第5页 | Agent | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

Claude Opus 5发布后，编程模型开始拼验证能力

写在前面 Claude Opus 5 上线之后，最容易被转发的是那句“拳打 GPT-5.6，脚踢 Fable 5”。但开发者真正该盯住的，不是模型之间谁压谁一头，而是 Opus 5 把“写代码”这件...

易安说AI

Agent Claude Opus 5 GPT-5.6

AI

分享一种 AI 业务建模方法：Agent Ontology，Agent 本体论

企业AI Agent的落地困境在于缺乏对业务的理解。本文深入解析Agent Ontology方法论，通过定义对象、关系、动作与规则，为AI构建企业业务地图，让Agent从泛泛而谈变为精准执行。对比RAG，Ontology解决的是AI如何理解和操作真实业务，而非仅检索信息。

张艾拉

Agent AI Agent RAG

AI,个人随笔

Agent成本失控？PM的三层设计框架让成本可控

Agent上线三个月，账单从800元飙到8000元？不是模型太贵，而是产品设计从未将成本纳入考量。本文从PM视角拆解Agent成本结构，提供任务拆分、上下文管理、模型选型三层设计框架，让成本可控而非事后救火。

产品包工头

Agent api GPT-4o

AI,个人随笔

Agent工具调用，PM该管什么

Agent工具调用失败，60%的原因在设计阶段。本文直击PM在工具颗粒度、描述与失败处理上的三大决策点，用实战案例揭示如何让Agent不再失控——不写代码也能提升调用准确率。

产品包工头

Agent 产品决策工具设计

Macaron V1：站在 GLM-5.2 肩膀上教 GLM-5.2 做人

Mindverse 旗下 Mind Lab 发布 Macaron V1，仅改动 0.53% 参数即实现性能跃升。其 MoL 架构与后训练系统，为模型进入真实世界后的持续学习提供了可行路径，或将成为 AI 基础设施的关键能力。

硅星人

Agent AI产品 GLM-5.2

AI

上下文工程观止：为什么 Prompt 工程救不了你的 Agent？

当Prompt写得足够清楚，Agent依然不稳定时，问题可能出在上下文工程上。本文提出一套产品经理可用的诊断框架：从检索、压缩、记忆、隔离四格定位问题，用预算表、门禁和上线清单管理Agent的上下文，让团队跳出“出错就补Prompt”的循环。

Timothy

Agent Prompt工程上下文工程

AI

Anthropic的中国门徒

Anthropic的崛起为中国大模型公司指明了一条新路：不依赖超级入口，而是靠能力尖峰、生产力场景和组织共识突围。Kimi K3的爆火验证了这套逻辑，但聚焦Coding和Agent能否成为长期护城河？本文深度拆解Anthropic门徒们的模仿与创新。

窄播

Agent Anthropic coding

AI,个人随笔

Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 双发：效率与质量的再平衡

Google 一口气发布 Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 两款新模型，在效率与质量间寻找平衡点。前者省 token 降成本，后者以 350 token/秒的吞吐为 agent 工作流而生。本文解读双模型背后的取舍逻辑，以及多模型混用如何成为生产 agent 的新常态。