高维

[高维 @NexusAI_Dev]

真正用AI赚钱的最底层只有3种，
1.卖时间（AI提效，省时）
2.卖结果（AI自动完成业务）
3.卖资产（如软件，内容等）
最值得现在用Agent做的就是先做好一次闭环，在把这个方案产品化，才能获得最大效益

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[高维 @NexusAI_Dev]

2026年Agent竞争已经从“模型能做什么”转向了“运行时能让模型可靠地做成什么”

要想抓住机会现在就做一件事：挑一个在跑的Agent，不看回答，只看失败返回和恢复路径，到底怎么实现的自动闭环，错误的部分怎么解决，需要多少协调成本，然后优化，做一个自己的Agent

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最后一条线+总结→生命周期与评测

可恢复性决定了Agent能不能进自动化流程，评测要分三层，别只把200 返回OK当成功

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8.评测，要能分清工具返回、任务结果，以及业务收益

大多数评测卡在第一层：工具没报错就默认成功。“完成的假象”比明确失败更危险，这会使你在不知情的情况下完成错误任务

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6.多Agent，加入前先问：任务能否独立？信息怎么交换？结果谁验收？答不上来，只是复制协调成本

我的判断是：收益来自于任务边界切干净，不是靠堆智能体

[高维 @NexusAI_Dev]

今天继续2026 Agent架构七条线

今天三条：工具设计、上下文工程、多Agent。共同点是大部分失败不在模型，在的是模型拿到信息、调用工具、被协调的方式

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5.上下文工程，有很多，模型“不懂业务”，病根就在信息进模型之前，比如口径、语义和新鲜度

重点：语义层是总地基，Context Engineering是运行时组织，地基不牢，组织必流沙

[高维 @NexusAI_Dev]

3.适配方：信息可取得、工具可使用、结果可验证、失败可恢复

最易跳过的是“可验证”这部分，我的判断是，只能靠“看起来对”验收的场景，先建验证，再上Agent

如果不先认证基本路径，在搭多少“装饰”只是浪费时间罢了

[高维 @NexusAI_Dev]

今天写一下2026 Agent架构吧，我总共整理成七条线

竞争从“模型能做什么”转向“运行时能让模型可靠地做成什么”，今天先发前三条：本质、薄Harness厚Skills、四个适配方

[高维 @NexusAI_Dev]

2.薄Harness厚Skills：Harness主要管循环/上下文/安全，要薄

Skill沉淀业务判断和阈值，要厚，反模式：Harness塞40个工具吃掉上下文，Skill空空如也，模型记忆短，技能连不上，一样白费

[高维 @NexusAI_Dev]

Kimi K3.1 Pro 是目前国内厂商训练出来的尺寸最大的模型，也是国内最强的模型

参数超过3T，并且K3.1 pro模型超过GPT-sol-6.1，据月之暗面代码方面展示，已经实现最强的闭源模型

如果你经常用AI来写代码，编程，那这方面已经超越了gpt-6 Astra

其中3D建模这方面是真没的说，仅次于Opus 5.5

直接看图

[高维 @NexusAI_Dev]

真正值得重视的是先发现问题，之后用AI来降低成本，最后实现产品化，而1个人从0开始的话，要优先低成本解决问题，闭环跑通之后再兼顾现金流和未来做SaaS平台的可能

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[高维 @NexusAI_Dev]

真正用AI赚钱的最底层只有3种，
1.卖时间（AI提效，省时）
2.卖结果（AI自动完成业务）
3.卖资产（如软件，内容等）
最值得现在用Agent做的就是先做好一次闭环，在把这个方案产品化，才能获得最大效益

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[高维 @NexusAI_Dev]

我认为AI自动化目前非常值得去做，先帮企业把整个流程跑一遍，哪些Agent适合做什么职位
例如客服、获客、销售、内容、报表、知识库、工作流

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[高维 @NexusAI_Dev]

为什么有这么多云Agent，我却依旧使用cue来帮我工作

首先最主要的就是每周有大量免费额度，其次还能把本机上的技能装在上面，方便Agent调用，也可以接入应用，实现云端沙箱获取能力

并且cue的Linux沙箱是对外开放的，你可以点击右上角来访问沙箱看到实时画面，我认为在云Agent上，这算非常好用的了

[高维 @NexusAI_Dev]

我敢肯定deepseek还留着更大的底牌，最新的更新可谓是全方位的一次大升级，可是官方却依旧归为V-4.1-flash

这次不光全面超过了ChatGPT5.6，而且速度特快，价格便宜

下次更新应该能进第一梯队吧🤔