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ALL About AI 系列(五):智能体(Agent)

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从自动写代码、做财报,到帮运营发邮件、做客服,Agent 正在把 AI 能力拆解成可执行、可编排、可商业化的“数字员工”。但 Agent 到底怎么“想”、怎么“动”、怎么“记住”?Function Calling、MCP、多智能体协同,这些技术路线谁更适合你的业务?本篇用 1 张架构图、3 个实战案例、5 段核心代码,带你从零看懂智能体的底层逻辑、能力边界与落地路径,让 AI 真正为你打工。
AI
做MCP的基础设施,种子轮就拿3500万美金,让AI Agent像管理容器一样简单

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当行业还在争论AI Agent该怎么落地时,有人已经把它当成“容器”来管理——3位前Kubernetes维护者成立的MCP基础设施公司,种子轮就轰下3500万美金。他们给出的答案简单粗暴:把大模型、插件、记忆、权限全部抽象成可编排的“Agent Pod”,一条YAML指令就能让10万个Agent同时上线、热更新、弹性扩缩,像管理Docker一样管理数字员工。
AI
从Stripe离职创业,首轮就拿下1920万美元,他们要让AI Agent像人类一样刷卡消费

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Stripe 前高管刚把工牌扔进太平洋,转身就端上了 1920 万美元 Pre-A 支票——这一次,他们要教会 AI Agent 像人一样“刷卡”。没有实体卡、没有短信验证码,只靠一套“数字身份+动态额度+链上授权”协议,大模型就能在毫秒间完成订机票、买云服务器、甚至给外包团队发工资。