Nathan Lambert 的文章："Get Good at Agents"（《精通智能体》）
www.interconnects.ai/p/get-good-at-agents
在 2026 年 AI 工具极度强大的背景下，开发者必须从单纯的代码编写者进化为多模型协作的“智能体管理者”。作者 Nathan Lambert 提出了一种类似于 Actor-Critic（执行者-评论家） 的高效工作流：利用 GPT-5.2 强大的推理和深度搜索能力作为“规划者”来制定方案，配合 Claude Opus 4.5 卓越的长上下文和编码能力作为“执行者”落地代码，甚至挂载 Gemini 处理视觉任务。核心寓意在于，未来的软件工程竞争力不再局限于编程本身，而是取决于如何根据不同模型的特长，像搭积木一样构建出能解决复杂问题的自动化流水线。

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