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Agent

Agent 指的是能在多步驟流程中規劃、呼叫工具、讀取外部系統並持續修正行動的 AI 代理。這個主題涵蓋 SDK、MCP、OAuth、sandboxing 與長流程控管，也延伸到 coding agent、企業部署與工具整合。

13 篇文章

RAGFlow 加入 Agent 與自架部署

RAGFlow 把開源 RAG、Agent、自架部署和新模型支援整合在一起，適合處理 PDF、表格和多來源文件的團隊。

2026 年選開源 LLM，應該先看工作負載是否匹配，而不是追逐排行榜與發布熱度。

OpenAI 為 Agents SDK 加上 sandboxing 與 harness 支援，讓企業能把長流程代理人放進更可控的環境，API 也維持標準計價。

GLM-5 是 Z.AI 的新旗艦模型。744B 總參數、200K context、SWE-bench Verified 77.8、Terminal Bench 2.0 56.2，直接挑戰頂級 coding 模型。

CrewForm 把已發布的 agents 直接暴露成 MCP tools，Claude Desktop 和 Cursor 只要一份設定檔就能呼叫。這篇拆解它怎麼做、為何重要，以及和其他 agent 整合方式的差別。

OpenCode 把 MCP server 接進 LLM，支援本機與遠端連線、OAuth 驗證、每個 agent 的工具控制，還有 token 風險提示。

OpenClaw v2026.3.24 仍是 beta，但重置流程、Ark Coding Plan 與 Feishu 整合，已經很像可落地的 agent 工作流。

MiMo 2026 三款模型分工很清楚：Flash 主打開源與 coding，Pro 提供 1M context，Omni 則處理圖像、音訊與影片。這篇直接比 benchmark、價格與適用場景。

SWE-agent、Anthropic 與 MCP 讓人看見，Agent 表現越來越取決於介面、狀態與排程，不再只看模型大小。

MiniMax首份港股財報顯示收入年增158.9%，海外收入占73%，毛利率升至25.4%。這家公司正把模型、應用和平台一起做，Agent業務也開始放大商業化。

Kimi K2.5 加入視覺、寫碼和多代理工具，長文理解更強，但長跑慢、設計感弱、付費牆明顯，還沒到頂級行列。

IBM 對 2026 的觀察很直接：多代理系統會開始進入正式環境，AI 硬體焦點從堆算力轉向效率，量子運算也要面對一次可驗證的實際考驗。重點不再是最大模型，而是能不能在企業裡穩定、便宜、可治理地跑起來。

2026 年 3 月的 AI 圈看起來很安靜，其實重點早就不在新模型。真正有料的是推論速度、KV cache 壓縮、Agent 權限控制，還有 OpenAI 內部重組。對開發者來說，這些變化比排行榜多 1 分更實際。