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Pi说模型可以更换： AI产品真正该留下的，是Harness吗？
Pi 将 Harness 定义为系统提示词、工具、Agent 循环与翻译层的组合，它决定模型如何行动、如何反馈、如何切换。本文从四层定义出发，结合 DeepSeek Harness 与 Codex 的实测对比，探讨 AI 产品真正该积累的，是模型依赖还是执行环境。
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创业2年半后，想跟你分享关于AI组织的这7点心得。
开公司两年半，全员AI化后，公司却变得更“传统”？本文分享了一家小公司如何通过“薄中台、厚一线”的结构，让业务人员用Agent解决实际问题，并强调数据沉淀与治理的重要性。AI没有让团队变成机器，反而让人类回归到真诚交流的本质。
从城乡规划到 AI 产品经理：我重新理解了“规划”这件事
从城乡规划到AI产品经理，看似跨界，实则底层思维相通。本文作者以亲身经历，剖析规划师与产品经理在问题诊断、多目标决策和不确定性应对上的共通之处，并探讨AI时代产品设计从功能到智能系统的转变，为转型者提供独特视角。
你的Agent耗费词元大，并不是因为模型单价贵
Agent账单居高不下，换便宜模型却只省四分之一？单价差15倍，账单却只降4.5倍。问题不在模型价格，而在任务结构：重复计费、冗长上下文、重试成本才是大头。本文拆解八步任务成本算法，教你从任务设计入手，真正省钱。
AI产品经理面试时，现场设计 Agent 怎么答
面试官让你现场设计一个 Agent，别急着画架构图。真正的考点在于你是否能判断需求是否适合用 Agent、如何设计决策与执行层、如何规划上线风险，以及上线后如何用指标和 trace 持续优化。本文拆解四段面试应答框架，附场景示例与话术，助你从容应对。
Agent 评测不能只看回答对不对：从路由、RAG 到工具调用，怎么搭一套上线前评测体系？
Agent 评测不能只看最终回复，真正的风险藏在路由、检索、工具调用等中间环节。本文拆解七层评测体系，从输入到轨迹，教你如何识别高风险错误，确保系统上线安全。
企业微信开放CLI、飞书产品团队并入豆包：办公正在从“操作”走向“委托”
企业微信开放办公能力，字节整合飞书与豆包，看似方向相反，实则共同指向办公模式的深层变革。本文从产品与战略视角，解析Agent如何从工具变为办公核心，推动办公从“人操作软件”转向“人委托任务”的新范式。
我对 FDE 的判断：它不是驻场写 Prompt，而是把 AI 项目变成产品
FDE 的核心不是驻场或写 Prompt，而是将模糊业务问题转化为可复用产品能力。本文提出三次关键转换：从诉求到任务、从成功到系统、从现场到资产，并强调用“两本账”衡量项目价值，警惕技术债背后的定义债。
智能客服 Agent 架构怎么选：从 RAG、Router 到多 Agent，什么时候该用哪一种？
智能客服的架构选型，不是挑一个更高级的Agent框架，而是让不同复杂度的请求进入不同的处理路径。本文从回答、解决、代办三层能力出发，拆解大小模型融合、Router-Agent与DAG的适用场景，并补齐生产级系统所需的八层能力，帮你避开从技术选型入手的常见误区。
一个项目管理软件的诞生（四）：工作项元模型设计，类型、字段、工作流与配置方案
做项目管理产品时，经常会收到一句听起来很轻的需求：
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说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
真实工作场景下，大模型的表现远不如Coding领域亮眼。本文以阿里国际站开源的RealReplicaBench电商评测集为例，揭示模型在供应商采购、物流规划等真实任务中通过率普遍不足50%的现状，并对比Coding评测的差距，引发对AI实际落地能力的思考。
Graph Engineering：把一条低效的 Agent 长链，改造成真正能运行的工作图
Agent越做越慢？问题藏在“然后”里。Graph Engineering通过拆解任务节点、删除假边、设计并行与恢复路径，让AI系统只在该等待的地方等待，只在失败的地方重做。本文从实战案例出发，拆解图结构工程的核心逻辑与落地方法。
