SandBase 博客 — 第 35 页

关于 AI 智能体、模型路由以及构建生产级 AI 系统的洞察。

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智谱的 GLM-5.1 在 2026 年拿下开源权重模型的 SWE-bench Pro 头名。这个 benchmark 到底测什么、GLM-5.1 的定位、以及怎么把它当编码 Agent 用。

Moonshot 的 Kimi K2.6 是为 Agent 而生的 1T 参数开源 MoE 模型。它真正擅长什么、万亿参数在哪有用在哪没用、以及怎么接进 Agent loop。

2026 年值得当 AI Agent 跑的开源权重 LLM 正面对决指南：Kimi K2.6、DeepSeek V4、GLM-5.1、Qwen 3.6。工具使用、上下文、编码还是成本，分别选谁。

给在生产里跑代码、调工具的 AI Agent 的真护栏：输入校验、动作白名单、沙箱、成本上限、人在回路。附可以直接上线的模式。

Qwen 3.6 是阿里的开源 LLM，体量不大却在 SWE-bench 上越级打怪。为什么对 Agent 来说，一个更小更高效的模型常常是比巨型模型更聪明的默认。

五个能让 AI Agent 既可靠又便宜的设计模式：ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、Router、Tool-First，每个都讲清取舍。

AI Agent Observability 指南：记录结构化日志、分布式 Trace、工具 Span、Token 成本和回放数据，定位生产 Agent 故障。

AutoGen 与 CrewAI 多智能体框架 2026 年正面对比：架构、开发体验、成本，以及各自该在什么场景下选用。

会跑代码和 shell 命令的自主 AI Agent 必须隔离。讲清生产环境为什么沙箱不可妥协、有哪些隔离级别，以及怎么选。