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腾讯是在“赛马”，还是在打造 “Agent工厂”？
腾讯的Agent战略并非简单的赛马，而是一场基于共享执行框架的工业化生产。从CodeBuddy到WorkBuddy，再到DataBuddy和LearnBuddy，腾讯正通过“通用Harness+专业Skills”的公式，批量制造垂直Agent，并构建“应用—基础设施”飞轮，重塑办公与研发场景。
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AI Skill 调了一个月结构，终于弄明白：3 个原则 + 1 个核心，越用越省 Token
AI Skill 写作中，Token 消耗过高、响应变慢，往往源于将其当作高级提示词。本文从实战出发，剖析 Skill 与提示词的本质区别，提出三大原则与单一职责核心，并通过四层目录结构优化，实现 Token 成本降低 96%。附赠自检清单与生成 Prompt，助你高效构建稳定 Skill。
Context Graph：记忆的正确存储方式不是向量库，是图
Agent 的记忆架构常被简化为一个数据库图标，但真正决定其质量的是实体抽取的颗粒度、三层记忆的构建与治理能力。本文从实体抽取的分层流水线出发，详解短期、长期与推理记忆的协同设计，并给出企业 AI 问答的三大关键判断与落地建议，助你从存储思维转向治理思维。
智能客服Agent【护栏设计】：让AI客服从能用到敢用
这是智能客服Agent系列的第二篇。上一篇我们聊了三种架构（能回答、能解决、能代办），这一篇聊一个绕不开的问题：架构搭好了，怎么保证它不出事？
千问办公，阿里准备用来打WorkBuddy么？
阿里正式推出企业级AI办公平台千问办公，整合三款Agent产品，定位企业级而非C端。本文深度解析其战略考量：避开与腾讯WorkBuddy的正面竞争，押注企业级市场，利用钉钉和阿里云的企业服务优势，构建下一代办公基础设施。千问办公能否成功，取决于半年内能否深入企业工作流。
从飞书 Skill 到项目管理平台实践：重新理解 Agent、GUI 与 Skill 的分工
当软件能力可以被 AI 直接调用后，GUI 是否会被取代？本文通过设计项目管理 Skill 的实践，指出 Skill 与 GUI 并非替代关系，而是互补：Skill 负责高效执行，GUI 负责复杂状态展示与结果确认。文章深入拆解了 Skill 的设计原则与边界，为产品经理提供了 AI 时代功能设计的新思路。
从 Prompt Engineering 到 Graph Engineering：AI 工程为什么开始管理“关系”？
Graph Engineering 正在成为 AI 工程领域的新焦点。从 Prompt 到 Graph，五层架构揭示了 AI 系统瓶颈的外移逻辑。本文深入解析 Graph Engineering 的核心价值，并通过资讯报告案例，展示多 Agent 协作如何实现高效、稳定的任务执行。
Graph Engineering真比单Agent更好吗？我用Codex做了两轮对照实验
当Agent开始承担复杂工作，产品经理需要设计的不仅是任务流转，还有判断权与质疑机制。本文通过Codex对照实验，对比单Agent与Graph Engineering在分析Notion Agents时的表现，揭示Graph的真正价值并非让模型更聪明，而是让结论更经得起推敲。
AI创业公司入职第一周，如何让CEO记住你的产出？
入职AI创业公司，没人带、文档不全、环境不通？本文作者用五天时间从零搭建完整Agent评测体系，总结出9条生存法则：主动建立信息优势、用测试矩阵定位问题、理解Agent三层结构、把CEO的散点指令拼成地图。不讲空话，全是实操经验。
AI写代码越快返工越多？用SDD+TDD把需求歧义挡在开发前
AI Coding正在将开发速度推向新量级，但代码写得越快，返工不一定越少。当模糊需求被Agent快速实现为“看起来可上线”的产品时，SDD与TDD的价值重新凸显。本文深入解析这对组合如何帮助团队在加速时代更早确认意图、减少歧义复制，真正实现高效交付。
Agent每步都在”瞎跑”？PM必须懂的可观测性设计
Agent执行路径动态生成，传统日志无法追踪。可观测性设计需覆盖Trace链路、决策日志与Token消耗三层次，配合分级采样策略，让PM在Agent出错时快速定位并系统性修复，避免黑盒成为技术债。
Agent全自动是个坑，人工介入设计才是产品落地的关键
Agent全自动是陷阱，盲目追求无人干预可能导致高风险决策失误。本文深入解析Human-in-the-loop设计，区分事前审批、实时监督、事后复盘三种模式，并给出PM设计要点与常见错误，帮助产品经理构建真正可信赖的Agent产品。