浏览器智能体已走过演示期：可访问性树、视觉定位、混合感知三条路线各有代表实现，产品入口从框架卷到整只浏览器，而网站方的封锁也在同步升级。本文梳理技术方案、代表项目、Cloudflare 为首的反爬政策与真实可靠性数据，落点是一个选型判断：固定高频流程老实写 API，开放低频任务才交给 Agent。

编码智能体 2026 年进入平台化竞争：Claude Code 做成插件平台，Codex 绑定 ChatGPT 订阅铺开全端，Cursor 深耕 IDE 体验，Gemini CLI 以免费额度换生态，Aider 求极简、OpenHands 转做智能体控制中心。本文以官方定价与文档为口径横评六款工具，给出场景化选型建议。

2026 年 9 月底 gVisor 被捐赠给 CNCF，官方安全档案里约 110 个内核高危漏洞 96% 被直接防御、零个被攻破。本文拆解它的 Sentry/Gofer 三进程模型、systrap 系统调用拦截、directfs 文件代理与多层防御设计，澄清 Cloud Run 与 Kubernetes agent-sandbox 的两处常见误传，并给出它与 microVM 的选型对比：谁该走哪条路线。

纳德拉把 Agent 365、Microsoft IQ 与 Copilot 并列为微软 AI 的三大支点。但比发布会更值得拆的是商业模式的变化：Agent 365 不生产智能体，它管智能体——观察、治理、保护，按用户每月 15 美元收费。本文梳理 Agent 365 从 Ignite 2025 发布到 2026 年 GA 的时间线、Copilot 三千万付费席位的财报口径，把微软、Google、Salesforce 与钉钉飞书四条定价路线放进同一张表，并用三组 RCT 与 MIT「95% 无回报」报告的正反证据，说清办公 AI 为什么正从「卖生产力」转向「卖管理层」。

发布不到两年，MCP 从 Anthropic 的一个开放标准长成了 AI 应用连接层的事实标准——又在 2026-07-28 的规范里把自己重构了一遍：会话没了、握手没了、sampling 和 roots 被废弃。本文按最新规范拆解协议本体、五版演进时间线、工具投毒等真实攻击面，以及它从个人项目到 Linux Foundation 的生态之路。

Google 比 OpenAI 早七周发布 Deep Research，但把「研究计划让用户改批」产品化的也是它——agentic 检索的通用循环是：规划、迭代检索、阅读、反思补漏、交叉验证、带引用报告。本文拆解这个循环的两种实现路线（端到端 RL vs 显式编排），用 BrowseComp 上「裸模型不足 10% vs deep research 51.5%」的差距说明多步浏览行为本身值多少分，也把「慢不等于对」的引用可靠性研究摆上台面。

给已有 Agent 框架做 RL 后训练，通常要把业务逻辑重写成训练代码。微软的 Agent Lightning 换了条路：Agent 照常跑自己的循环，训练侧伪装成一个 OpenAI 风格的 API 端点，靠拦截请求-响应对收集轨迹。v1.0 技术报告里，Qwen3.5-9B 编码 Agent 在 SWE-bench Verified 上从 41.8% 提到 56.4%。本文拆解它的架构、算法与社区争议。

AI 改不动大项目的首要原因不是模型不够聪明，而是它看不到相关的代码。本文拆解三层上下文策略——人工指定、仓库地图（Aider 的 tree-sitter + PageRank）、智能体检索（grep 自探索）——并给出上下文预算与防「上下文腐烂」的实操守则。

AI 代码评审的最大痛点不是漏报而是误报——满屏风格噪音会把真问题淹没。本文给出问题分类清单、五要素提示词设计、误报治理的验证环节与分阶段扩量路径，以及「AI 海选、人类裁决」的人机分工。

当软件没有 API 时，让模型像人一样看截图、点界面。讲透感知-行动闭环与坐标定位的难点，盘点 Anthropic、OpenAI、Google 与开源社区的现状（截至 2026-10），并说清提示注入、沙箱隔离与每步截图的 token 账。

MCP 授权规范演进到 2026-07-28 版：动态客户端注册已废弃，iss 校验转必做。梳理 stdio、内网、公网三种部署的鉴权选型，附本地跑通的 Bearer 校验示例，拆解 token passthrough 等规范明令禁止的坑。

MCP 连接智能体与工具，A2A 负责智能体之间怎么对话。Google 发起、现由 Linux Foundation 旗下 AAIF 治理，最新版本 1.0（截至 2026-10）。Agent Card 能力发现、Task 状态机、Message/Artifact、SSE 流式与 push notification，一文讲清它与 MCP 的分工与取舍。

Claude Code 用法实操：CLAUDE.md 记忆文件分层加载规则与模板、子智能体定义与上下文隔离、PreToolUse/PostToolUse 钩子拦截与自动格式化配置，附探索-计划-实现-提交循环、headless CI 集成与成本边界分析。

Coding Agent 的核心是一个 ReAct 式循环：规划、执行、观察、验证、修正。本文拆解循环的工程实现——上下文管理、验证闭环、权限分级与三种典型失败模式，并说明 harness 与模型同样重要。

K8s 官方 SIG Apps 沙箱编排项目的完整拆解与落地指南：Sandbox/Template/WarmPool/Claim 四件套的 CRD 模型与认领数据流、休眠与到期回收的生命周期设计、默认拒绝的托管网络策略与 Sandbox Router 原理，附预热池实测性能账本（突发 300 claims/s @ p90≤200ms）、调优旋钮与从安装、模板化、SDK 接入到生产检查清单的全流程实施路径。

AI 编程工具经历了光标补全、对话式多文件编辑、自主 Coding Agent 三次跃迁。本文梳理每次跃迁的形态变化与背后「上下文工程」「工具调用」两个技术变量，并讨论工作流的改变与必须由人守住的边界。

Agent 表现的上限常常不在模型而在工具。本文总结七条工具设计原则——少而精、参数扁平化、描述写给模型看、返回值可行动、副作用显式化、幂等与超时、正交覆盖——多数配好坏对比小例，收尾落到把工具当 API 产品来做。

Agent 的行为是多步、不确定、路径不唯一的，传统「对一次输出」的评测方法失效。本文给出评测分层框架、评测集构建方法、三种判分方式与 LLM-as-judge 的偏差缓解，最后把评测接进 CI。

自由循环的 Agent 难以控制分支、审计与人工介入。本文用 LangGraph 把工作流写成显式状态机：State、Node、Edge 三概念，一个两节点循环的最小示例，以及 Checkpointer 带来的断点续跑与 human-in-the-loop 能力。

Coding Agent 把「理解偏差 × 执行速度」放大成新的失败模式：代码写得飞快，方向却是错的。本文给出好规格的六个组成部分、三种反模式与一份可直接套用的模板，把需求从口头默契变成模型可执行的上下文。