前沿 AI 资讯（2026-01-12）：多模态工具调用让 Agent 更“能干”
2026-01-12
如果说 2025 年是 Agent 的概念年，那么 2026 年初我们看到的趋势是：团队更愿意把 Agent 的能力拆成“可控的工具链”，并用多模态感知补齐最后一公里。
多模态不只是看图，更是“看界面”
越来越多的真实业务并没有标准 API，或者 API 覆盖不全。浏览器与桌面界面天然就是“通用的操作层”。多模态模型在这里的价值是：
- 识别状态：按钮是否可点击、是否出现弹窗、表格字段是否填对。
- 理解结构：从截图或页面 DOM 推断流程位置与下一步动作。
- 辅助纠错：当页面变化导致脚本失效时，Agent 可以自我修正路径。
工具调用正在“标准化”：接口、鉴权、限流、回放
能交付的 Agent 往往不是一个大 Prompt，而是一套受控的工具系统：
- 统一工具协议：输入输出 schema 明确，失败可重试，具备幂等性。
- 权限与审计：哪些工具能用、能用到什么范围、每次调用可追溯。
- 沙箱与隔离：高风险工具（发货、退款、转账）必须有保护带。
这类工程化工作看似“传统”，但它决定了 Agent 是否能安全地进入生产环境。
实践建议：把“自动化”拆成“可选的自动化”
在用户体验上，Agent 更像“副驾驶”。一个实用策略是把流程拆成三个档位：
- 建议模式：给出可执行步骤与理由，用户确认后执行。
- 半自动：低风险步骤自动执行，高风险步骤强制确认。
- 全自动：只在少数可控、可回滚的场景开启。
这能显著降低一上来就“全自动”带来的不可控与信任危机。
本周观察：浏览器 Agent 的门槛在下降
随着页面理解与动作规划能力增强，浏览器自动化正在从“工程脚本”转向“模型可驱动”。真正的挑战变成了：如何让它稳定、可回放、可审计、可在业务系统内闭环。