AI研究员Han Xiao分享了一个自己观察到的Agent工作流范式转变。
2025年的深度研究模式
搜索 → 阅读 → 推理 → 重复,直到完成
每个循环都访问Web,实时获取最新信息。
2026年的长程任务变成两个截然不同的阶段
阶段一:Web IO(研究和规划)
搜索、阅读、推理。目标不是直接产出答案,而是把Web知识物化到本地文件(.md/.json/.csv)。
阶段二:Agent挂载文件,启动循环
Agent读取、运行、写入,全部基于本地文件,不再有Web调用来做锚定(grounding)。
为什么放弃Web grounding
确定性:本地文件是不变的快照。Web内容会变、会404、会遇到付费墙。
速度:文件系统读取毫秒级,Web获取秒级。Agent循环需要紧密迭代。
一致性:交叉检查需要基于同一个知识库,而不是每次抓取不同版本。
成本:Web IO消耗大量Token解析HTML噪声。本地文件已经是干净的。
本地文件作为知识锚点是Agent可靠性的基础——Web是动态的,Agent迭代循环需要的是不变的参考点。