这两周，Claude Code 上了个 COBOL 现代化功能，IBM 当天暴跌 13%；又上了个安全扫描功能，一口气翻出 500 多个此前藏了几十年的高危漏洞，网安股集体跳水。彭博社甚至专门做了一期播客讨论“哪些 SaaS 公司能活下来”。
前天，MiniMax 更新了 MiniMax Agent，原先的专家 Agent 再度升级，这次还加了个新东西：MaxClaw —— 把最近在 GitHub 上爆火的 OpenClaw 做成了网页版，直接一键接入。
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。
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。
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
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？
当前 AI Agent 行业有一个系统性的浪费：每个 Agent 都像一块一次性电池，跑完一个任务，过程中积累的经验、调试的策略、踩过的坑，全部随任务结束而消失。下一个 Agent 遇到相同问题，又得从零开始。
就在OpenAI宣布招聘OpenClaw创始人皮特·斯坦伯格（Peter Steinberger）的一天后，Meta便迅速发起反击。 旗下的Manus正式推出了Manus Agents功能，对标OpenClaw，并且首先在Telegram上线。
即便是像土木，建筑这样的传统行业，也受到AI的冲击。从帮助记录工程日志的智能体，到记录了老工人经验的安全智能体。AI正在建筑行业，让有经验的工人们获得数字永生。
