你的Agent耗费词元大，并不是因为模型单价贵
单价差15倍，账单却只降4.5倍。问题不在模型价格，而在任务结构:重复计费、冗长上下文、重试成本才是大头。
同一个 Agent，强模型和弱模型差在哪？如何适配才好用？
11 张图看懂：同样的工具、同样的任务，为什么只换模型，表现就不一样？想象你给同一个 Agent 发出同一个任务：“比较三种方案，查证来源，做成表格。”它的工具、记忆、权限、预算和任务要求全部保持不变，只更换背后的大模型。
聊近期 Agent 模型，以及我的选用建议
Agent 模型迭代加速，Claude Fable 5 以独立思考和出色前端设计成为项目合伙人，GPT 5.6 Sol 是指令遵循的性价比之选，DeepSeek V4 适合 To C 场景降本，Kimi K3 前端视觉惊艳但消耗快。
同一个模型，Agent 为什么差这么多？
同一个模型，接进不同的 Agent，做事能力可能差出一截。《State of AI Report 2026》引用的一组编码实验里，模型权重保持不变，仅调整外围执行环境，GLM\-5\.1 的任务成绩就从 52\.5% 变成了 65\.5%。提高了 13 个百分点。
什么是 Agent？与大模型有什么本质不同？
开场：面试官最深的一条追问 说说什么是 Agent？它和大模型有什么本质不同？ Agent 就是具备自主能力的大模型应用，能通过 Function Calling 调用工具，比普通调 API 的对话聊天更强。 所以"Agent = 加工具的大模型"？
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
一文读懂模型、Agent、IDE 和 Harness 到底有什么区别？
摘要： 随着 AI 编程工具快速发展，模型、Agent、IDE、Harness 等概念越来越频繁地出现在技术讨论中。它们究竟有什么区别？为什么同样的大模型，放在不同的工具中，表现却可能截然不同？
同一个模型，为什么你的 Agent 没有别人的好用？
这篇文章聊了聊我们在训练 GUI Agent 时踩过的一些坑，比如数据同质化、忽略异常状态、标注不一致等，并分享了从场景拆解到 Bad Case 复盘的几点实际做法，希望能帮大家在堆数量之外，重新看看数据的设计。
为什么大厂都在补 Harness？Agent 的竞争正在从模型转向运行时
这也是为什么过去几个月，越来越多团队开始公开补 Harness:Anthropic 通过 Claude Agent SDK，向开发者提供与 Claude Code 相同的工具、Agent Loop 和 Context Management;