同一个模型放进不同的 Agent 运行时，拿到的上下文、工具、权限和验证路径都不一样。模型路由解决“用谁推理”，Harness 路由解决“让它怎样干活”，后者正在成为 AI 编程落地时更容易被忽略的一层。
MCP 官方新路线图罕见承认了协议的规模化失败点：全量暴露上百个工具，模型还没收到任务就要先付上下文成本，工具选择质量还会随列表变长而下降。渐进式发现、长任务事件和委托身份，正在改变企业 Agent 的入口设计。
DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp 让 Agent 能理解截图和界面状态，但真正困难的部分随之从生成代码延伸到验收页面、权限和外部操作。本文拆解多模态 Agent 进入工作流后，团队该怎样留下可核验的证据。
一个没有厂商署名的匿名模型，以免费、百万 Token 上下文和面向 Agent 的定位出现在 OpenRouter。它到底是谁尚无定论，但一场由开发者完成的黑盒鉴定，已经先于发布会发生了。
OpenViking 把记忆、资源和 Skills 放进同一套虚拟文件系统，并保留检索轨迹。它解决的核心问题，是让 Agent 每次行动时所见的上下文变得可查、可控、可回滚。
