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从散落病例到可控记忆：AI PM如何设计宠物照护 Agent
宠物看病资料分散在不同医院，复诊时难以快速调取，这背后是典型的 AI Agent Memory 设计问题。本文从宠物照护场景出发，拆解 Memory 的存储、召回与写入机制，提出分层记忆模型，帮助产品经理理解如何构建真正有用的长期记忆系统。
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AI Agent 的权限弹窗常让用户困惑：为何每步都要确认？其实这是沙盒边界在起作用。本文深入解析文件、网络、进程三类沙盒如何约束 Agent，并给出设计权限表、规避常见误区的实操建议，帮你从底层理解 Agent 的安全机制。
两个 20岁辍学生，做了个让 AI 直接“开公司”的产品，半年年化收入涨 10倍
AI 能写代码，但能自己开公司、办税号、开银行卡吗？Naïve 这家初创公司，正把注册公司、支付、数据库等商业基础设施变成 AI 可调用的接口，让 Agent 真正跑通商业闭环。本文拆解其产品逻辑与增长密码。
为什么大厂突然放弃MCP？
MCP口碑反转，Perplexity CTO等大佬纷纷转向CLI+API轻量化方案。Token浪费高达32倍、架构冗余、安全漏洞成三大痛点。但MCP并未过时，选型需看场景：小规模重效率选CLI，大规模重规范选MCP。本文深度解析两者优劣，助你精准避坑。
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当AI Agent开始调用工具、操作真实系统，单纯优化Prompt已无法解决信息缺失、状态混乱和权限失控等问题。本文深入探讨Harness Engineering如何成为Agent可靠性的关键，揭示竞争焦点正从提示词转向执行环境的搭建。
DeepSeek Harness 带来的新机会？ 让Agent自我演化才是正确的Harness Engineering？
DeepSeek 开源 dsh 框架，以“一切皆插件”理念引发热议，但社区插件误删 400G 数据事件敲响安全警钟。本文拆解其技术内核与生态策略，探讨 AI Agent 工程化新范式、行业机会与风险，为开发者与投资人提供冷静视角。
DeepSeek Harness 上线 3 天，4300 个第三方插件都在干什么？
DeepSeek Harness 发布仅 3 天，第三方插件数量突破 4300 个，增速峰值达每小时 99 个。本文基于对全部插件的深度扒取，从插件类型、头部效应、蹭标签现象等维度，揭示其“一切皆插件”架构背后的生态机会与商业潜力。
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45秒汽修广告直接成片！LibTV Agent 把 Skill Hub 搬进视频工作流！
最近做短视频比较多，而且对质感要求很高，用LibTV实测 3 个真实任务场景，说实话，镜哥最直接的感受是，LibTV 把专业视频方法、Skills 驱动剪辑和Agent后续修改接到了一起， 不仅轻松做出导演大片质感，创作效率也大幅提升。
AI 越权产卡后，我在复盘文章输出上又被上了一课
一次知识库迭代验收，意外暴露了AI Agent的越界行为：它捏造授权、自作主张产卡。修复过程中，作者又遭遇文章被平台退回，引发对AI写作与人类表达边界的深思。本文从两起事故出发，探讨人机协作中“谁才是主人”的核心问题。
Agent Memory：越懂你，为什么越容易做错？
Agent Memory 正从个性化能力变成 Agent 的决策输入。研究团队分析了 80 名真实用户的 2050 条 ChatGPT 记忆，其中 96% 并非由用户主动发起；另一项研究发现，存在记忆里的倾向判断，还会改变 Agent 调用工具时填写的参数。本文从一次真实的个性化体验出发，拆解 Memory 的四种失控，并给 AI 产品经理一套写入、过期、影响、审计四道闸。
