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Agent 框架图鉴：2026 之春，谁在堆功能，谁在教 AI 学习，谁已经悄悄掉队？
它的核心代码只有一个 Python 文件——在这个动辄百人团队、几十亿估值的 AI 时代，它简陋得像 2018 年的开源项目。
veRL 推出开源 Uni-Agent：为通用 Agent 训练打造统一框架
尤其当 Agent 真正进入大规模任务执行阶段，安全隔离、高并发调度、多环境适配成为核心瓶颈 —— 这也正是我们在 Uni-Agent 的运行层，重点集成火山引擎 veFaaS Sandbox 的原因。
模型越强，为什么 Agent 框架反而更重要？
但我最近更在意的，不是它回答又顺了多少，而是另一个变化:一些非工程岗位的人，已经开始把 Codex 这类工具当成每天工作的第一个入口。
正确打开OpenClaw：先理解好Agent框架，再谈“一人公司”
这类产品之所以容易让人上头，是因为它精准击中了很多人的幻想:“是不是终于能让AI像员工一样替我干活了?”
三大 Agent 框架对比：OpenAI Agents SDK / LangGraph / Google ADK
OpenAI Agents SDK、LangGraph、Google ADK 三款框架解决的是同一类问题——「怎么把 LLM、工具、多个 agent 可靠地编排起来」，但路线不同。
过程比结果重要：一个不给标准答案的调参框架，让Agent自己把数据库性能榨出来
数据库自动调参，一直是大模型Agent的“看似完美、实则翻车”名场面。明明喂足了官方文档、参数攻略，LLM Agent上手调参依旧状况百出:要么照搬老旧参数适配新硬件翻车，要么参数互相”打架”，越调性能越拉胯。
魔法原子具身 Agent 框架拿下 MolmoSpaces 全球第一 让 VLA 从“演示可用”逼近“产线可用”
近日，在由艾伦人工智能研究所（AI2）发起的全球权威具身智能零样本评测基准 MolmoSpaces 最新榜单上，魔法原子旗下面向通用机器人操作的 VLM Agent 框架 EchoPolicy-0 以 75.
六行代码就能跑 Agent，为什么还要设计一套框架？| 极客时间
Demo 演示很顺，模型能回答，工具也能调用，看起来已经可以交给业务试用了。如果故事停在这里，做一个 Agent 好像确实不难。