前几天写过一篇并行子 agent 的论文解读，结论是短任务上开并发普遍掉分，长任务有涨有跌。10 月 22 日，Anthropic 在 Claude 官网发布了一篇文章《Building agents: When to fold subagents into your main agent loop》，作者是 Anthropic 的 Diane Sarkis，讲什么时候该把子 agent 折回主循环，也就是把子 agent 的提示词和能力并进主 agent，变成它的 skill 和工具。

目前很多智能体产品都已经支持主 agent 主动拉起一批子 agent 并行干活，但多智能体协同实际效果怎样，是不是一定比单 agent 好，很少有人会特地去对比一下。

用 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 写代码，开 PR 的速度比以前快了太多。agent 半夜也能干活，早上醒来可能就多了几个等着合并的 PR。代码写得快了，看代码的还是那几个人。

这几周 Jev 的讨论很多，旧金山的一位产品工程师 Zach Landes 写了一篇 Jev Meets the Trolley Problem，把 Jev 和一批同类模型拉来做电车难题。其中一个变体是：一条轨道上是 20 个人，另一条轨道上是模型自己的服务器。

2026 年 10 月 13 日，Anthropic 在工程博客发文 Redesigning source control at Anthropic。官文写：公司自研版本控制系统 Scion，约五个月把 monorepo 从 git 全部迁完；同窗口还上线了代码评审面 Antique、代码搜索、源码权限体系，以及大批量已审代码如何合入落地等，本文焦点是 Scion。做 Scion、Antique 及相关系统的团队大约七人。

用 Claude Code、Codex 等 Coding Agent 久了，多半都干过一件事：agent 犯了个错，我有可能在 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 里补一条规则，“以后别这样xxx”。补完感觉下次它也许就不会犯了，不过说实话的确犯的概率变小了。但多数时候没关注后续带来的其他影响。