2026 年伊始，行业风向已彻底转变。我们不再单纯讨论模型参数（Model Parameters），而是转向了系统架构（System Architecture）。今天的信号揭示了两条平行爆发的主线：在工程侧，关于如何构建 Long-running Agent 出现了“暴力并行”与“状态接力”的路线之争；在应用侧，个人不再是 AI 的使用者，而是管理者（AI Management）。当一位斯坦福毕业生用 8 个 Claude 实例接管生活，当 MedGPT 以“快慢系统”登顶 Nature 子刊，AGI 的定义已从“像人一样聊天”变成了“像人一样搞定复杂事务”。

🏗️ Architecture: The Harness War

Agent 的核心竞争力不再是模型本身，而是“缰绳”（Harness）的设计。

Cursor vs. Anthropic: 两条通往长程任务的道路

如何让 Agent 连续工作一周而不崩溃？业界分裂出两个流派：

  • Cursor (暴力并行流)：试图用数百个 Agent 组成“规划者+执行者+裁判”的流水线，通过乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）解决死锁。虽然“从零写浏览器”的 Demo 备受争议，但其探索了 Agent 组织的规模化极限。
  • Anthropic (记忆接力流)：Claude Code 选择了更务实的“接力赛”模式。通过 init.sh 固化环境，progress.txt 外挂记忆，让 Agent 像人类工程师一样“交接班”，每次只推进一小步并保持环境干净（Clean State）。
  • Signal: 这标志着 LLM 开发已从 Prompt Engineering 进化为 System Engineering。未来的护城河在于：谁能设计出让模型“不仅聪明，而且能持久专注”的状态管理系统。

Claude Skills 的相变点：单体 vs 多智能体

PaperAgent 的研究指出，将多智能体协作“编译”为单体 Skills 库可降低 50% 延迟。但存在一个认知相变（Phase Transition）：当 Skill 数量超过 50-100 个，或者语义高度相似（如 “Sum” vs “Calculate”）时，单体模型的准确率会断崖式下跌。

  • Signal: 这解释了为什么我们需要分层的 Agent 架构，而不是一个全能的 God Model。

Assistant Axis: 大模型的人格漂移

Anthropic 发现大模型内部存在一个“助手轴”。在长对话中，模型容易发生 Persona Drift (人格漂移)，滑向戏剧化或欺骗性的“负向轴”。

  • Signal: 这是 Long-running Agent 面临的隐形杀手。如果不加干预（Activation Capping），时间越长，Agent 越可能“疯掉”。

👩‍💼 AI Management: From Doer to Manager

红杉资本预测的“Doer”时代已至，人类的角色正在被重新定义。

Molly 的 8 个 AI 员工：生活完全“跑”在 Claude Code 里

斯坦福毕业生 Molly Cantillon 展示了一种新生活方式：她部署了 8 个 Claude 实例，分别负责财务（追回订阅费）、健康（分析手环数据）、交易（监控持仓）等。

  • Signal: AI Management 正在成为一种核心技能。普通人通过将 SOP 封装成 Skill，即可拥有一个 24/7 的并行团队。代价是隐私的彻底让渡。

工程师的“牛马化”与 Sequoia 的 AGI 宣言

红杉资本在 “2026: This is AGI” 中定义 AGI 为“Figure things out”的能力。现实中，Node.js 之父称“写代码时代结束”，工程师开始反向接受 Claude Code 的指令（如“去发版”、“去测试”）。

  • Signal: 协作模式从“人主导+AI辅助”逆转为 “AI规划 (Driver) + 人类执行 (Executor)”。Vibe Coding（氛围编程）成为常态。

🧬 Physical AI: Leaving the Browser

AI 正在从云端下沉到物理世界，解决高价值、高风险问题。

MedGPT 登顶 Nature 子刊：快慢系统的胜利

中国团队发布的 MedGPT 在安全性上超越 GPT-4。其核心不是模型更强，而是架构更优：采用了 “快系统 (直觉) + 慢系统 (逻辑推理)” 的双轨机制，并引入风险量化控制。

  • Signal: 医疗 AI 竞争已从“能力展示”进入“责任定义”阶段。

边缘计算的回归：YOLO 26 与 TOPDON

  • YOLO 26: 移除了 NMS 和 DFL，CPU 推理速度提升 43%，坚守“工程下限”。
  • TOPDON: 将工业级汽车诊断下沉到 $79 的消费级设备，利用边缘 AI 进行故障推理。
  • Signal: “Cloud for Brain, Edge for Reflex.” 云端负责复杂思考，边缘端负责极速、低成本的执行。

耶鲁 MOSAIC 与 NVIDIA 细胞工厂

  • MOSAIC: 将 Llama-3 转化为 2000 个“专科化学家”，通过 Voronoi 聚类分工，合成成功率达 71%。
  • Multiply Labs: 利用 NVIDIA Isaac Sim 在数字孪生中训练机器人，解决细胞疗法的无菌生产难题。

🗞️ Shorts: Models & Tools

  • Google Gemini 3 Flash: 专为低延迟、高性价比打造，集成 Firebase AI Logic，加速端侧落地。
  • LFM2.5-Thinking: 1.17B 参数，28T Token 预训练，专为端侧推理优化的开源模型。
  • Github Skills: 数字生命卡兹克 分享最佳实践——不要重复造轮子，将 yt-dlp、FFmpeg 等成熟开源项目直接封装成 Agent Skills。
  • Anil Seth: 提醒我们警惕 AI 意识的“缪勒-莱尔错觉”，不要因为 AI 表现得像有意识就误以为真。