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拆解智能体的“五脏六腑”：感知、决策、规划与执行、记忆、学习
你以为智能体只是“能聊天”？其实它有“五脏六腑”。感知是眼，决策是脑，规划是意图，执行是动作，记忆是经验，学习是成长。这篇文章带你一次看懂智能体的底层构造，理解它为什么越来越像“人”，也越来越值得被产品化。
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长上下文是如何失效的
长上下文能力曾被视为大模型的“质变突破”，但它真的如我们想象中那样有效吗？本篇文章将从技术原理、产品实践与用户体验三个维度，拆解长上下文的失效机制，揭示其在真实场景中的边界与误区，并提出更具现实感的产品思考路径。
深扒一下鹅厂新出的视频生成系统「Yan」
本文一次性深扒Yan的仿真-生成-编辑三大内核、400M帧训练数据黑科技，以及对游戏、XR、智能体训练即将带来的冲击。想提前拿到“人人都是造梦师”的门票，从这5000字开始。
为什么 AI 能告诉我们答案来自哪？背后做了什么？
当 AI 能告诉你“答案来自哪”，它不只是变得更聪明，而是更可信。本文深入解析 AI 回答背后的“溯源机制”——从检索增强生成（RAG）到引用链路构建，揭示它如何在技术上实现“有出处的智能”，也如何在产品上重塑用户信任。
一文讲透AI智能体“冰山结构”：你看到的是 Agent，没看到的是系统
智能体不是AI的“新功能”，而是AI的“新物种”。它重构了任务执行、系统协同与产品形态，背后是一整套认知范式的跃迁。本文深度解析智能体的冰山结构，揭示你没看到的系统性力量。
时态智能AI代理：构建能感知时间变化的下一代RAG知识系统
RAG正在进化，但真正的突破不在参数，而在时间维度。如何让AI代理理解“知识的时间性”？如何在系统中嵌入“时态感知”的机制？本文以产品视角切入，提出“动作-时间-知识”三元协同模型，为AI产品经理提供下一代知识系统的设计思路。
我们为什么要提出“信息蜂房”？
在信息爆炸的时代，“信息茧房”成为人们认知算法影响的典型隐喻，然而其局限性逐渐凸显。腾讯研究院提出“信息蜂房”概念，旨在构建开放协作的信息生态。本文深入探讨了从“茧房”到“蜂房”的转变路径，以及这一构想对个人、平台和社会的深远意义，为理解算法时代的媒体环境提供了新视角。
模型总“跑偏”？揭秘AI产品经理“外挂”：上下文工程！
今天，咱们来聊点真正能提升你产品“IQ”的话题——最近在AI圈爆火的“上下文工程”（Context Engineering）。是不是觉得这词儿听着挺高大上，但又有点摸不着头脑？别急，作为一名深耕AI领域的产品经理，我敢说，这绝对是你驯服AI的终极奥秘！
深入拆解 Agent 原理：LLM+工具+记忆+规划
从 LLM 到工具调用，从记忆机制到任务规划，Agent 的四大核心能力构成了其“类人智能”的基础，也决定了其在实际场景中的落地深度。本文将系统拆解 Agent 的底层原理与设计逻辑，帮助产品人理解如何从技术组件走向产品能力，构建真正可用、可控、可演化的智能体系统。
万字长文：AI产品四层架构
面对从模型到应用、从工具到平台的演进趋势，AI产品经理如何构建认知框架、把握设计节奏、落地业务价值，成为决定产品成败的关键。本篇万字长文将从四层架构出发，系统拆解AI产品的底层逻辑与实战方法，帮助你在混沌中建立清晰，在趋势中找到抓手。
AI Agent 设计方法与发展全景：从技术架构到未来图景
AI Agent 正在从“工具集合”走向“智能体系统”，成为下一代人机交互的核心范式。本文将从技术架构、能力边界、应用场景到未来趋势，系统梳理 AI Agent 的设计方法与发展路径，既有底层技术的拆解，也有产品思维的延展，帮助你构建对 AI Agent 的全景认知，把握智能体时代的关键脉络。
