模型已趋同，真正拉开差距的是AI背后的“操作系统”
06-13 16:58
精选参考来源
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1. AI编程真正拉开差距的是「Agent × 模型」组合
微信公众号 2026-05-30 00:00:00
2. 模型和Agent的边界
今日头条 2026-03-27 00:00:00
3. 同一个模型，为什么做出来的Agent差这么远？答案在Harness
今日头条 2026-04-20 00:00:00
4. 别再神化 Agent 了，真正拉开差距的是 Harness
微信公众号 2026-04-08 00:00:00
5. 模型不再是产品，Agent Harness 才是
微信公众号 2026-05-08 00:00:00
6. Agent 真正的差异，可能不在模型，而在 harness
微信公众号 2026-05-11 00:00:00
7. 字节扣子3.0发布：拆解Coze进化史，看懂国内外Agent差距
知乎 2026-06-03 00:00:00
8. 国产大模型Agent能力实测：谁才是真正的“智能体之王”？
微信公众号 2026-05-29 00:00:00
9. AI Agent之间最大的差距，不是模型，而是\
今日头条 2026-04-22 00:00:00
10. 你请的AI员工，输在Skill上
微信公众号 2026-04-08 00:00:00
11. 很多人还没看懂 Skills：真正拉开 Agent 差距的，不是模型，而是这 6 个该先装的能力
微信公众号 2026-04-11 00:00:00
12. 老旧系统繁多、合规要求严格，大型组织该如何落地 AI 自动化？
知乎 2026-04-27 00:00:00
13. 真正拉开长时运行 Agent 差距的，不只是模型，而是 Harness 设计
知乎 2026-04-12 00:00:00
14. Agent 评测难点、业界主流评测框架 & 实战建议
知乎 2026-05-20 00:00:00
15. 北大开源agent 评测。Agentic Evaluation 时代来了。当评测本身成为智能体任务~~ 🔥宣传下北大DCAI 课题组提出的 One-Eval 框架 —— 基于 DataFlow 与 LangGraph 的端到端 Agentic 评测系统： [让我看看]让大模型评测像Chat一样简单。 说实话，写评测脚本真的太痛苦了——找数据、对API、调Prompt模板、处理奇奇怪怪的JSON输出... 往往炼丹只要几天，评测能扒掉一层皮。 所以我们决定：让评测本身也Agent化。 🎯 你只需要用自然语言描述评测需求（比如"帮我评测在数学推理任务上的表现"），剩下的全交给Agent：理解→配置→执行→生成可视化报告。 关键是全程透明。每个分数背后都有完整的决策链路，告别"黑盒评测"的猜疑链。 这不仅仅是工具，我们希望定义 Agentic 时代的评测标准。 #agent #评测 #大模型 #ai #开源
抖音 2026-03-19 00:00:00
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