过去几十年，我们对软件开发的认知一直很简单——代码就是一切。工程师只要读懂代码，就能知道软件会怎么运行，测试、调试也都是围绕“确定的代码逻辑”展开。但最近两年，一种叫“长任务Agent”的东西出现了，它正在打破这个延续几十年的规则。2026年，被很多人称为“长任务Agent元年”，就像当年从本地软件转向云服务一样，这场变革正在重新筛选行业玩家。LangChain创始人Harrison Chase作为行业前沿者，在与红杉资本的对话中，拆解了这场变革的底层逻辑、当下现状，以及所有软件公司都逃不开的核心问题：我们真的能跟上这场范式革命吗？
先搞懂：长任务Agent到底是什么？不是“会聊天”那么简单
提到Agent，很多人会想到聊天机器人，觉得无非是多轮对话、能回答问题而已。但长任务Agent和普通聊天机器人的区别，就像“临时工”和“正式员工”的差距——它是能独当一面的“数字员工”，能在很长一段时间里持续干活、反复试错，还能自己修正问题。
Harrison Chase举了一个很实在的例子：最早大家对Agent的设想，就是让AI在一个循环里自主决定该做什么，比如当年走红的AutoGPT，核心就是这个思路。但那时候技术不成熟，AI要么半途掉线，要么做出来的东西乱七八糟。而现在，随着模型变强，再加上配套的运行框架完善，长任务Agent终于能“正经干活”了。
目前最成熟的长任务Agent，主要集中在两个领域：编程和运维。比如编程Agent，能自动写代码、查bug，最后生成一个可用的初稿，交给程序员审核修改；还有AI运维工具，能自动翻日志、分析系统故障，找出问题根源，再把结果交给工程师确认。除此之外，金融领域的报告生成、客服领域的复杂问题处理，也都开始出现长任务Agent的身影。
它们的核心玩法很统一：先由Agent完成“初稿级”工作，再由人类接手优化。毕竟现在的Agent还做不到100%可靠，但它能扛下大量重复性工作，帮人类节省时间——这也是它目前最实用、最“能打”的价值。
关键拐点：为什么是2026年？模型和框架的“双向奔赴”
很多人会问，Agent的概念已经火了好几年，为什么偏偏在2026年迎来爆发？Harrison Chase的答案很简单：不是单一因素的功劳，而是模型和运行框架（Harness）的“共同进化”。
我们可以把长任务Agent拆解成三个部分，就像一台完整的机器：模型是“大脑”，负责思考和决策；框架（Framework）是“骨架”，负责连接各种工具、存储数据，主打一个灵活通用；而运行框架（Harness）是“指挥系统”，有明确的做事逻辑，能指导大脑高效工作。
两年前，虽然有了“大脑”和“骨架”，但“指挥系统”不成熟——不知道该怎么引导模型思考，也不知道该怎么处理长时间工作产生的大量信息。而现在，行业里已经摸索出了一套成熟的“指挥逻辑”：比如上下文压缩，当Agent工作时间太长、信息太多时，会自动提炼核心内容，把完整信息存起来，需要时再调取；再比如内置规划工具，让Agent知道先做什么、再做什么，避免混乱。
更重要的是，模型和框架正在“双向适配”。比如OpenAI的模型擅长操作命令行，对应的框架就会重点优化这方面的功能；Anthropic的模型有强大的文件编辑能力，框架也会顺势调整。这种适配，让长任务Agent的稳定性大幅提升，也让它从“实验室产品”真正走向了“落地可用”。
Harrison Chase判断，2025年末到2026年，长任务Agent的落地会进一步加速——不是因为某个技术突然突破，而是因为所有配套环节都已经成熟，就像拼图终于拼完了最后一块。
范式革命：做Agent，光读代码已经不够了
这场变革最核心的影响，不是多了一种新工具，而是软件开发的“底层逻辑”变了——这也是传统软件公司最头疼的地方。
过去做传统软件，所有逻辑都写在代码里。工程师只要读懂代码，就能预判软件在各种场景下的表现；测试时，只要检查代码有没有漏洞，就能确保软件正常运行。但做长任务Agent，情况完全不同：Agent的行为逻辑，一半在代码里，另一半在模型里——模型就像一个“黑箱”，你不知道它下一步会怎么思考，也没法通过读代码预判它的行为。
Harrison Chase举了一个很直观的例子：在传统软件里，如果出现问题，工程师会说“把代码发给我看看”；但在Agent开发中，大家会说“把运行轨迹（Trace）发给我”。因为只有看Agent的实际运行过程——每一步做了什么、调取了什么信息、怎么思考的，才能找到问题所在。
这就导致，过去软件开发中“辅助性”的东西，现在都变成了核心。比如运行轨迹追踪（Tracing），现在已经成了Agent开发的“必备工具”，能清晰展示Agent每一步的操作；再比如记忆（Memory），Agent需要通过记忆，记住之前的工作内容，才能持续优化自己的行为；还有评估（Eval），因为Agent做的是“人类级”工作，没法用代码测试，只能靠人类判断或AI辅助评估，才能知道它做得好不好。
简单说，传统软件开发是“写代码、控逻辑”，而Agent开发是“搭框架、看轨迹、调行为”——两者的玩法完全不同，这也是很多传统软件工程师觉得“跟不上”的核心原因。
灵魂拷问：传统软件公司，还能熬过去吗？
当年从本地软件转向云服务时，很多曾经的行业巨头没能跟上，最终被淘汰。现在，长任务Agent带来的范式革命，正在重演类似的剧情——不是所有传统软件公司都能熬过去，但也不是没有机会。
Harrison Chase给出了一个很实在的判断：传统软件公司的核心优势，依然是“数据和API”。比如金融领域的软件公司，手里有大量行业数据；企业服务公司，手里有成熟的API接口。这些资产，在Agent时代依然是“王牌”——只要能把这些数据和API接入Agent，就能快速产生价值。
但问题的关键的是，传统软件公司能不能转变“思维”。过去，这些公司知道“怎么用数据”，但没有把这种用法系统化、变成可执行的指令——因为过去这些工作都是由人类完成的，不需要交给机器。而现在，要做Agent，就必须把“人类的工作逻辑”变成“机器能理解的指令”，这对很多传统公司来说，是全新的挑战。
还有一个有意思的现象：现在做Agent开发的，很多是年轻的开发者，甚至是初级工程师。因为他们没有传统软件开发的“思维定式”，更容易接受新的玩法；而一些资深的传统软件工程师，反而因为习惯了“读代码、控逻辑”，很难适应“看轨迹、调行为”的新模式。所以，对传统软件公司来说，能不能吸引年轻人才、转变团队思维，也是能否活下去的关键。
当然，也不是所有公司都需要自己做Agent的运行框架（Harness）。Harrison Chase认为，长期来看，大多数公司都会使用现成的框架，而不是自己从零开发——因为开发框架的难度，远高于开发传统软件。这对传统软件公司来说，也是一个机会：不需要投入大量精力做底层框架，只要聚焦自己的核心业务，把数据和API用好，就能跟上变革。
未来可期：记忆和自我改进，会是Agent的下一个突破口
聊到未来，Harrison Chase最看好的，是Agent的“记忆”和“自我改进”能力——这也可能成为未来行业的“护城河”。
现在的Agent，虽然能持续工作，但还没有真正的“记忆”。比如你让一个Agent帮你处理邮件，它可能今天做得很好，但明天换了一个场景，又会出错——因为它不记得之前的经验。而未来，有记忆的Agent，能记住之前的操作、用户的反馈，不断优化自己的行为。
Harrison Chase分享了自己的亲身经历：他有一个用了两年的邮件Agent，带有简单的记忆功能，能记住他的发送习惯、常用话术。后来他想把这个Agent迁移到新的平台上，但新平台的Agent没有之前的记忆——哪怕prompt和工具都一样，体验也差了很多。这也说明，记忆能力，会成为Agent体验的“关键加分项”。
除此之外，Agent的“自我改进”也在快速发展。比如现在有些Agent，能自己查看运行轨迹，发现自己的错误，然后修改指令，下次不再犯同样的问题；还有的Agent，能在晚上“复盘”一天的工作，更新自己的行为逻辑——就像人类“睡觉做梦、整理思路”一样。
当然，未来也还有很多不确定性。比如Agent的UI会怎么演化，会不会每个Agent都需要一个代码沙箱，浏览器操作能力什么时候能成熟……但可以确定的是，长任务Agent带来的范式革命，已经不可逆转。
结尾
2026年，作为长任务Agent元年，不是一个“终点”，而是一个“起点”——它标志着软件开发正式进入“代码+模型”的双核心时代。对传统软件公司来说，这既是危机，也是机遇：跟不上思维变革的，可能会被淘汰；但只要能转变心态、用好自己的数据优势，就能在新的时代里站稳脚跟。而对我们每个人来说，未来会有越来越多的“数字员工”帮我们干活，工作方式也会随之改变。就像Harrison Chase说的，预测未来很难，但我们能确定的是，这场变革，会让软件变得更智能、更高效，也会让整个行业，迎来全新的面貌。
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