国产 Agent 不是没有牌。但现在还没聚成面。美国这一轮强的地方，不只是模型强，而是几个关键入口已经被产品卡住了。Claude Code 卡住终端和仓库。Cursor 卡住 IDE。Codex 卡住 OpenAI 生态里的开发任务。Deep Research / Operator 这类产品卡住浏览器任务和研究任务。而国内目前更像是：模型公司、云厂商、AI IDE、通用 Agent 团队、内容工具

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过去我们总爱问，AI 到底能不能替代一部分工作。我现在反而觉得，这个问题有点老了。哪些工作已经开始被重新切块，好让 Agent 接进去。Codex 这篇论文给出的信号很明确，越来越多用户已经不把 AI 当聊天伙伴，而是当成执行系统来用。并发 agent、skills、超长任务、组织内渗透，这些都不是热词堆砌，它们其实是在描述同一个转向。AI 不是突然变成了一个无所不能的数字员工。别神化，这玩意儿离

过去我们总爱问，AI 到底能不能替代一部分工作。我现在反而觉得，这个问题有点老了。哪些工作已经开始被重新切块，好让 Agent 接进去。Codex 这篇论文给出的信号很明确，越来越多用户已经不把 AI 当聊天伙伴，而是当成执行系统来用。并发 agent、skills、超长任务、组织内渗透，这些都不是热词堆砌，它们其实是在描述同一个转向。AI 不是突然变成了一个无所不能的数字员工。别神化，这玩意儿离

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2026 年 AI Agent 冒出来一大批，名字也乱，但它们其实是的代表。这篇从技术角度把 5 个讨论度最高的拆开讲：各自是什么架构、能力边界在哪、怎么扩展。看懂区别，你自己判断就行，不替你下结论。

Codex 裸装就是个聊天框，装上对的 skill 才是生产力。对着上面那张表，挑你天天要干的活，先装两三个。

GPT Image（gpt-image-2）这一年口碑一直很稳。但它不是万能的——它有几类活，用对场景能省很多事。这篇我直接拿它实测了 3 类最擅长的场景，每类附图，告诉你什么时候该优先选它。说明：本文所有配图都是 GPT Image 实拍生成，没有二次修图。GPT Image 的两个看家本领是和——这也是下面几类活的底层原因。