Agent 跌跌撞撞进入世界｜2026 Q2 AI 趋势总结

Claim

2026 Q2 的 Agent 主线不是「更大模型」：通用 Agent 成入口、MCP+Harness 支撑垂直化、Tokenmaxxing 因低有效反馈退潮——工程重点应转向 harness、评测与成本结构，而非堆 token。

Why it matters

选题与资源分配：库内沉淀应优先 harness/评测/MCP，而非追 token 狂欢。

Summary

2026 Q2 趋势：通用 Agent 入口化、垂直渗透靠 MCP/Harness、Tokenmaxxing 遇瓶颈、多智能体与自进化、算力与价格分层。

Actions

• 季度目标写入 harness/评测
• 监控有效反馈比砍低价值 token
• 垂直项目先补规则与连接器

Evidence

• Agent 跌跌撞撞进入世界｜2026 Q2 AI 趋势总结 (primary): 通用 Agent 入口；MCP 与 Harness 垂直化；Tokenmaxxing 退潮

Caveats

• 趋势综述，非单一实验

Research queries

• (none)

Body

背景

Agent 从对话框进入文件/终端/企业系统。

机制

1. 通用 Agent 作入口，浏览器降为工具。
2. MCP+Harness 加速垂直部署。
3. Tokenmaxxing 因成本与低有效反馈退潮。

取舍

入口产品与垂直深度竞争；成本治理成为生死线。

动作

1. 季度目标写清 harness/评测，而非只写模型升级。
2. 监控有效反馈比，砍低价值 token 路径。
3. 垂直项目先补规则与连接器再扩模型。