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我是 Abin,这里记录我对技术和产品的思考。
Harness 生态已经远不止几个 coding agent 在打擂台了。终端、IDE、个人助理、通用平台——不同形态的 harness 正在沿着多个维度同时竞争。这篇试着画一张竞争地图。
当数据和权限问题暂时不再构成障碍,Agent 为什么还是经常无法稳定完成工作?很多时候,短期瓶颈不在模型本身,而在你有没有给它搭好工作环境:状态如何延续、工具如何调用、环境如何约束、结果如何验证。
数据拿不到,有人选择在自己的围墙里做闭环(阿里),有人选择翻墙(豆包手机),有人选择假装墙不存在(大部分 Agent 产品)。谁会先推倒第一块砖?
LLM 够强了,CLI 够高效了,MCP 够标准了。但你让 Agent 帮你写个周报试试?它连你的飞书文档都读不到。问题出在两层壁垒上。
2026 年 AI Agent 社区最热的架构之争。CLI 派说 MCP 浪费 token,MCP 派说标准化才是未来,Skills 派说一个 Markdown 就够了。但做过 MCP Server 之后,我发现整个争论都在回避真正的问题。