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数据分析 Agent 的命门不是模型，是你没写下来的口径
当分析工作从三天压缩到五分钟，关键不在于AI取代人，而在于把口径标准沉淀为可复用的资产。本文作者以产品经理视角，分享如何通过线下共识、项目宪法和四层资产架构，将数据分析流程Agent化，实现结论一致性与可追溯性。
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对话a16z合伙人：AI 创始人最大的错误，是把99%的时间花在想策略上
2009 年，Andy McCall 加入 Meraki 时，企业网络市场早已被 Cisco 和 HP 占据。作为一家缺乏品牌背书的初创公司，Meraki 几乎没有机会直接进入全球最大的企业客户，只...
做AI产品，先回答“谁付钱、解决什么问题”
做 AI 产品最容易犯的错，是一上来就谈模型、Agent、工作流，却绕开更基础的问题：谁付钱、解决谁的什么问题。购买者、使用者往往不是同一人，产品经理要找真正承担损失的人。先定用户、问题与购买动机，AI 才知道介入哪个环节，能力越强越容易失焦。
办公Agent的下半场：生态整合、用户留存与商业化验证
办公 Agent 今年突然挤满牌桌。Anthropic、OpenAI、Google 把 AI 同事塞进各自生态，腾讯、阿里、字节、网易、百度也各出产品。当 Agent 开始跨应用处理文档、表格与长任务，下一阶段的入场券属于能把工作上下文真正打通的人。
一个项目管理软件的诞生（六）：工作项状态机设计，状态类型、流转步骤与运行治理
状态机不是用来修改状态的，而是管理业务决定如何合法发生。本文从状态定义、类型划分到流转步骤与规则拆解，深入解析工作项生命周期的产品模型。页面、看板、API与Agent如何统一执行同一份步骤契约，是状态机设计的核心命题。
腾讯、阿里、字节齐发办公Agent，为什么说数据底座才是终局？
豆包工作正式发布，字节跳动以飞书为底座切入办公Agent赛道。与腾讯WorkBuddy和阿里千问办公不同，豆包工作直接继承飞书的企业数据与权限体系，试图解决AI办公中的“上下文税”问题。本文深入拆解三家巨头的布局差异，探讨AI办公下半场的胜负手在于组织数据的沉淀与继承。
AI智能体在企业怎么落地？关键看这5个核心工作流
企业为AI智能体付费，并非因其聪明，而是因其能嵌入工作流。本文聚焦内容、销售、客服、知识库四大场景，解析智能体如何串联流程、提升效率，为企业带来实际价值。
从目标到可靠交付：复杂 Agent 的执行、反馈、协作与记忆体系
当Agent被要求完成“读取售后数据、分析问题、生成报告、审批后发送邮件”这类复杂任务时，单一Prompt往往力不从心。本文深入拆解固定工作流、自主规划、多Agent协作、反馈机制与Memory等核心概念，揭示如何通过流程控制与人工审批构建可靠、可控的智能体系统。
Codex 让我震惊的瞬间：直接操作微信，把客户信息汇总成了飞书表格，还自动打标、数据统计！
一次真实的客户信息整理任务，Codex 在 15 分钟内完成了原本需要大半天的工作：自动提取微信回复、筛选客户、生成 Excel 并同步飞书。它不仅能听懂模糊指令，还能守住版本边界，将繁琐流程串联成自动化闭环。本文记录了这一“封神时刻”，探讨 AI 如何从工具进化为能交付完整任务的助手。
AI做出来的PPT，终于能真的改了
真正折磨人的，从来不是“新建幻灯片”。而是读材料、找主线、删废话、搭结构、画图、对齐、改数字，再把每一页塞回一个能继续编辑的文件里。过去很多AI工具只替你做了其中一小段，最后那堆脏活还是会回到人手上。
ChatGPT终于记得我做到哪儿了
当工作被电话、消息和多任务不断打断，最耗时的往往不是继续执行，而是重新拼回上下文。Computer History 试图串联网页、文件与应用操作，帮助用户找回未完成事项和重复流程，但它同时放大隐私、监控与误判风险，适合从低敏感场景试用。
AI做电影，远比想象中难
AI电影热潮席卷而来，但背后是成本飙升、工期失控与经验快速折旧的三重困境。从个人创作者到专业团队，如何在模型的不确定性中寻找确定性？本文深入一线，揭示AI电影制作的真实挑战与破局之道。
