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AgentLoop数据飞轮，怎么持续调优
Agent 上线后如何持续优化？AgentLoop 提出数据飞轮七步法，从接入、观测到经验库，将调优从零散修补升级为可复现、可验证的系统工程。本文拆解每一步的产品逻辑与 PM 落地要点，助你构建自进化 Agent。
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AI创业公司入职第一周，如何让CEO记住你的产出？
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。
任务型模型、大模型、知识图谱：企业推荐系统如何分工？
上篇解决“为什么不能替代”，下篇解决“应该怎样协同”：
让每种技术只承担它真正擅长的职责。
上篇已经明确：任务型模型负责基于企业历史数据计算概率、排序和增量，LL...
完了，国内大模型也卷成”新能源车”了
中美大模型产业正走向截然不同的发展路径。OpenAI与Anthropic已占据美国89%的API收入，形成强者恒强格局；而中国战场却涌入超1300亿融资，11家本土企业跻身全球TOP20。本文深度剖析两种产业逻辑的分野：从美国'接口霸权'到中国'入口保卫战'，揭示DeepSeek如何用'电动车策略'打破算力垄断，以及这场战役背后的工程师红利与残酷竞争法则。
一文搞懂Anthropic最新论文：什么是J-space，AI 也有自己的“念头后台”吗？
当AI被命令「不要想紫色大象」时，它反而会调出这个概念——Anthropic最新研究揭示了Claude大模型内部的「公共黑板」机制。这块被称为J-space的认知区域，不仅提前承载着模型未说出口的中间概念，更会像人类思维般因否定指令强化特定联想。
把 LLM 关进确定性的笼子：ToB AI 落地工程手册
当企业客户追问AI系统是否靠谱时，他们真正需要的是什么？本文深度拆解ToBAI落地的关键挑战——确定性，揭示从可复现到可追责的工程路径。你将看到如何用四道关卡构建确定性笼子，以及为何可审计性才是真正的商业模式护城河。
从Replika到HereAfter：海外数字永生产品已跑通三条路径，国内机会在哪？
当AI技术让你离世后仍能"永生"，这究竟是突破还是困局？大语言模型的成熟让数字永生成为可能，但核心悖论随之浮现——冻结则无法成长，成长则可能偏离本人。本文从技术实现、身份同一性、商业路径三重视角，深度剖析这个千亿赛道背后的伦理困境与制度挑战。
企业级RAG产品：从技术实现到B端落地的我们走过的那些路
作为产品经理，我们不需要成为算法专家，但必须理解技术与业务结合的边界与可能性。本文主要是总结博主在过往真实的B端RAG落地经验与思考，从产品视角尽可能的拆解RAG的核心逻辑与实战策略，帮助你在AI原生应用设计中做出更明智的决策。
AI FDE，会是 AI 产品经理的未来吗？
FDE（前向部署工程师）正成为AI时代的关键角色，它不再是传统意义上的软件工程师，而是融合全栈开发、LLM实战、评测体系操盘等多重能力的复合型人才。从Palantir的早期实践到OpenAI、Anthropic的前沿应用，FDE正在改写技术落地的游戏规则。本文深度解析这一角色的核心能力与市场趋势，并探讨其与国内AI产品经理的异同。
概率模型 vs 确定性工程：AI Agent产品化瓶颈的本质解法
AI Agent 的落地困境并非源于模型能力不足，而是我们对它的定位出现了根本性偏差。从多智能体协作到全自动办公，酷炫的 demo 背后隐藏着封闭世界与开放现实的鸿沟、概率模型与确定性需求的矛盾，以及被严重低估的监督成本。本文将揭示三大致命陷阱，并提出回归专用工具本质的三条务实路径，为 AI 落地的困境指明方向。
就因为会“搬砖”了，物理AI一夜爆火
物理AI正成为2026年最炙手可热的科技风口，从黄仁勋的预言到Figure AI的产线直播，这场AI从虚拟走向现实的革命已势不可挡。本文深度剖析物理AI如何突破‘会聊天’到‘会做事’的技术鸿沟，揭示LLM、世界模型与VLA三大核心技术如何赋能机器人自主执行，并前瞻性分析量产交付能力如何成为资本角逐的新战场。
Prompt 工程在 Agent 里怎么跑
Agent系统的Tool描述比System Prompt更能决定模型行为？本文通过实战案例揭示了一个反直觉的发现：在多层Prompt架构的Agent系统中，Tool Description才是真正的决策核心。从模糊描述引发的调用失效，到长流程中的Prompt稀释效应，作者系统性地拆解了Agent场景下Prompt工程的六大关键层级与运行时管理策略。
