LangChain創始人，2026是Agent工程分水嶺，傳統軟件企業生存預警

過去幾十年，我們對軟件開發的認知一直很簡單——代碼就是一切。工程師只要讀懂代碼，就能知道軟件會怎么運行，測試、調試也都是圍繞“確定的代碼邏輯”展開。但最近兩年，一種叫“長任務Agent”的東西出現了，它正在打破這個延續幾十年的規則。2026年，被很多人稱為“長任務Agent元年”，就像當年從本地軟件轉向云服務一樣，這場變革正在重新篩選行業玩家。LangChain創始人Harrison Chase作為行業前沿者，在與紅杉資本的對話中，拆解了這場變革的底層邏輯、當下現狀，以及所有軟件公司都逃不開的核心問題：我們真的能跟上這場范式革命嗎？

先搞懂：長任務Agent到底是什么？不是“會聊天”那么簡單

提到Agent，很多人會想到聊天機器人，覺得無非是多輪對話、能回答問題而已。但長任務Agent和普通聊天機器人的區別，就像“臨時工”和“正式員工”的差距——它是能獨當一面的“數字員工”，能在很長一段時間里持續干活、反復試錯，還能自己修正問題。

Harrison Chase舉了一個很實在的例子：最早大家對Agent的設想，就是讓AI在一個循環里自主決定該做什么，比如當年走紅的AutoGPT，核心就是這個思路。但那時候技術不成熟，AI要么半途掉線，要么做出來的東西亂七八糟。而現在，隨著模型變強，再加上配套的運行框架完善，長任務Agent終于能“正經干活”了。

目前最成熟的長任務Agent，主要集中在兩個領域：編程和運維。比如編程Agent，能自動寫代碼、查bug，最后生成一個可用的初稿，交給程序員審核修改；還有AI運維工具，能自動翻日志、分析系統故障，找出問題根源，再把結果交給工程師確認。除此之外，金融領域的報告生成、客服領域的復雜問題處理，也都開始出現長任務Agent的身影。

它們的核心玩法很統一：先由Agent完成“初稿級”工作，再由人類接手優化。畢竟現在的Agent還做不到100%可靠，但它能扛下大量重復性工作，幫人類節省時間——這也是它目前最實用、最“能打”的價值。

關鍵拐點：為什么是2026年？模型和框架的“雙向奔赴”

很多人會問，Agent的概念已經火了好幾年，為什么偏偏在2026年迎來爆發？Harrison Chase的答案很簡單：不是單一因素的功勞，而是模型和運行框架（Harness）的“共同進化”。

我們可以把長任務Agent拆解成三個部分，就像一臺完整的機器：模型是“大腦”，負責思考和決策；框架（Framework）是“骨架”，負責連接各種工具、存儲數據，主打一個靈活通用；而運行框架（Harness）是“指揮系統”，有明確的做事邏輯，能指導大腦高效工作。

兩年前，雖然有了“大腦”和“骨架”，但“指揮系統”不成熟——不知道該怎么引導模型思考，也不知道該怎么處理長時間工作產生的大量信息。而現在，行業里已經摸索出了一套成熟的“指揮邏輯”：比如上下文壓縮，當Agent工作時間太長、信息太多時，會自動提煉核心內容，把完整信息存起來，需要時再調取；再比如內置規劃工具，讓Agent知道先做什么、再做什么，避免混亂。

更重要的是，模型和框架正在“雙向適配”。比如OpenAI的模型擅長操作命令行，對應的框架就會重點優化這方面的功能；Anthropic的模型有強大的文件編輯能力，框架也會順勢調整。這種適配，讓長任務Agent的穩定性大幅提升，也讓它從“實驗室產品”真正走向了“落地可用”。

Harrison Chase判斷，2025年末到2026年，長任務Agent的落地會進一步加速——不是因為某個技術突然突破，而是因為所有配套環節都已經成熟，就像拼圖終于拼完了最后一塊。

范式革命：做Agent，光讀代碼已經不夠了

這場變革最核心的影響，不是多了一種新工具，而是軟件開發的“底層邏輯”變了——這也是傳統軟件公司最頭疼的地方。

過去做傳統軟件，所有邏輯都寫在代碼里。工程師只要讀懂代碼，就能預判軟件在各種場景下的表現；測試時，只要檢查代碼有沒有漏洞，就能確保軟件正常運行。但做長任務Agent，情況完全不同：Agent的行為邏輯，一半在代碼里，另一半在模型里——模型就像一個“黑箱”，你不知道它下一步會怎么思考，也沒法通過讀代碼預判它的行為。

Harrison Chase舉了一個很直觀的例子：在傳統軟件里，如果出現問題，工程師會說“把代碼發給我看看”；但在Agent開發中，大家會說“把運行軌跡（Trace）發給我”。因為只有看Agent的實際運行過程——每一步做了什么、調取了什么信息、怎么思考的，才能找到問題所在。

這就導致，過去軟件開發中“輔助性”的東西，現在都變成了核心。比如運行軌跡追蹤（Tracing），現在已經成了Agent開發的“必備工具”，能清晰展示Agent每一步的操作；再比如記憶（Memory），Agent需要通過記憶，記住之前的工作內容，才能持續優化自己的行為；還有評估（Eval），因為Agent做的是“人類級”工作，沒法用代碼測試，只能靠人類判斷或AI輔助評估，才能知道它做得好不好。

簡單說，傳統軟件開發是“寫代碼、控邏輯”，而Agent開發是“搭框架、看軌跡、調行為”——兩者的玩法完全不同，這也是很多傳統軟件工程師覺得“跟不上”的核心原因。

靈魂拷問：傳統軟件公司，還能熬過去嗎？

當年從本地軟件轉向云服務時，很多曾經的行業巨頭沒能跟上，最終被淘汰。現在，長任務Agent帶來的范式革命，正在重演類似的劇情——不是所有傳統軟件公司都能熬過去，但也不是沒有機會。

Harrison Chase給出了一個很實在的判斷：傳統軟件公司的核心優勢，依然是“數據和API”。比如金融領域的軟件公司，手里有大量行業數據；企業服務公司，手里有成熟的API接口。這些資產，在Agent時代依然是“王牌”——只要能把這些數據和API接入Agent，就能快速產生價值。

但問題的關鍵的是，傳統軟件公司能不能轉變“思維”。過去，這些公司知道“怎么用數據”，但沒有把這種用法系統化、變成可執行的指令——因為過去這些工作都是由人類完成的，不需要交給機器。而現在，要做Agent，就必須把“人類的工作邏輯”變成“機器能理解的指令”，這對很多傳統公司來說，是全新的挑戰。

還有一個有意思的現象：現在做Agent開發的，很多是年輕的開發者，甚至是初級工程師。因為他們沒有傳統軟件開發的“思維定式”，更容易接受新的玩法；而一些資深的傳統軟件工程師，反而因為習慣了“讀代碼、控邏輯”，很難適應“看軌跡、調行為”的新模式。所以，對傳統軟件公司來說，能不能吸引年輕人才、轉變團隊思維，也是能否活下去的關鍵。

當然，也不是所有公司都需要自己做Agent的運行框架（Harness）。Harrison Chase認為，長期來看，大多數公司都會使用現成的框架，而不是自己從零開發——因為開發框架的難度，遠高于開發傳統軟件。這對傳統軟件公司來說，也是一個機會：不需要投入大量精力做底層框架，只要聚焦自己的核心業務，把數據和API用好，就能跟上變革。

未來可期：記憶和自我改進，會是Agent的下一個突破口

聊到未來，Harrison Chase最看好的，是Agent的“記憶”和“自我改進”能力——這也可能成為未來行業的“護城河”。

現在的Agent，雖然能持續工作，但還沒有真正的“記憶”。比如你讓一個Agent幫你處理郵件，它可能今天做得很好，但明天換了一個場景，又會出錯——因為它不記得之前的經驗。而未來，有記憶的Agent，能記住之前的操作、用戶的反饋，不斷優化自己的行為。

Harrison Chase分享了自己的親身經歷：他有一個用了兩年的郵件Agent，帶有簡單的記憶功能，能記住他的發送習慣、常用話術。后來他想把這個Agent遷移到新的平臺上，但新平臺的Agent沒有之前的記憶——哪怕prompt和工具都一樣，體驗也差了很多。這也說明，記憶能力，會成為Agent體驗的“關鍵加分項”。

除此之外，Agent的“自我改進”也在快速發展。比如現在有些Agent，能自己查看運行軌跡，發現自己的錯誤，然后修改指令，下次不再犯同樣的問題；還有的Agent，能在晚上“復盤”一天的工作，更新自己的行為邏輯——就像人類“睡覺做夢、整理思路”一樣。

當然，未來也還有很多不確定性。比如Agent的UI會怎么演化，會不會每個Agent都需要一個代碼沙箱，瀏覽器操作能力什么時候能成熟……但可以確定的是，長任務Agent帶來的范式革命，已經不可逆轉。

結尾

2026年，作為長任務Agent元年，不是一個“終點”，而是一個“起點”——它標志著軟件開發正式進入“代碼+模型”的雙核心時代。對傳統軟件公司來說，這既是危機，也是機遇：跟不上思維變革的，可能會被淘汰；但只要能轉變心態、用好自己的數據優勢，就能在新的時代里站穩腳跟。而對我們每個人來說，未來會有越來越多的“數字員工”幫我們干活，工作方式也會隨之改變。就像Harrison Chase說的，預測未來很難，但我們能確定的是，這場變革，會讓軟件變得更智能、更高效，也會讓整個行業，迎來全新的面貌。