众号草稿箱。"它自己去规划、执行、检查、交付。
你不是在指挥一个工具，你是在交代一个任务。
现在有哪些主流的Agent？
市面上已经跑出来的Agent产品不少，挑几个代表性的说说。
- 龙虾（OpenClaw） ——网易开源的Agent框架。跟前面几个面向普通用户的产品不同，龙虾主打的是开发者生态——你可以在它的基础上搭自己的Agent系统。今年国内Agent开源圈最火的就是它。
- Hermes Agent ——如果说龙虾是开源界的代表，Hermes就是AI Agent在个人应用上的一个标杆。它能接管你的桌面，帮你操控电脑、管理文件、执行复杂任务。很多AI开发者用它来搭个人助手。
- 扣子（Coze） ——字节跳动的Agent搭建平台。它的特点是门槛极低，不用写代码就能搭一个自己的Agent出来。你想做个"自动回邮件"的Agent，填几个配置就行。
- 腾讯WorkBuddy ——主打办公场景的多智能体协同。你交代一个任务，它自动拆成几个子任务分给不同的Agent去干。一个写文案、一个做图、一个检查错别字——它们自己协作，你只需...
我测试了所有流行的AI代理（这是有效的）
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在本视频中，我测试了四个最流行的AI代理：OpenClaw、Claude Code、Paperclip和Hermes，看看哪些实际上能节省真实工作的时间，而不是仅仅做出宏大承诺。我展示了每个代理在实际任务中的表现、它们的不足之处，以及根据您是需要个人助理、编码工具、多代理工作流还是随时间学习的AI，哪个代理值得使用。
从零开始，像以此为生的人一样使用AI👇 [https://join.parker-prompts.com/?vid=...](https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqazBrR2xLQkRrT0pTTlllTFRKR2YydDQ4ZmtEZ3xBQ3Jtc0ttZ0t3c21qNmhmYmlZbkpSYkhSQzIyeWhLS3JDQzVoc1lqdlBMelE4Z0hWQ3hBaGZjdWc...
如果最后还是人工 Review，多 Agent 的意义是什么？
多Agent协作听起来很美，但实际效果我持保留态度。一个AI写代码，另一个AI评审，再来个AI跑测试，这闭环是挺自洽的，但要是第一个Agent写了个隐藏bug，评审Agent没看出来，测试Agent也没覆盖到，那最终合进去的代码谁背锅？我还是倾向于自己review一遍。
你在2026年构建什么AI代理？分享你的技术栈、挑战与经验
大家好，
我很好奇这个社区里的每个人都在用AI代理构建什么。
如果你正在开发一个代理，我想知道：
它解决了什么问题？
你使用了哪些模型？
你选择了哪个框架或SDK（LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、AutoGen等）？
你是否使用了MCP、RAG、记忆或浏览器自动化？
你面临的最大挑战是什么？
你有什么经验或最佳实践想与他人分享？
无论你的项目是个人实验、开源工具还是生产系统，都可以分享你的架构、截图、演示或GitHub链接。
期待从大家的经验中学习，并发现有趣的AI代理项目！
你最近发现的最有趣的AI代理项目是什么？
不一定是最强大的那个。
我更感兴趣的是那些引入了真正有趣的想法或以不同方式解决问题的项目。
可以是开源、研究、基础设施、编排、记忆系统、代理框架，或任何其他与自主系统相关的内容。
什么让你印象深刻？
AI采用差距比人们想象的要真实得多
我和一位为营销构建AI代理的martech创始人开了几次会，几次会议下来我们之间产生了一种哥们儿的感觉。喝了几杯后，我开始直言不讳地告诉他，AI代理只是包装，几乎就是炒作。AI太贵了，无法取代你，所有大型科技巨头只是在以AI为借口解雇员工，基本上就是反AI阵营的人会说的话。毫无保留。我只是好奇，令人惊讶的是，他同意他的AI代理只是包装。但接着，他告诉我一些让我完全震惊的事情。几天前，他向JBL的一位部门主管演示了他的AI代理，这位主管在AI代理方面基本上是个老古董，演示后，这位主管说，你能帮我创建一个WhatsApp广播频道吗？我想给我妻子用。我当时想，靠，这家伙是怎么成为JBL部门主管的？但这就是疯狂之处，AI采用差距是没有人真正理解的。AI被卖给了错误的人。我想这就是为什么每个聪明的AI公司都在追逐BFSI、制造业等领域的人，因为他们对AI或如何在工作中实施AI知之甚少。
从脚本自动化到 AI Agent：CAE Copilot 如何重构 Abaqus 工作流
在 CAE Copilot 中，工程师不需要从零编写脚本，也不必把每一步操作都拆成按钮点击，只要描述仿真目标，系统就会把自然语言拆解成可审阅的任务步骤，并驱动 Abaqus 完成建模、赋材、加载、网格、求解和结果查看。
一、先看效果：三个核心功能
核心功能 1
输入自然语言指令后自动建模
从一句话到 Abaqus 操作
用户输入一句完整的建模需求，系统生成执行计划，随后在 Abaqus 中依次完成零件、材料、截面、网格等操作。
一句话结论：一句话生成真实 Abaqus 模型。
示例指令
创建一个矩形零件 Rect-Test，长宽高都是 10；然后为 Rect-Test 创建实体截面并赋予材料 Steel-Q235，如果材料不存在则创建弹性材料 Steel-Q235，弹性模量 E=206000 MPa，泊松比 ν=0.3，密度 ρ=7.85e-9 tonne/mm³；划分网格，全局种子尺寸为 1，单元类型选择 C3D8R。
过去，这类标准建模流程往往需要手写脚本，或者在 Abaqus 中反复点击菜单、填写参数、检查对象名称。CAE Copilot 的目标不是替代工程师做判断，而是把这些重复、规范、可检查的操作交给系统自动完成。
它会先理解自然语言中的对象、材料、参数和目标动作，再把任务拆解为稳定的步骤，并优先调用封装好的 Abaqus 工具函数执行。这样既保留了大模型理解复杂意图的能力，也降低了自由生成脚本带来的不稳定性。
核心功能 2
可视化效果：模型、网格和结果直接可见
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