最近我系统看了 GitHub 上 AI Agent 方向的热门仓库，发现一个明显趋势：大模型能力本身不再是唯一重点，“如何把工具、记忆、技能、子代理串成稳定工作流”才是竞争核心。
这次重点看了 3 个项目：
1）bytedance/deer-flow 它更像是一个“可执行的 Agent 工程操作系统”。核心价值不在单次对话，而在把复杂任务拆成可协作子任务，通过 memory + tools + subagents 持续推进，适合多步骤、长链路任务场景。
2）datawhalechina/hello-agents 中文社区里很友好的智能体学习路径，优势是结构清晰、案例落地。如果团队里有人想从提示词阶段进入“可部署智能体”阶段，这个项目是很好的过渡桥梁。
3）huggingface/skills 它把 Agent 能力抽象成可复用“技能单元”，更利于团队沉淀。当项目从 Demo 走向生产时，skills 化能显著降低重复开发和维护成本。
我的判断： 2026 年 Agent 工程会沿着三条线并行演进：
- 能力模块化（Skills）
- 任务协作化（Subagents）
- 记忆长期化（Memory）
真正能跑进生产的，不是“最会聊天”的 Agent，而是“最会稳定交付结果”的 Agent。
