这篇文章讨论 AI 如何从“生成内容”走向“操控现实”：从机器人动作、硬件接口，到自驱实验室和策略优化。真正的变化，不是硬件用了 AI，而是模型开始进入现实世界的动作决策链。

AI Agent 正从“回答问题”走向“操作软件”。当软件的直接操作者不再只是人类，传统以人为中心的 GUI、Application 和交互逻辑也可能随之改变。本文从 Computer Use、Tools、Agent Interface 等技术出发，探讨人与 Agent 共存后，软件形态可能发生的深层变革。

AI Agent 正从“回答问题”走向“操作软件”。当软件的直接操作者不再只是人类，传统以人为中心的 GUI、Application 和交互逻辑也可能随之改变。本文从 Computer Use、Tools、Agent Interface 等技术出发，探讨人与 Agent 共存后，软件形态可能发生的深层变革。

本文基于 Python + Browser Use 实现一个处理浏览器业务的数字员工，让 Agent 使用持久化 Chrome 环境，根据自然语言任务完成订单、退款、库存等网页操作。相比直接使用 Codex，本方案更强调将 Browser Agent 嵌入自己的程序，自主管理模型、业务规则、任务和数据，针对具体岗位进行长期、专业化定制，并探讨其与 Playwright 的适用边界。

最近一年，Harness 正在成为 AI Agent 领域越来越重要的概念。从早期的 Agent Loop、Tool Calling，到 Agent-Computer Interface、Long-Running Agent，再到今天集成 Sandbox、Context、Memory、Skills、Sub-agent 和 Persistence 的完整 Runtime，Harness 并不是突然出

最近一年，Harness 正在成为 AI Agent 领域越来越重要的概念。从早期的 Agent Loop、Tool Calling，到 Agent-Computer Interface、Long-Running Agent，再到今天集成 Sandbox、Context、Memory、Skills、Sub-agent 和 Persistence 的完整 Runtime，Harness 并不是突然出

本文从零搭建一个能够处理 Excel 的 AI Agent，并以此拆解 AI Agent“操作电脑”的底层原理。从 Function Calling、Tool 到 Agent Loop 和 Runtime，逐步实现 Excel 读取、大表分析、确定性计算和文件修改，并进一步加入 Schema 校验、权限控制、操作预览、人工审批和结果验证机制。通过完整的 Excel 助手案例，理解大模型如何从“只会