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Agent的范式演进：调用-协作-原生智能
随着Nano Banana Pro的爆火，AI Agent的必要性再次成为热议话题。本文将探讨AI Agent的三种演进范式：工具调用、系统协作和原生智能，解析它们在不同阶段的技术本质和现实挑战。
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别再迷信Prompt了，这才是Agent的真正战场
曾经被奉为AI魔法咒语的Prompt Engineering，如今在大模型Agent开发中的权重已大幅下降。本文探讨了Prompt权重下降的原因，以及现代Agent开发的核心挑战和替代方案，帮助从业者适应这一范式转移。
豆包手机助手到手体验，这种Agent会不会成为未来手机的趋势？
豆包技术预览版手机的AI助手在跨应用执行与屏幕识别上有创新，但存在高延时和隐私问题。与荣耀YOYO助手相比，体验上仍有差距。未来推广可能需更多合作与优化。
什么是MCP模式？AI 从业者必备的 “底层思维工具”
大模型再聪明，也干不了“查数据库”“调支付接口”这种活？MCP（Model Context Protocol）正成为AI落地的关键桥梁——它让LLM从“纸上谈兵的军师”升级为能指挥真实工具、访问私有数据、执行闭环任务的“智能指挥官”。当通用智能遇上专业执行，企业级AI才真正开始“动手干活”。
AI部署中Workflow的双重管理意义
在AI时代，Workflow作为企业管理的新钥匙，不仅驯化了数字员工，还实现了与人类组织的深度融合。本文探讨了Workflow的双重管理意义，助力企业高效转型。
Agentic RAG：从“被动找答案”到“主动解难题”
你有没有过这样的体验？
想解决一个复杂问题，却要在一堆资料里翻来翻去，最后得到的答案还不全面；或者咨询客服时，机器人只会机械回复，解决不了实际问题？如今，一...
AI Agent 遍地开花，为何你的业务还在“裸奔”？
麦肯锡报告揭示了企业AI转型的真相：尽管88%的组织声称使用AI，但真正实现规模化商业变现的企业寥寥无几。产品经理需警惕“Demo陷阱”，关注转化效率，重新设计工作流，推动人机协作，才能在AI时代实现真正的商业价值。
2025 AI 记忆系统大横评：从插件到操作系统，谁在定义下一代Agent Infra？
AI 记忆系统是智能体核心基础设施，历经工程化、结构化、认知架构三阶段发展，2025 年涌现 EverMemOS 等代表性项目，经多方评测呈现技术路线差异，未来将成为 AI 第三大核心组件，朝集成化、OS 化、多模态等方向演进。
基于大模型和Agent的企业现金流动性预测落地实践
企业现金流动性是穿越周期的“生命线”，但传统预测长期受困于数据割裂、效率低下、精度不足、响应滞后四大痛点，难以支撑精准决策。这篇文章从产品经理视角出发，构建“数据-Agent-模型-应用”四层体系，详解“大模型+Agent”双驱动的现金流动性预测落地方案：覆盖全周期预测场景、实现风险预警与应对策略生成、支持多模型灵活切换，同时拆解从试点到规模化推广的实施路径与风险对策。
从Workflow到Agent：互联网从业者的技术跃迁与实践指南
互联网效率革命的新阶段——AI Agent，如何从被动执行到自主决策？本文通过同程旅行DeepTrip案例，解析Agent的核心架构与落地实践，带你领略智能伙伴带来的体验质变。
