Novita AI 很荣幸作为 UC Berkeley 举办的 Agentic AI Summit 2026 的赞助商。我们很高兴在为期两天的活动中与每一位来到我们展位提问和交流的朋友见面，共同探讨 Agentic AI 的发展方向。
这场峰会反映了该领域正在发生的真实变化：从令人印象深刻的演示，转向必须在大规模下可靠、安全且可重复运行的系统。不过，对开发者而言，更重要的收获不是活动本身，而是当 Agent 真正投入实际工作后反复浮现的一系列问题。
图片说明：Novita AI 在伯克利 Agentic AI Summit 2026 现场
什么是 Agentic AI Summit 2026？
这场峰会是 Agentic AI 现状的良好信号：讨论不再仅仅围绕 prompt 和自主性，而是关乎执行边界、工具使用、产品易用性、评估和成本。
这很重要，因为大多数 Agent 失败并不仅仅是模型失败，而是系统失败。Agent 需要权限、状态、重试机制、可观测性，以及一个能安全运行代码的环境。当这些要素缺失时，演示看起来很完美，但工作流会中断。
为什么 Agentic AI 正从演示走向真实系统
转变很简单：团队想要的是能交付成果的 Agent，而不是只会讨论工作的 Agent。
这意味着开发者现在关心的是：
- 工具边界与权限
- 代码和浏览器操作的安全执行
- 可复现的评估
- 稳定的、兼容 OpenAI 的 API
- 按任务计算的推理成本，而非按查询计算
如果你的 Agent 擅长规划却无法安全执行，那它还不具备生产就绪性。如果它能执行，但你无法追踪、限制或承担其成本，它同样不具备生产就绪性。
图片说明：Novita AI 展示了面向开发者和 Agent 的 AI 原生云平台
伯克利 Agentic AI 峰会之后，开发者应关注的 5 大主题
| 主题 | 为何重要 | 该怎么做 |
|---|---|---|
| Agent 基础设施 | Agent 需要状态、工具和护栏，而不仅仅是提示词 | 先构建运行时，再构建模型循环 |
| 安全执行 | 不受信任的代码和浏览器操作需要隔离 | 对任何产生副作用的行为使用沙箱 |
| 开放接口 | 兼容性降低迁移成本 | 尽可能优先选择兼容 OpenAI 的 API |
| 可观测性 | Agent 会在循环中失败，而非单次调用 | 记录工具调用、延迟和重试 |
| 成本纪律 | 多步 Agent 会成倍增加推理开销 | 追踪每任务成本，而不只是每请求成本 |
一个明显的趋势是：Agentic AI 正在变成系统工程。
学生和研究者现在应该学习什么
如果你是学生，请专注于端到端地构建一个完整的 Agent 循环：规划、工具使用、执行、错误恢复和可衡量的结果。
如果你是研究者，请专注于可复现性和失败分析。有用的问题不仅是“模型能解决这个任务吗？”，还包括“当环境变化时，什么会出问题？”
| 受众 | 最适合的下一项技能 | 实践项目 |
|---|---|---|
| 学生 | 工具使用与评估 | 使用沙箱工作区构建一个编码 Agent |
| 研究者 | 可复现性 | 在不同运行时上对同一个 Agent 进行基准测试 |
| 开发者 | 可靠性 | 为一个工作流添加日志、重试和成本追踪 |
图片说明：Novita AI 团队在峰会上与开发者、学生和研究者交流
如何开始基于 Novita AI 构建 AI Agent
如果你想将推理层与执行层分离，Novita AI 非常适合这个技术栈。
从 LLM API 文档 开始。Novita AI 的 API 兼容 OpenAI，文档展示了同样的 base_url 替换模式，即 https://api.novita.ai/openai，适用于现有的 ChatCompletion 和 Completion 客户端。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Your API Key>",
)
然后将其与 Novita Agent Sandbox 搭配使用，用于执行。官方沙箱页面将其定位为适用于编码 Agent、浏览器自动化、计算机使用、评估和长时间运行的工作流，支持亚秒级启动和按秒计费。
这种拆分是关键架构思路：
- 使用 LLM API 进行推理
- 使用沙箱处理副作用
- 保持两者都可观测
- 保持两者成本足够低以便迭代
如果你在面向开发者、学生或研究者构建 Agent，这正是能经得起现实检验的技术栈。
图片说明：峰会现场的 Novita AI 积分、创业项目资料和展位宣传页
结论
伯克利峰会提醒我们，Agentic AI 不再仅仅是关于能力，而是关于执行质量。最终胜出的团队，将是那些把 Agent 视为生产系统的团队：隔离、可观测、可互操作且成本可控。
如果你现在正在构建，请从模型 API 开始，加入沙箱，并对完整任务路径进行度量。
常见问题
伯克利 Agentic AI Summit 2026 的主要启示是什么？
那就是 Agentic AI 正在从演示走向需要可靠性、权限和安全执行的系统。
构建 Agent 需要沙箱吗？
如果你的 Agent 会写文件、运行代码或使用浏览器/计算机操作，那么需要。
为什么使用 Novita AI 构建 Agent 应用？
因为它为你提供兼容 OpenAI 的模型访问，外加独立的沙箱层用于执行。
我应该先构建什么？
一个具备日志、重试和明确成功指标的端到端 Agent 工作流。
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