2026 Q1 AI Agent 生態盤點：誰在真正幹活，誰在蹭流量

盤這個季度之前，先說一個感受

2026年Q1過完了，我回頭看了一下這三個月 SFD 實驗室的工具使用記錄，然後對比了一下市場上 AI Agent 的各種動態——有一個明顯的感覺：吹得越響的，用的越少；悄悄更新的，用的越多。

這不是新規律。但今年格外明顯。

真正在「幹活」的那些

Claude 系列：工程化能力的標竿

Claude 3.7 Sonnet 在這個季度的表現，讓我們實驗室基本把程式碼類任務的主力從 GPT-4o 切過來了。原因不是它「更聰明」，而是它在工程任務上更可預測。

可預測意味著：你知道它會在哪些情況下出錯，你能提前規避。GPT-4o 偶爾會在奇怪的地方自信地犯錯，而且犯錯的模式比較隨機，防禦成本高。Claude 的錯誤模式更穩定，適合流水線作業。

DeepSeek V3：悄悄崛起的基礎設施

不誇張地說，DeepSeek V3 在我們的工作流裡已經成為「預設的中文任務模型」。理由很簡單：速度快、成本低、中文品質穩定。在不需要最高精度的場合，它的「夠用」比Claude的「最好」更合適。

OpenClaw + ClawHub：基礎設施層的競爭者

這個季度我們更深地把 OpenClaw 的 ACP 框架和 ClawHub 技能生態整合進日常工作流。感受是：這個組合解決的問題層次不同——它不是在比「誰的模型更聰明」，而是在解決「怎麼讓多個AI協同工作」。

在「蹭流量」的那些

有些產品，每次發佈都有大量媒體報導，但在我們的實際工作流裡完全缺席。不點名了，但共同特徵是：演示場景精心設計、真實使用場景模糊、文件和API不穩定。

Q2 值得關注什麼

幾個方向：多模態Agent的實際落地、本地推理的成本曲線、Agent之間的標準化協作協議。這些不是概念，而是正在發生的工程問題。

看誰在認真解決工程問題，不看誰在發佈PPT。