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从“对话”到“构建”:Gemini 3 重塑人机交互的底层逻辑

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从金融风控的精准研判到医疗诊断的辅助决策,从工业生产的智能调度到教育场景的个性化适配,缺乏行业知识底座的 Agent 终将沦为 “空壳工具”,难以解决真实业务痛点。本文聚焦垂直领域 Agent 的知识构建逻辑,深入探讨行业知识的获取、建模、迭代路径,结合技术实践与落地案例,拆解如何让 Agent 真正 “懂行业、解难题”,为企业打造高适配性、高价值的垂直领域 AI 应用提供核心思路。
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用Coze+Claude实现Manus,Agent的难点到底在哪?

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Manus 的出现,标志着我们进入了 AI 应用的 L2.5 阶段,也让“入口即应用”的产品形态成为可能。但真正落地一个 Agent,难点远不止模型能力——从规划、执行、观察到工具调用,每一个环节都藏着坑。本文通过 Coze + Claude 的实战组合,拆解 Manus 的核心架构,带你看清 Agent 的底层逻辑、技术挑战与未来演进方向。