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拆解AI Agent：大模型、规划、记忆、工具，PM的设计指南
Agent 正在重塑 AI 产品的形态，但许多产品经理对其核心模块仍缺乏系统认知。本文将 Agent 简化为四大组件：大模型作为大脑、规划模块制定策略、记忆系统保留上下文、工具集成为执行手段，并深入剖析每部分的设计要点与产品决策逻辑，帮助 PM 从底层理解如何构建真正能解决问题的智能体。
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如何通过三个信息来源辅助大模型选型：Benchmark、Arena AI与 OpenRouter 的分工与边界
模型版本更新比产品迭代还快，但大多数对选型的讨论还停留在"谁的分数高"。
跑分高不等于用起来好，用起来好不等于能落地——这三件事，分别对应三套完全不同的评估逻辑：Benchmark 看能力边界，Arena 看用户真实偏好，OpenRouter 看生产环境里的实际使用情况。
本文不推荐具体模型，只做一件事：把这三个信息源拆清楚，说明它们各自在回答什么问题、有什么盲区，以及怎么组合使用才不容易踩坑。
腾讯买出了AI半壁江山
腾讯正以资本力量重构AI版图，从芯片、算力到大模型、应用全面布局。斥资百亿投资DeepSeek、回购Manus传闻、押注国产GPU四小龙，这场豪赌背后是巨头对全栈AI能力的迫切需求。本文将拆解腾讯如何通过'钞能力'快速补课，在AI时代复刻移动互联网的成功路径。
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科技巨头正面临AI人才的集体流失潮——谷歌27亿美元收购的天才科学家Noam Shazeer转投OpenAI，AlphaFold之父John Jumper出走Anthropic，阿里通义千问核心架构师周靖人频传离职。这场涉及谷歌、阿里等巨头的AI人才争夺战，暴露出大厂管理机制与AI创新需求的根本性冲突。
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