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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』。
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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。
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？
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。
AI产品商业化，正在走向哪些确定性的方向？
AI商业化浪潮下，如何辨别真正有价值的趋势？从垂类大模型到AI Agent，再到数字人应用，三条已验证的路径揭示了一个共同法则：技术必须嵌入真实业务流程，形成可复制的商业闭环。本文将深度拆解AI从单点突破到规模化落地的关键跃迁，为从业者提供清晰的决策框架。
AI产品经理：Agent是什么？针对企业级Agent产品的思考角度
Agent正成为AI时代的核心战场，从OpenAI Operator到豆包手机助手，AI智能体正在从单机版进化到多智能体协作。本文从基础概念到企业级落地，深度解析Agent的感知-规划-行动三阶段模型，并揭示成功Agent必须解决的四大业务痛点：效率瓶颈、认知负担、重复劳动与跨系统协同。
最权威AI Agent避坑指南来了！智能体越多死得越快，效率最高暴跌70%
Google DeepMind最新研究揭示：多智能体系统并非“越多越好”。盲目堆砌Agent数量不仅浪费算力，还可能损害性能。真正有效的关键在于“架构与任务匹配”：3–4个Agent是当前技术的黄金上限；单Agent准确率超45%时，组团反成负收益；工具密集或顺序依赖型任务尤其不适合多Agent。高效Agent系统应遵循三条铁律——控制工具复杂度、避免强基线下的冗余协作、设计验证瓶颈防错放大。少即是多，精准匹配胜过规模堆砌。
PayPal黑帮成员下场重新创业：融资 2000 万美元，要用 AI Agent 干掉 Slack
Glue 的出现标志着团队协作正从“工具使用”迈向“AI Agent 共事”的范式革命。它以“线程为中心”的架构解决 Slack 式频道噪音问题，并将 AI 深度嵌入工作流——不再是独立聊天窗口，而是具备上下文感知、跨应用操作（通过 MCP 协议）和主动干预能力的虚拟队友。这不仅是界面优化，而是重构了知识流动、任务执行与组织协同的底层逻辑：未来的工作平台，是人类与 Agent 并肩作战的“胶水空间”。
AI PM 进阶笔记【2】：Agent-万字详解-含案例讲解（科普向）
2025年，AI将从‘会说话’进化到‘会干活’。AI智能体（AI Agent）不再是简单的聊天机器人，而是能够感知环境、规划任务、调用工具并主动推进目标的‘数字员工’。本文将系统性拆解AI智能体的完整知识体系，从核心认知架构到企业级落地细节，深入探讨规划算法、记忆系统和工具使用的关键技术，并展示如何在电商客服等高频场景中实现‘Agent+RAG+长期记忆’的落地流程。
豆包AI手机被抢购一空，但还颠覆不了超级app
豆包AI原生手机发售即售罄、股价涨停、二手炒至万元，却自曝仅为面向行业人士的工程样机。其跨应用自动化能力虽惊艳，却迅速遭微信、淘宝等超级App封堵。这场由AI Agent掀起的权限争夺战，正直指移动生态底层控制权的未来归属。
