在2026当下的智能体（Agent）开发体系中，“为LLM加Skills”已经成为事实上的行业标准。您的Agent表现不好，是因为底层的LLM参数量不够，还是因为您喂给它的“Skills”写得一塌糊涂？无论是日常使用的各类CLI工具，还是最近的Openclaw，其底层能力的跃升很大程度上都依赖于这些特定领域的Agent Skills。
Second Me 也是从这里出发的。他们在春节前的最后一周，把这个问题变成了一场大型实验，办了「Second Me 全球首届 A2A 黑客松」，300 多支团队来了。五天后，一个 Agent 互联网 APP Store 的雏形，出现了。
「世界正在变成乐高」 一个显而易见的趋势是，AI编程工具正在成为网络世界的引擎。 绝大部分APP终将消失。因为绝大部分软件需求，都可以由编程Agent生成的一次性软件来完成，用完即弃，像3D打印一个零
作为目前全球最主要的大模型 API 聚合网关之一，OpenRouter 的 Token 调用量在 2026 年 1 月下旬出现了明显跃升。自 1 月 26 日当周开始，平台 Token 周增量首次突破 1.5T，这一幅度在过去的调用曲线中并不常见。时间点同样值得玩味——这一轮增长几乎与 OpenClaw 的迅速传播高度重合。人们开始发现，OpenClaw 简直就是 Token 碎纸机。
a16z 昨天发了一张图，把 GLM-5 和 Claude Opus 4.6 并排标注在 Artificial Analysis Intelligence Index 的时间线上。原文的说法是： A proprietary model (Claude Opus 4.6) is still the 'most intelligent,' but the gap between
在很多大模型和 Agent 的训练里，最常见的一种做法就是只看结果：最后答案对了就给奖励，错了就当 0 分。 在单轮问答里，这样「只看结果」还勉强能用；可一旦换成 Agent 这种要多轮对话、搜索、刷
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
OpenClaw，塌房了。这个体现开源开发者精神的顶流，干了一件非常不开源精神的事。一款叫Evolver的插件，10分钟登顶ClawHub，24小时被无故下架；
GUI 智能体最近卷到什么程度了？Claude、OpenAI Agent 及各类开源模型你方唱罢我登场，但若真想让 AI 成为 「能在手机和网页上稳定干活的助手」，仍绕不开三大现实难题：
何朝阳说话时，语言的节奏快而密集。在我们交流的前半个小时里，他一口气介绍完新产品 Teamily.ai 的全部，但我只得到了一个模糊的感受：听起来技术很厉害，但我为什么要用它？
