2026 年智能体趋势研判
围绕智能体技术趋势、产业机会和落地路径生成深度研究网页。
为真实知识工作流设计，而不是只回答一次问题
JSHQCM 把模型、工具、技能、文件和运行状态组织到同一个工作台里，让复杂任务有过程、有产物，也能继续迭代。
上下文工程
长期与短期记忆
在多轮任务中持续理解目标、偏好、文件和历史决策。
长任务执行
规划与子任务协同
先规划，再执行，复杂任务可以拆解、排队和持续推进。
可扩展
技能与工具
按需启用技能、浏览器、文件系统、模型和外部服务能力。
可执行
沙箱与文件系统
读写文件、运行命令、生成网页和报告，保留完整产物。
灵活
多模型支持
支持 OpenAI 兼容接口、本地模型和按任务选择的模型路由。
可控
权限与上下文
围绕任务边界管理配置、权限、运行状态和安全策略。
可执行、可观察、可回溯的运行环境
智能体不仅能思考，也能在受控工作区里操作文件、执行命令、调用工具，并把关键过程沉淀为可追踪记录。
runtime.log
$ deerflow plan '生成竞品研究报告'
created 5 subtasks: collect, compare, analyze, write, render
$ run tools: search, browser, spreadsheet, artifact
saved outputs/report.html and outputs/evidence.md
命令与工具
在任务边界内运行命令、读取网页、处理表格和生成文件。
产物归档
报告、网页、数据和引用可以直接保存在工作区。
受控访问
围绕登录、权限、CSRF 和网关策略组织安全访问。
自托管部署
前端、后端、网关和 Docker 配置可以按团队环境部署。
技能系统让团队方法论可以被复用
技能会在任务需要时进入上下文，把专业流程、工具脚本和交付规范组织成可维护的能力模块。
深度研究
跨来源检索、证据整理、引用归档和专题报告生成。
数据分析
清洗表格、探索趋势、生成图表和可复核结论。
代码协作
读取项目、修改代码、运行测试，并保留工程上下文。
文档与演示
生成报告、PPT、说明文档和可交付的知识产物。
视觉产物
按品牌和场景创建图片、页面和可视化素材。
团队方法论
把常用流程沉淀为技能，让团队复用最佳实践。
从内置技能开始扩展
研究、图表、PPT、前端设计和文件处理能力都可以按项目需要组合。
从研究到交付，案例会保留完整上下文
这些案例展示了 JSHQCM 如何把素材、推理过程和最终产物放在同一个任务线程里，便于继续复盘和迭代。
开始构建你的智能体工作流
在一个中文化、可扩展、可自托管的工作台中完成研究、分析、创作与自动化。
先从工作台开始，也可以阅读文档完成本地部署和团队配置。
进入工作台