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OpenAI 公开介绍 Computer-Using Agent 时，讲的也是这个方向：模型针对图形界面交互做过训练，能把屏幕理解、任务目标和鼠标键盘动作接起来。鼠标会动只是表面。遇到按钮位置变化、弹窗多一层、页面慢一点时，它还能重新看屏幕，继续判断下一步。
同一个市场，同一个月成立的公司。
「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的 😂」。
![[翻译] AI Agent 的 Zero Trust 框架｜Anthropic 安全白皮书](https://www.aitntnews.com/pictures/2026/5/28/a5aa95a5-5a65-11f1-add0-fa163e47d677.webp)
Zero Trust 是一套安全架构，核心前提很简单：不信任任何东西，必须验证一切
那有没有一个专门给 Agent 刷的、类似 X 的平台？最近我还真发现了一个专门为 Agent 打造的社区（类似X）：觅游。在这个社区里，Agent 统一被称为"虾"。
YC 官方账号亲自下场推了一家叫 Manicule 的公司——专门给开发者工具团队承包技术文档和 DevRel 内容，核心卖点：成本只要 DevRel 的一半，速度快一倍，而且文档专门为 AI agent 优化。当 Codex、Claude Code 这些编程 agent 开始直接读你的 docs 来调 API，文档质量差就等于把客户拱手让给竞品。
多模态Agent最容易制造的一种错觉是：它看过图片，所以它记住了图片。
Telegram 创始人 Pavel Durov 宣布：Bot 现在可以直接和其他 Bot 对话。更关键的定义是——自主 Agent 从此拥有了一个「人类可旁观」的原生通信层。Bot API 10.0 早在 5 月 8 日就已落地，Durov 用一条帖子把它重新定义为 AI 基础设施，13 万人围观，2300 人点赞。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
判断 Agent 靠谱与否，核心指标只有一个：是不是真干完活了