上周六深夜，我通过钉钉听记完整记录了红杉资本 2026 AI Keynote。35 分钟的演讲中，有一个词反复刺痛了我：Diffusion Gap（扩散差距）。
演讲者说：“基础模型能力的增长速度，远超企业采用速度。”
这句话翻译成中国 SaaS 市场的语境就是：你的客户还在用 Excel 管客户、用微信群发通知、用邮件批流程，而 AI Agent 已经能自主完成端到端任务了。这个差距不是 bug，是未来三年最大的商业机会。
[Read More]AI 时代运营的本质：影响人群价值观
The essence of operations in the AI era: influencing collective values
上个月和一个做电商运营的朋友聊天。她团队有 8 个人，每天忙的事情是：拉数据、做报表、调投放参数、写推送文案、设计活动页面。
我问她：「你觉得自己最重要的工作是什么？」
她想了想说：「理解用户想要什么。」
我说：「那你团队 80% 的时间都没花在这件事上。」
她沉默了。
这不是她一个人的问题。过去十年，运营这个岗位被大量低价值的重复工作绑架了。数据要手动拉，报表要手动做，渠道要手动调，文案要手动写。运营人员变成了流程的执行者，而不是策略的思考者。
但今年，情况正在发生根本性的变化。
大模型能力的跃迁和 Agent 生态的成熟，正在把运营从重复劳动中解放出来。低价值的流程性工作可以实现完全自动化，无需依赖技术人员支持。运营人员利用 AI 工具，可以 10 倍速度提升数据获取和分析的效率，做更精细化的人群和渠道分层，让洞察和策略更精准。
运营的本质，终于有机会回归它本来的样子：影响人群的价值观。
[Read More]Agent-as-a-Judge：自进化Agent的眼睛
Why self-evolving agents need automated evaluation to survive long-horizon tasks
上周，一个朋友的团队遇到了这样一件事：他们部署了一个 Coding Agent，让它独立完成一个微服务模块的重构。Agent 跑了整整 6 个小时，提交了 47 个 commit，改了 2000 多行代码。第二天早上，Tech Lead 打开 PR，看着满屏的 diff，沉默了五分钟，说了一句：“我怎么知道它中间做对了什么、做错了什么？”
这不是个例。随着 Agent 能处理的任务越来越长、越来越复杂，一个被忽略的问题浮出水面：谁来评估 Agent 的工作？
[Read More]To B 的生意只有两种
The Two Paths of B2B Business
上周和两个做 To B 的朋友吃饭，一个在 Salesforce 生态里做 ISV，一个在做面向中小商家的 SaaS。
做 ISV 的朋友说：“我们今年的策略很简单，盯住那些已经用 Salesforce 用得很好的大客户，帮他们把最后 10% 的定制化需求补齐。客户预算充足，决策链清晰，签一单够吃半年。”
做中小商家 SaaS 的朋友叹了口气：“我们正好相反。客户连 Excel 都不太会用，你得先教他为什么要数字化，再教他怎么用。但好处是，一旦用上了，粘性极高，因为他自己搞不定。”
两个人说完，桌上安静了几秒。
我忽然意识到，他们说的其实是同一件事的两个面——To B 的生意，归根结底只有两种：帮成功的人更成功，帮不成功的人成功。
这篇文章写完初稿后，一个做企业级 Agent 的创业者找我聊。他说：“我觉得 Agent 赛道不太一样。我们现在既在做 Copilot 帮员工提效，又在做 Auto Agent 帮企业自动化流程。两条路都在试。”
我问：“你们现在有多少客户？”
他说：“十几个吧，但每个客户用的方式都不一样。我们团队被扯得很散。”
我说：“你可能正在经历第三种死法——同一家公司同时做两条路径。”
他沉默了一会儿：“那你觉得该怎么选？”
这篇文章就是完整的回答。
[Read More]Agent 如何同时活在钉钉、Telegram、Discord 和微信里？
How Hermes Agent Gateway Unifies 18 IM Platforms with a Single Codebase
上周团队在规划 Agent 的多渠道接入方案。有人说"每个 IM 写一套 adapter"，有人说"统一用 Webhook 接收然后标准化"。
我打开 Hermes Agent 的代码仓库，gateway/platforms/ 目录下躺着 18 个平台适配器——从 Telegram、Discord 到钉钉、飞书、企业微信、QQ 机器人，甚至还有 iMessage（BlueBubbles）、Signal 和 Home Assistant。
“所有平台共享同一个 Agent Loop，同一套 Session 管理，同一套工具调用。”
他们问：“那 18 个 adapter 之间代码复用率有多少？”
我给他们看了一张图。
[Read More]解构 Agent CLI：从 React 子进程到 Python 回调的通信协议
How Hermes Agent TUI and CLI Communicate with the Agent Loop — Architecture Deep Dive
上周团队在讨论 Agent 产品的交互方案。前端同学主张用 Web UI + WebSocket，理由是现代、可扩展、支持多端。后端同学说那不如直接嵌到现有产品里，用 HTTP REST API。
我打开了我们自己的 Agent 代码仓库，给他们看了两套实现——一套是纯 Python 的同进程架构，另一套是 React + Python 子进程通过 JSON-RPC 通信。
“我们同一个产品里，两套通信协议并存。”
他们沉默了几秒。“为什么？”
因为这不是架构设计的失误，而是交互范式的必然分化。CLI 要的是零延迟的本地体验，TUI 要的是跨进程的事件驱动架构。用一套协议去套两种场景，只会两头都不讨好。
今天我们就来解剖一下 Hermes Agent 的两种交互架构——看看 CLI 和 TUI 分别是怎么和 Agent Loop 通信的，协议是什么，为什么这么设计。
[Read More]Agent 的 Skill 自进化机制：它是如何自己长记性的
How LLM Agents Self-Improve Through Procedural Memory Evolution
昨天我用 Agent 处理一个棘手的部署任务。它第一次跑的时候踩了个坑——少了一步 docker login，推送镜像时报错了。Agent 发现问题，自己补上登录步骤，重试后跑通了。
但最让我惊讶的不是它跑通了，而是它默默更新了自己的操作手册。
下一次我再让它做同样的任务时，它直接带上了 docker login，一步到位。
它自己"长记性"了。
这不是魔法，是 Hermes Agent 的 Skill 自进化机制。它把一次性的试错经验，固化成了可复用的程序化记忆。
[Read More]LLM Agent 上下文压缩算法
How Modern LLM Agents Manage Context Windows Without Losing Track of Your Task
跑了一个长对话 session，agent 帮我重构了一个模块，修了三个 bug，又加了一组测试——最后触发了 context compression，屏幕上显示：“Compressed: 347 -> 18 messages (~89,000 tokens saved, 74%)"。
我好奇它是怎么做到的：压缩了 89K tokens 后，agent 继续干活，居然还记得之前改过的文件路径、失败的测试用例、我说过"不要用 == 要用 is 比较 None"这种细节。
这不是魔术，是一个经过大量 bug 修复迭代出来的上下文压缩算法。我花了两个小时读了 Hermes Agent 的 context_compressor.py，1163 行代码，每一步都有对应的失败案例和修复注释。
OpenCLI vs AutoCLI：把网站变成 CLI 的技术革命
Why OpenCLI and AutoCLI Are Reinventing Web Data Access for AI Agents
上周给 DingTalk 的一个内部项目做技术调研，需要从知乎、B站、小红书几个平台拉热榜数据做竞品分析。同事的第一反应是写爬虫——打开 Playwright，找 CSS 选择器，处理登录态，和 Cloudflare 斗智斗勇，折腾了两小时还没跑通。我看了看他的代码，说：“换个思路，试试 OpenCLI，opencli zhihu hot 一行命令就完了。”
一查这个项目——GitHub 上 16K stars。再看 AutoCLI（OpenCLI 的 Rust 重写版）的性能数据：bilibili hot 命令，OpenCLI 要 20 秒，AutoCLI 只要 1.66 秒，12 倍加速。
更令人震惊的不是性能数字，而是这两个项目背后的技术范式转变——它们不是在"做更好的爬虫"，而是在重新定义怎么从网站获取数据。
[Read More]从写代码到定义目标：软件 1.0 到 3.0 的进化论
From Code Writing to Goal Setting: The Evolution from Software 1.0 to 3.0
2023 年，你需要写一个爬虫：requests 发请求 → 正则解析 HTML → 异常处理 + 重试，300 行代码，每行都是你写的。
2025 年，你告诉 Agent：「把某网站上最近 100 篇文章的标题和链接存到 CSV 里」，它自己写代码、调试、跑通、交付结果。
问题来了：到底哪一段代码是你「写」的？
这不是编程工具的升级，而是软件开发范式的根本性转移。Karpathy 在 2017 年提出「Software 2.0」时说：神经网络是程序员用数据写出的程序。但八年后的今天，2.0 已经不够用了——因为系统不再只是「被训练」，它们开始「自己决定怎么做」。
我把这个演进分为四个阶段：
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