前沿观察
AI Agent 技术雷达：2026-11
按采用阶段整理当前值得跟踪的 Agent 运行时、协议、评测和实时交互方向。
前沿观察技术雷达2026
这是一份有日期的观察清单。前沿能力变化快，采用前需要重新核对官方文档。
现在就学
- 显式 Agent 状态、工具 Schema、超时、幂等与人工确认。
- 离线评测集、工具调用准确率、完整 Trace 和成本指标。
- MCP 的工具与资源模型，尤其是授权和远程传输边界。
做实验验证
- A2A 的 Agent Card 与长任务模型，验证跨框架互操作是否真的降低集成成本。
- 实时语音 Agent 的中断、延迟和增量 guardrail。
- 可恢复执行、沙箱工作区与长任务 Artifact 交付。
保持关注
- MCP 扩展中的异步任务、Skills 与交互式 Apps。
- 多 Agent 协作是否优于单 Agent + 工具，必须用同一测试集和成本预算对比。
- 小模型路由、推理服务缓存与本地模型部署的质量成本平衡。
判断热点价值的四个问题
- 它解决的是协议、运行时还是产品问题？
- 能否用固定测试集证明改进？
- 失败后能否恢复并解释？
- 换模型或框架后，资产是否还能复用？