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2025 年终复盘：重读 Karpathy 的工程洞察与产品方法论/1

AI领域的狂热正在被理性取代，Andrej Karpathy的最新工程洞察为2026年的产品规划提供了关键框架。从概率模型本质到训练机制反思，再到模型效能优化，本文深度剖析了AI产品构建中的核心困境与突围路径，为产品经理带来一场关于工程思维的深度洗礼。

Echo想要全链跑通

Agent AI产品 AI应用

AI

告别“刷榜”时代：Meta 新范式重构 AI Agent 的“中训练”机制

2025年的AI赛道正经历一场范式革命，从参数竞赛转向Agent任务能力的实战检验。Meta最新研究《Agent Learning via Early Experience》提出的'中训练'范式，通过'早期经验'和'自我反思'机制，正在解决智能体训练中最棘手的反馈匮乏问题。本文将深度解析这一突破性技术如何重构Agent训练路径，以及它为何能令7亿参数的小模型击败十倍规模的对手。

静观AI

Agent Meta 中训练

豆包“包圆”互联网

字节跳动发布的豆包 1.8通用agent模型，标志着其从手机助手向PC端及更多智能设备扩展的重大进步。该模型不仅能理解多模态信息、执行复杂任务，还能实现跨设备协同操作，为用户提供前所未有的便捷体验。尽管面临来自应用开发商的阻力，豆包 1.8展示了AI agent在重塑互联网流量入口方面的巨大潜力。

字母榜

Agent AI产品产品分析

AI

从 Chatbot 到 Agent：如何用飞书 + LangGraph 打造企业级数据分析助手？

在 AI 2.0 时代，简单的“问答机器人”已无法满足企业复杂的业务需求。如何让 AI 不仅“能聊”，还能“干活”——比如查询数据库、分析报表、处理文件？本文将以一个基于飞书（Feishu）+ LangGraph 构建的企业级数据分析 Agent 为例，深度复盘从需求定义、产品架构到技术落地的全过程。

天涯轩

Agent Chatbot 分析助手

AI,个人随笔

拒绝“黑盒式”盲测：如何用 Agent 思维构建大模型评测的“全链路复现工作流”？

2025年AI领域已进入'后基座模型'时代，通用模型的'智商'不再稀缺，垂直场景下的'领域适配'成为决胜关键。本文将揭秘一套全新的AI评测方法论——全链路复现流程，通过拆解模型的感知、规划、检索、推理四大环节，带你看清如何从'判卷人'转型为'病理分析师'，打造真正懂业务的AI系统。

Echo想要全链跑通

Agent DeepSeek RAG

AI

AI PM 进阶笔记【3】：Agent深度分析、落地指南、案例讲解（科普向）

AI Agent正在颠覆电商行业的运营逻辑，从简单的数据整理到复杂的跨系统协同，它正在实现真正的自动化闭环。本文将深度解析Function Calling与Re-Act两大核心技术引擎，拆解9种核心设计模式在电商场景的落地应用，并揭秘阿里巴巴、Salesforce等巨头的实战架构。万字长文涵盖技术原理、行业痛点和可直接复用的解决方案，带你掌握这场效率革命的核心方法论。

王俊 Teddy

Agent AI产品经理案例分析

AI

年终盘点：谁会成为中国的“Nano Banana”？

从百度GenFlow3.0到字节扣子空间，这场关于多模态一站式生成、知识库打通与人机协作的较量，正在重塑未来办公与创作的底层逻辑。本文通过5款主流Agent的深度实测，揭示AI如何从辅助工具升级为真正的『超级员工』。

有界UnKnown

Agent GenFlow3.0 Nano Banana

AI,个人随笔

如何做Agent评测

在大语言模型主导的AI时代，如何确保Agent应用层的稳定输出成为关键命题。本文系统拆解Agent评测体系的构建逻辑，从过程指标与结果指标的双重视角，揭示如何通过标准化测试收敛概率模型的不确定性。更包含评测集构建、自动化评测实施等实战方法论，为AI产品落地提供可复用的质量保障方案。

诸葛铁铁

Agent AI评测 LLM

AI,个人随笔

Agent vs Workflow：谁才是效率革命的主角？

随着AI和自动化技术的发展，企业和个人都在寻求提升效率的新方法。在这场效率革命中，“Agent（智能体）和Workflow（工作流）”是常常被提及的焦点。它们都旨在自动化任务、优化流程，但其本质、侧重点和适用场景却大不相同。它们各自代表了怎样的自动化范式？谁将成为驱动未来效率提升的主角？

北辰

Agent AI工作流 LLM

AI,个人随笔

Agent技术选型的第一性原理（Workflow × Context）

Agent技术正在重塑AI产品设计逻辑，但面对单体Agent、多智能体协作与Workflow的选择困境，产品经理如何精准决策？达摩院的Agent=Workflow+Context框架揭示了四种典型场景的技术选型秘籍，从死板流程的RPA应用到开放式创新的多Agent系统，本文将拆解不同确定性组合下的最优解法，助你避开过度智能的陷阱。