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不懂AI工具也能学！手把手教你搭建科普短视频生成Agent
从两天到五分钟，Agent如何重塑科普短视频创作？本文通过实战演练，揭秘如何搭建智能工作流，将文案生成、图片创作、视频剪辑等繁琐工序自动化。一个人即可实现整个视频工作室的产能，不仅大幅提升效率，更为初创团队节省人力成本。跟随作者的步骤，探索AI时代内容创作的全新可能。
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为什么你的多智能体（Agent）协作系统总是“弱智”原因失败？伯克利总结了 14 种死法
当多智能体系统频繁陷入死循环或任务脱轨时，问题往往不在模型能力，而是系统设计存在致命缺陷。伯克利最新研究基于1600多个案例，揭示了智能体协作失败的14种模式，其中超过40%的失败源于规则设计不当。本文将这些失败归因为系统设计、协作失调和验证失效三大类，为开发者提供了一套可落地的工程化解决方案。
每天学一点AI知识：智能体(Agent)解决问题的流程
智能体(Agent)如何像人类一样思考并完成任务？本文揭秘智能体工作流程五步法，从任务明确到环境扫描，再到思考规划与执行动作，最后通过观察迭代实现闭环。深入解析每个步骤的核心机制与技术实现，助你理解AI智能体的运作原理与能力边界。
2026年，别再谈Prompt工程了，那是“石器时代”的残余
AI 领域的下一次革命已悄然来临——Skill 正在彻底重构人与机器的协作方式。它不再是简单的插件或Prompt，而是通过『带脚本的文件夹』实现能力原子化、通过资产化解决模型依赖焦虑、借助渐进式披露突破Token限制的终极解决方案。这篇文章将拆解Skill架构的三大核心范式，揭示2026年AI工程化的底层逻辑与商业价值。
工作流(Workflow)与智能体(Agent)的区别
Workflow与Agent的本质差异正在重塑AI时代的效率革命。前者是严格执行SOP的工业流水线，后者则是具备环境感知能力的AI决策者。本文通过技术架构与场景落地的双重视角，带你穿透概念迷雾，掌握自动化工具选型的黄金法则，并揭示Agentic Workflow这一融合趋势如何重构业务逻辑。
别再死磕 Workflow 了！Agent Skills 正在终结 AI 开发的“低代码”时代
AI开发正面临一场思维革命——当开发者们深陷低代码平台的连线迷宫时，行业巨头们已经转向更先进的模块化能力架构。本文深度解析从Workflow编排到Agent Skills的范式转移，揭示Anthropic、OpenAI和微软如何通过能力封装重塑AI开发逻辑，并探讨产品经理在这场变革中需要掌握的全新能力框架。
2026，AI才是真革命
AI 狂奔三年后正式迈入审计元年，行业核心转向算账看 ROI 与实际交付力，C 端流量火热却陷付费难题，B 端重实效却遇 AI 生产力悖论，新物种更因旧模式束缚、成本倒挂难产，而中美落地差异的核心是中国未还清数字化旧债。
图层分离+秒改文案！星流Agent比Lovart更懂国内设计
设计师使用 Lovart 常遇国内网络加载慢、连接中断的问题，Liblib 推出的星流 Agent 成为适配的优质替代，其出图效果媲美 NanoBanana Pro，操作响应更流畅。文章还以健身 APP UI、零食电商海报设计为案例，拆解其文字编辑、图层分离等核心功能，详解快速上手技巧。
xbench发布AgentIF-OneDay评测：Agent能否独立干完“一天的活”？
大模型 Agent 短程推理已逼近 PhD 水平，长程任务却显乏力，红杉中国 xbench 为此推出 AgentIF-OneDay 评测体系，以人类单日任务复杂度为基准，从 Scaling Context 和 Scaling Domain 双维度评测其能力，揭示主流 Agent 的真实表现与边界，还展望了其向周级任务、持续学习的演进方向。
做了十几个 AI 智能体（Agent）之后总结的 19 条经验
大厂风控产品经理结合客诉、风险分析等实战场景，戳破 Agent 落地的认知误区 —— 其并非简单拼接知识库与工作流，核心难点在于解决不确定性、规避 badcase，实现稳定可控的交付。并从业务需求、知识库搭建到运营落地，总结出 19 条直击痛点的实操解法。
手把手教你用Coze Skills，普通人离钱最近的一波机会
Coze技能商店的上线为AI应用开发者带来了全新的变现机会。字节跳动通过技能商店构建起完整的生态闭环，让个人经验和专业能力能够快速产品化。本文将从技能定义、商店功能到实操指南，详细解析如何利用这一平台将隐性知识转化为可持续的被动收入，并揭示字节布局背后的战略意图。
2026年了，请停止把大模型当成“聊天机器人”
都2026年了，如果你的产品还只是加个对话框，那你基本已经掉队了。现在的AI行业，早就过了“看个乐子”的阶段，进入了残酷的“拼刺刀”应用期。
很多产品经理还在犯那个要把人急死的错误：把大模型（LLM）当成聊天机器人（Chatbot）。这简直是在拿核聚变引擎烧开水——不仅浪费，而且愚蠢。本文不讲虚的，直接拆解2026年的模型军火库（DeepSeek-R2, GPT-5, Claude 4），教你如何看懂Token经济账，以及怎么把AI从“陪聊”变成能干活的GUI Agent。别再做PPT了，动手造点真东西。
