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产品人推 AI Agent 落地：从 0 到 1 的 8 周复盘
AI Agent 从技术 Demo 到业务落地，产品经理面临的真正挑战才刚开始。5个月实战经验，¥2200/月的低成本验证，本文揭秘如何让运营团队从质疑到依赖的完整路径——从权限设计、风险分级到8周上线策略，手把手教你跨越AI落地的5大生死线。
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AI Agent 盛行的时代，真的是好事吗？
AI Agent正成为行业的焦点，但如何让它真正融入用户的工作流而非停留在聊天框层面？本文深入探讨AI产品的关键转折点——从单点问答转向任务推进，揭示用户真正需要的是可解释、可干预的智能助手，而非神秘的黑盒自动化。剖析Agent产品设计的底层逻辑与常见误区，为AI产品经理提供从模型能力到业务流程落地的实战思考。
大模型面试/分析必备：从原理到面试题，一篇就够
大模型技术正重塑AI应用生态，但背后的Transformer架构、训练三阶段与RAG/Agent等核心概念仍令非技术从业者困惑。本文系统拆解LLM从预训练到RLHF的对齐逻辑，深入剖析检索增强与智能体两大应用范式，更提供数据构建方法论与高频面试题解析，助你跨越理论与实践的认知鸿沟。
SentiPulse 觉得 Agent 需要一张脸
SentiCat给Agent装上一张脸：有Live2D形象的数字角色SUSU负责聊天陪伴，背后的AI小猫负责写PPT、查资料、改代码。效率型Agent用完就走，陪伴型Agent缺价值感——SentiPulse想翻过这堵墙，用陪伴积累上下文，让Agent越懂你、效率越高、你越离不开。
一线实战派拆解AI产品转型卡点，场景化突围的真实路径——“对话AI行动派”成都站活动实录
AI产品转型的最大卡点，往往不是模型能力，而是如何将技术嵌入真实业务场景。4月25日，“对话AI行动派”成都闭门会上，三位一线实战派围绕“场景化突围”给出接地气的答案：从“难用的软件”到“听话的助理”，从物流数据图谱到研发生产力跃迁，他们用亲历的试错与突破，为陷入转型焦虑的产品人点亮一盏前行的灯。
做AI产品，现成基建直接用
AI Agent开发中盲目追求全栈开发，既拖慢进度又难以深入。以视频打标为例，关键帧抽取与脚本分离的策略大幅降低成本；而在剪辑环节，成熟的基建复用远比自研更高效。本文揭示如何通过战略取舍，聚焦差异化核心，快速实现AI产品落地。
傅盛卧床14天验证：用好Agent，CEO只需三条
傅盛滑雪摔伤卧床14天，用AI Agent搭出一支8人数字团队。三条铁律：躬身入局——扛住挫败感，把AI当人来养；收缩边界——窄到极致才能准到极致；积累Skill——每一次错误都变成一条规则，永不再犯。CEO思维正在从管人转向调度Agent。
Claude这次不是在发功能，而是在抢下一代产品入口
Claude的最新升级远不止功能迭代，而是AI产品从问答助手向任务执行入口的战略跃迁。当AI开始接管工作流第一入口，产品经理将面临价值锚点迁移、竞争单元重构的深层挑战。本文深度解析Anthropic如何重新定义AI产品边界，以及这场变革对软件设计逻辑的颠覆性影响。
做打车Agent半年我终于搞懂了置信度这个东西
AI打车Agent的「自作主张」正在引发用户投诉风暴。当系统自信满满地将用户送往错误机场时，背后暴露的是置信度机制的致命缺陷。本文揭秘如何通过四档分级策略，将投诉率从2.1%直降至0.4%，并深入解析3秒弱确认、历史偏好衰减等关键设计细节，展现AI产品在「自信」与「保守」间寻找平衡的艺术。
你的 Agent 为什么没法上生产？Anthropic 给出了答案
当AI Agent从原型迈向生产环境时，MCP协议正成为解决规模化集成的关键基础设施。Anthropic最新工程实践揭示：直接API调用和CLI路径在服务增长时面临指数级复杂度，而MCP通过标准化协议层将集成成本降为线性。本文深度解析Cloudflare等案例如何用2个工具覆盖2500个端点，以及工具懒加载如何减少85% token消耗。
飞书项目这次发布，可能被大部分人低估了
飞书项目在SaaS赛道的数据令人震惊，但真正让行业瞩目的却是其AI生态的高速进化。日均接口调用量一年增长五倍背后，隐藏着一个被多数人忽略的战略信号：系统的一等公民正在从「人」转向「人+Agent」。本文深度解析飞书项目如何通过AI Friendly战略重构研发管理范式，其开源CLI与AAMP协议如何为多Agent协作铺设基础设施，以及那些正在主动「蒸馏」自己的PMO们揭示的残酷进化法则。
模型商品化之后，Harness 正在成为 AI Agent 的新资产
在2026 年之际，团队与团队之间的差距，做项目别先问它接的是谁家的模型，别先问它支持几个 Agent，别先问它有没有自动化闭环。先问更底层的东西：它让模型怎么做 context 管理，能动什么，不能动什么；它怎么做权限隔离；它怎么接工具；它怎么测试结果对不对；它怎么把失败变成以后不再复发的规则；它怎么控制成本；它在什么地方必须把决定权还给人——它给模型搭了一套"怎样的执行体系"——这些问题一旦问出来，很多表面的热闹会自动褪色。模型在商品化，Harness 在资产化。
