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当代码智能从“题海”毕业：三个反常识提醒
代码大模型的发展正从“题海战术”转向真实软件工程。通过可验证性、仓库级任务与SWE Agents的崛起，以及数据配方的重写，AI正逐步实现从辅助到驱动再到自治的转变。我们需要重新审视我们的能力和工具，以适应这一变革。
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字节与中兴努比亚推出的豆包手机助手备受瞩目，其跨应用复杂操作能力惊艳众人，但也面临技术、体验、商业竞争等诸多挑战。它能否引领通用 Agent 发展，未来又将在何处落地？
智能体产品落地实践：20%的智能+80%的苦工
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Multi-Agent（多智能体）如何重构B端工作流？
不少 B 端软件跟风在右下角硬塞 Chatbot，却忽略了 B 端用户 “干活” 的核心需求 —— 用自然语言描述复杂业务流本就是认知负担。文章指出 Multi-Agent 才是 B 端 AI 的深水区，拆解其任务分工协作的核心逻辑、工作流重构案例、行业壁垒构建，以及产品经理如何化身 “组织架构师” 设计 “数字团队”，适配长链路、高容错的复杂 B 端场景。
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AI智能体的“灵魂拷问”：为什么99%的智能体都是“智障”?
2025年AI智能体热潮席卷各行各业，但99%的产品都沦为“会说话的工具”——答非所问、无法落地业务、毫无商业价值，让企业投入白白打了水漂。这篇文章直击行业痛点，抛出核心观点：真正有价值的智能体，是具备“懂业务、懂用户、能执行、会进化”能力的“数字员工”，而非简单的FAQ机器人。
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