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  1. Aug 2026
    1. Ona’s customer-controlled execution model will allow agents to operate inside an organization’s own cloud environment while OpenAI provides the intelligence and orchestration that power the experience.

      这句话划出了一条关键的架构分界线:"智能与编排"由 OpenAI 提供,"执行环境的控制权"留在客户自己的云里。这正是 EP.97 专题01 架构图里"安全网关/本体"层要解决的问题——企业愿意把工作交给 Agent 云端持续执行的前提,是自己仍然掌握基础设施、数据和安全边界。

    2. We believe people should be able to delegate more ambitious work without remaining tied to the machine where it began.

      这句话几乎就是 EP.97 专题01 提出的"设备解耦"设计公理的官方原话版本——OpenAI 明确把"任务不再绑定发起它的那台设备"当作 Codex 下一阶段的核心设计目标,而收购 Ona 正是为了补齐这一目标所需的持久化云端执行基础设施。

    1. the need to specify goals, constraints, context, and evaluation did not disappear

      Lilian Weng 用 prompt engineering 的历史类比预测 harness 工程的走向:手工技巧会被模型能力提升逐渐内化,但"目标/约束/上下文/评估该如何被清晰表达"这个需求本身不会消失,只会转移到更高的抽象层。这是判断 Agent 设计下一步会往哪走的一条重要经验规律,也支撑了 EP.97 专题01 对"完整形态"的预测:接口会更简单,但背后的工程复杂度不会归零。

    2. the system surrounding a base model that orchestrates execution and decides how the model thinks and plans, calls tools and acts, perceives and manages context, stores artifacts, and evaluates results.

      这是"harness"这个概念在本篇最精确的定义——不是模型本身,而是包裹模型的执行系统。EP.97 专题01(Cowork Agent 完整形态)的架构图直接建立在这个定义上:设备解耦、检查点可恢复、多端可观测这些设计公理,本质上都是在给"harness 层"而不是"模型层"做工程。

  2. Apr 2026
    1. Claude Mythos is suspected to be a Recurrent-Depth Transformer (RDT) — also called a Looped Transformer (LT). Rather than stacking hundreds of unique layers, a subset of layers is recycled and run through multiple times per forward pass. Same weights. More loops. Deeper thinking.

      这一观点挑战了传统大模型架构的常识,认为Claude Mythos的核心创新不在于增加参数量,而在于通过循环使用相同权重来实现更深层次的推理。这种架构设计反直觉地表明,模型的'深度'可以通过循环迭代而非堆叠层来实现,这可能解释了Mythos在复杂推理任务上的优异表现。

    1. The core philosophy of MCP is simple: it's an API abstraction. The LLM doesn't need to understand the _how_; it just needs to know the _what_.

      这是一个深刻的架构洞见,揭示了MCP与Skills的根本区别。MCP通过抽象API实现了关注点分离,使LLM只需关注'做什么'而非'怎么做',这种设计大大简化了AI与服务的交互复杂度,代表了更优雅的工程思维。

  3. Apr 2025