"Agent"相关的文章
AI
从 0 到生产,用这个方法让 AI Agent 少走了 3 个月弯路!

从 0 到生产,用这个方法让 AI Agent 少走了 3 个月弯路!

构建 AI Agent 时,许多团队常因盲目追求多 Agent 编排与复杂推理而陷入“过度设计”的泥潭,导致基础任务都无法稳定交付;针对这一行业通病,Ashpreet Bedi 提出的五层渐进式架构提供了一条务实路径:从赋予 LLM 基础工具的无状态起点出发,按需依次叠加记忆知识、自主学习、多角色协作及生产级基础设施,强调仅在上一层级明确失效时才引入新复杂度,这种“从简单开始、逐步验证”的工程思维,不仅能有效降低调试成本,更是打造真正可靠、可演进 AI 系统的关键所在。
AI,个人随笔
别神化Agent,SaaS公司没那么容易死

别神化Agent,SaaS公司没那么容易死

当AI智能体被吹捧为SaaS终结者时,从业者需要看清本质差异。Agent如同带驾驶员的挖掘机,直接交付业务结果;SaaS则是需要人工操作的工具。本文从私域实战经验出发,剖析智能体在企业落地中的真实挑战——业务数据准备、训练成本、人机协作瓶颈,为过度炒作的技术热潮注入理性思考。
AI
当AI拿走决策权,看懂Agent经济的三个真相

当AI拿走决策权,看懂Agent经济的三个真相

过去一年,开发者工具的竞争还停留在Cursor与Windsurf的"自动补全"之争;今天,Agent经济已悄然诞生三个新真相:应用层被压缩、文档成为黄金赛道、代理开始拥有独立身份。更激进的预言来自业内先锋:未来的智能形态不会是中央集权的"超级模型",而是一群彼此协作的"智能体网络"——就像人类文明从未依赖全能个体,而是靠分工与协作网络走到今天。
AI,个人随笔
除了代码和客服,AI agent下一个爆发的场景会在哪?

除了代码和客服,AI agent下一个爆发的场景会在哪?

AI Agent在销售与金融领域的‘滞后’并非技术瓶颈,而是数据基础设施的‘时差’。编程与客服之所以率先爆发,是因为代码库与工单系统天然具备‘数据结构化’与‘反馈即时性’;而销售与金融长期受困于数据孤岛、集成复杂及反馈周期长。然而,2026年正成为转折点:CRM/ERP巨头竞相开放原生Agent框架,管道正在打通。
AI
大模型会吃掉平台吗?一场关于marketplace生死存亡的深度思考

大模型会吃掉平台吗?一场关于marketplace生死存亡的深度思考

当用户不再打开App而是直接对AI说‘帮我订餐’,‘DoorDash问题’宣告了平台经济的生存危机:流量入口被LLM截胡,重复交易变付费获取,广告变现逻辑崩塌。然而,并非所有平台都会消亡。分析师Dan Hockenmaier提出三维防御框架:供应聚合难度(碎片化/异质化越难越安全)、管理程度(重度管理配送/风控者更稳)、客户参与性质(高频低考虑度最抗打)。
AI
从“话语审计”到“行为治理”:2026年AI Agent时代的PM生存指南

从“话语审计”到“行为治理”:2026年AI Agent时代的PM生存指南

2026年的AI战场已从参数竞赛转向应用闭环,Agent化的AI不再仅是聊天工具,而是具备规划、记忆和工具调用能力的数字员工。当AI开始替用户下单、调API、改数据时,传统的安全审计手段已彻底失效。本文深度解析Agent时代PM如何重新定义安全边界,从风险‘降维打击’到实际治理死角,再到2026年通用的‘双环四层’防御架构,为产品经理提供深水区的生存法则。
AI,个人随笔
Agent的“记忆”到底怎么来?

Agent的“记忆”到底怎么来?

目前AI模型的智能发展到现在,Agent已成为最热门的产品形态。在Agent类产品的实现过程中,有两个关键要素:一是允许模型调用各类工具,二是赋予模型"记忆"能力以支持复杂任务的规划和长期操作。那么,Agent的记忆到底是什么?很多人说自己"训练"了一个Agent,实际上发生了什么?本文尝试解读Agent实现中主要的记忆来源和处理方式。