Persistent Agents 正成为 AI 使用的新增长点
Dylan Patel 说他们 45% 的 AI 花销已经花在持续运行的 agent 上了。他吐槽 Claude Tags 和 OpenAI 的 Slack agent 都不好用，反而推荐底层调多模型的 Perplexity Computer。做 agent 选型的值得看看。
Dylan Patel 发文称其团队的 AI 支出中已有 45% 用于 persistent agents（持久运行的智能体），而不是一次性对话式调用。他同时点评了市面上的产品：Anthropic 的 Claude Tags 体验很差，OpenAI 的 Slack agent 表现更糟。
他们目前主要使用 Perplexity Computer，该产品会在底层调用多个不同模型来完成任务。Dylan 认为 Perplexity 的 harness（任务编排框架）明显优于竞品，是其在 agent 赛道上跑出来的关键。
这条观察对开发者选型有直接参考价值：agent 的竞争重心正从单模型能力转向 harness 层的编排和多模型调度能力，目前没有一家模型厂商的产品在这一形态上占优。
Persistent Agents are the next unlock of AI usage Our spend on AI is now 45% persistent agents Unfortunately for Anthropic, Claude Tags sucks OpenAI's Slack agent is even worse We primarily use Perplexity Computer, which uses a lot of different models Perplexity's Harness mogs https://t.co/5F8BylIhuG
本条情报归属 AITOP「行业」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Perplexity、Anthropic、OpenAI、Claude，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Dylan Patel (SemiAnalysis)」（@dylan522p），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
