实测吴恩达老师开源的OpenWorker桌面Agent
昨天AI圈内的大咖吴恩达老师，相信也不少小伙伴听说过名字，或者看过他的视频课程， 开源了一款桌面Agent ，叫OpenWorker。吴恩达老师当年在百度的时候， 还是现在Anthropic的CEO卷毛达里奥的上司 。
从OpenClaw，怎么走到了Super Agent？
从Bot到工作台再回到Bot，Agent产品的演进看似绕圈，实则是两个朴素需求在驱动:深入真实工作环境，以及随时找到那个懂你的助手。
Agent越做越多，人反倒更忙了，真正难的地方在哪
最近网上总在聊Super-agent，有人说谁抢了先，有人说谁慢了半步。我看热闹看了几天，觉得比时间先后更值得问的是：它为什么现在出现，又能不能真的用起来。毕竟架构图谁都能画，难的是落到日子里。我先说个自己的感受。我同时开过几个AI窗口写东西，一个查资料，一个改句子，一个排格式。
Agent 评测全流程拆解：数据集、Worker、评分器、发布门禁
AGI 下一堵墙：Agent 自我迭代，这个团队用自进化蜂群破局
最近，梁文锋在一场投资者交流会上，把AGI下一步该往哪走讲得非常直白:“我觉得最合理的做法应该是全力做通用的Agent，其他的Agent优先级应该更低。现在的Agent的能力受限，是因为它不能有效地持续学习。”
企业级Agent平台建设：技术选型
第一章确定了平台的模块边界，这一章把它落到语言、数据库、框架和部署方式上。目标仍然是少量组件组成一个可开发、可测试、可部署的系统。1.
Agent死循环自救指南：2026年生产环境落地实战
# 你的Agent还在死循环？2026年这招让它停手晚上8点47分，我盯着笔记本电脑屏幕，Log里第3次出现同一行：“调用搜索工具，参数：'上海天气'”。Token还在哗哗流走，Agent根本停不下来，就像你半夜刷短视频——明明知道该睡了，手指就是不听使唤。这不是段子。
Agent 评测全流程拆解：数据集、Worker、评分器、发布门禁
开发一个能回答问题、调用工具的 Agent 不难，难的是判断它能不能进生产系统。文章结合内部一套 Agent 评测系统，先区分它与传统软件测试的差异，再沿着用例设计、任务执行、评分和回归的顺序，讲清任务、成功标准、执行证据三要素如何协作。
20260905 真正的Agent，也许只是一个文件夹
AI行业最近越来越迷恋“多Agent协作”。一个Lead Agent负责拆任务，十几个Worker Agent同时执行，再让另一个Agent汇总结果——听起来像把一个人的电脑瞬间变成一家软件公司。Every的Kieran Klaassen也被这个想法吸引了。
单 Agent 到 Agent Swarm：Worker、任务调度、隔离环境 Codex 接入实操
单个 Coding Agent 跑不完一整天的活，进程一停上下文就没了。Agent Swarm 用 lead + worker 分工、带依赖门禁的任务队列、一人一个容器和可恢复心跳，把 Agent 变成常驻服务。本文把栈跑起来，并接通 Codex。