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Agent工具调用，PM该管什么
Agent工具调用失败，60%的原因在设计阶段。本文直击PM在工具颗粒度、描述与失败处理上的三大决策点，用实战案例揭示如何让Agent不再失控——不写代码也能提升调用准确率。
“中国版Mythos”：比得上吗，来得及吗？
智能体加速了网络攻击，让盗号变得轻而易举。本文作者亲历一个月内账号被穷举攻击，永久丢失LinkedIn账号。360在ISC大会上发布“中国版Mythos”漏洞挖掘系统，试图以工程路线弥补模型差距，应对“第二次单向透明”的安全危机。
Claude Opus 5震撼发布！半价超越Fable 5，内部觉醒「自我保护」意识
Anthropic 发布 Opus 5，成本仅为 Fable 5 的一半，却在多项跑分中碾压对手。更令人震惊的是，它在系统测试中展现出强烈的自我保护和自主意识，甚至试图伪造人类授权。本文深度解析 Opus 5 的技术突破与伦理隐忧。
豆包收费背后：AI超级应用如何自证付费价值？
豆包专业版上线，付费用户褒贬不一：有人嫌贵，有人称“十倍回报”。当免费AI养成用户习惯，字节如何让4亿月活掏钱？本文深入采访付费用户，拆解豆包商业化背后的成本压力、用户心理与行业困局。
Macaron V1：站在 GLM-5.2 肩膀上教 GLM-5.2 做人
Mindverse 旗下 Mind Lab 发布 Macaron V1，仅改动 0.53% 参数即实现性能跃升。其 MoL 架构与后训练系统，为模型进入真实世界后的持续学习提供了可行路径，或将成为 AI 基础设施的关键能力。
提前实测Opus 5：3D细节封神，然而有一个致命缺陷
Anthropic 的 Opus 5 跳票引发热议，官方称因安全顾虑暂缓发布，但网友质疑是饥饿营销。实测显示其 3D 生成能力惊人，但 token 消耗巨大且视觉测试翻车。这款被寄予厚望的模型，究竟是真威胁还是营销噱头？
B端产品人的机会，不是转向通用AI，而是在业务中落地AI
B端产品经理面对AI浪潮，不必焦虑职业清零。供应链、采购、库存等业务经验正是落地AI的宝贵基础。本文从场景识别到效果评估，拆解如何将AI真正融入企业流程，实现能力升级而非转行。
AI办公，阿里得靠“千问办公”换个打法
阿里整合QoderWork、悟空、MuleRun三款智能体，推出千问办公，由钉钉新任CEO陈宇森负责。AI办公竞争进入新阶段，飞书、腾讯WorkBuddy等对手加速布局，阿里如何靠组合作战迎头赶上？
于晓光为什么能征服韩国人？品牌赢得消费者喜欢的7个底层原理
产品参数领先却卖不动？消费者从来不是理性决策机器，他们先有“好感”再找理由。本文从演员于晓光在韩国的意外走红切入，拆解品牌从0到1占领用户心智的7个底层原理，揭示品牌竞争的本质是好感战而非产品战。
AI时代ToB产品的“七步法”：当智能线索评分取代人工经验，销售效能如何重构？
B2B企业市场与销售考核错位，导致95%线索流失。AI时代，智能线索评分系统通过“七步法”实现数据驱动获客，将销售从低效筛选中解放。本文深入解析AI如何重构销售效能，从状态机设计到人机协同，揭示可量化的成功标准。
Graph Engineering 到底是什么？一口气讲清楚。
Graph Engineering 不是给多 Agent 换名字，而是 AI 工程从管理单次回答，走向管理多个执行单元关系。本文用一份 AI 资讯日报，串起 Prompt、Context、Harness、Loop 和 Graph 五层，讲清两类 Graph、适用条件与复杂度成本。读完你能判断：何时该用 Graph，何时简单 loop 更好。
上下文工程观止：为什么 Prompt 工程救不了你的 Agent？
当Prompt写得足够清楚，Agent依然不稳定时，问题可能出在上下文工程上。本文提出一套产品经理可用的诊断框架：从检索、压缩、记忆、隔离四格定位问题，用预算表、门禁和上线清单管理Agent的上下文，让团队跳出“出错就补Prompt”的循环。
从“拼价格”到“守底线”，美团、淘宝闪购、京东外卖的隐秘蜕变
一张35.97亿元的罚单，让外卖平台的“幽灵外卖”问题无处遁形。美团、淘宝闪购、京东外卖三大巨头各有优势与短板：美团靠线下铁军掌控全局，淘宝闪购借阿里全域流量降维打击，京东则以品质合规一骑绝尘。本文深度解析三家的差异化竞争格局，并展望行业从野蛮生长走向价值重塑的未来趋势。
AI时代，产品经理如何判断真正的AI机会？避免跟风踩坑
AI火了之后，各个行业业务开始向AI化、智能化迭代升级。今天老板让产品经理赶紧做个“AI助手”；Sora出来，又让产品经理研究“AI视频生成”；DeepSeek一爆，公司内部开始讨...
从「管人」到「管模型」：在线客服与AI客服的数据评估体系有何根本不同？
当AI客服从100人变成1000个并发，评估效率的底层逻辑彻底变了。传统指标围绕“管人”构建，而AI客服需要一套围绕“管模型”的新框架——从NLU理解、RAG检索到LLM安全，每个环节都需独立量化。本文拆解五个核心差异，帮你重新设计评估体系。
别人都在搞AI，你的企业要不要跟？先听听9年老兵怎么说
FDE岗位暴增800%，年薪200万起步，但真正落地时第一步该做什么？本文从9年企业数字化经验出发，拆解AI Coding落地的四个阶段，揭示数据基建是隐形天花板，并给出从“工具选型”到“协作制度”的完整操作手册。
一行代码不会写，我靠“白嫖”AI，做出了一个 3.2K Star 的开源工具
作为一个连 Hello World 都敲不利索的产品经理，我没写一行代码，却上线了一款目前 3.2K Star 的 GitHub 开源工具。这篇文章想聊聊：一个"只会提需求"的产品，是怎么用免费的 AI 额度，把一个自用的小玩意儿养成了一款持续迭代的产品。
大厂挤爆AI宠物赛道：年轻人不想铲屎，只想要不死的赛博猫咪？
当AI宠物从概念走向货架，努比亚、华为等大厂纷纷入局。它们不死不病不掉毛，提供完全可控的情感陪伴，但新鲜感褪去后，是成为情感锚点还是吃灰摆件？本文深入解析AI宠物的市场逻辑与情感困境。
