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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。
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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。
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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。
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Prompt Engineering、RAG、Context Engineering、ReAct、Agent、MCP、Skills、Harness…
都可以说...
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叕进化了：大厂AI评测PM带你一文看懂最新AI工程概念Graph Engineering
当AI从回答问题转向替用户做事，评测逻辑正在被彻底颠覆。Graph Engineering的提出，直指Agent产品从Demo到稳定上线的核心痛点：如何让一堆不稳定的智能节点在系统中可靠协作？本文从评测工程师和产品PM的双重视角，拆解这一新概念背后的真实挑战。
