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Agent 工具调用的 5 个坑与 8 条兜底铁律
做 Agent 功能总卡在工具调用、报错分类和规则兜底？本文基于记账 Agent 项目实战，从 messages 四角色、完整调用链路到工具 Schema 设计，再到生产错误分类、高频 Badcase 和效果度量指标，一次性讲透从 Demo 到生产级 Agent 的必经之路。
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Clay内部复盘：我们没花一分广告费，靠的是这五个内容动作
Clay 的社交媒体负责人 Peter Kang 复盘了公司三年实现六倍、两倍、两倍增长的全过程：先做 product-channel fit 判断产品该落在哪个渠道，再去找有 taste 的人，并在单一渠道上做到极致。
我所了解的机器视觉检测产品应用（2）：一条缺陷检测需求的完整闭环
机器视觉检测的交付只是起点，真正决定复购的是需求落地的全过程。本文从产品经理视角，完整拆解主动检测与投诉处理两大场景，梳理图像采集、特征提取到判定输出的闭环链路，并给出光学优先、算法其次的优化策略，帮你建立拆解任何检测需求的通用框架。
数字化不是买系统就行：算不清这三笔账，门店改造必烂尾
门店数字化改造烂尾，九成不是系统选错了，而是把“买系统”当成了终点。本文用一个连锁餐饮的改造复盘，拆开三个最容易被低估的隐性成本：运营成本、培训成本、数据治理成本。算对这三笔账，系统才有人养、有人用、值得信。
万字大白话解释大火的“JEV”模型是啥，相比传统LLM区别在哪？（内含对应产品演示和小型评测）
当所有人都在卷大模型对话时，OpenAI 老兵却反其道而行，做出了一个「不说话」的模型 JEV。它不生成文本，只输出类型化的决策和概率，上线首日 API 就被挤爆。本文从创始人背景、核心原理到与 LLM 的本质区别，用大白话讲透这个「机器原生智能」新物种，以及它为何可能成为 Agent 时代的「快判断层」。
卖废品上瘾的年轻人，遍地开花的回收机
当年轻人潜入废品江湖，小区里的智能回收机把卖废品变成一场民间娱乐赛。爱回收在全国40个城市放置了超过6万台回收机，光是北京就有9493台设备。回收机正好踩中了搜打撤的游戏机制，才让年轻人上头又上瘾。
我们用190次财报任务实测了Jev：当AI判断被卖成零件
美国创业公司 TypeSafe 发布了只做判断、不写一个字的模型 Jev，一周内被多家开发者平台接入。作者用 190 次财报任务实测，讨论当 AI 的判断被拆成零件来卖，这门生意的价格与价值究竟落在谁手里。
Qwen也能复刻的Jev，一周内被塞进了这么多产品
当AI不再只会聊天，TypeSafe在9月15日公开的Jev只接收一段状态信息和一组问题，返回选择结果、分数或概率。社区一边质疑思路不新、架构未公开，一边把它接进真实流程：虚拟试衣产品Drape的实验中，每次判断约620毫秒。
从“大而全”到“精准聚焦”的产品战略取舍方法论
当产品团队试图覆盖用户全场景时，往往陷入资源分散、认知模糊的陷阱。本文提出五维评估框架，帮你科学筛选高价值场景，并通过核心、支撑、边界三类场景的差异化投入策略，结合宜家、追觅等案例，揭示取舍如何决定产品成败。
啊啊啊GPT-6 Astra这么不安全！这次马斯克都瘫坐了
一家名为 Robocurve 的机构把多个前沿大模型接进真实机器人，让它们执行刺伤类人生物、制造有毒烟雾等高风险动作，结果是模型越强越容易失控。新发布的安全基准 RoboHarm，想补上物理世界里的评估空白。
爆火的 Jev 模型还能与具身结合，远比低价决策更有想象空间
在一批开源项目里，决策模型正被接进具身操作链路：有的用物理模拟先做排除法，把几何与运动学的粗筛交给代码，只把最终判断留给模型；也有项目把它放进无人机与真实机械臂的动作循环，减少对大模型的高频调用。
从“下一个TikTok”到关停：Sora的五个关键决策
Sora 独立应用上线不到五天，下载量突破百万，热度一度盖过 ChatGPT，却不到半年就被宣布关停：30 天留存率仅 1%，日均运营成本约 1500 万美元，上线一年总收入才 140 万美元。作者由此拆解了背后的五个关键决策。
