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AI
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

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当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆,Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」:让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”,在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号,并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”,谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。
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用Coze+Claude实现Manus,Agent的难点到底在哪?

用Coze+Claude实现Manus,Agent的难点到底在哪?

Manus 的出现,标志着我们进入了 AI 应用的 L2.5 阶段,也让“入口即应用”的产品形态成为可能。但真正落地一个 Agent,难点远不止模型能力——从规划、执行、观察到工具调用,每一个环节都藏着坑。本文通过 Coze + Claude 的实战组合,拆解 Manus 的核心架构,带你看清 Agent 的底层逻辑、技术挑战与未来演进方向。
AI
Manus“撤退”,智能体“退潮”了?

Manus“撤退”,智能体“退潮”了?

当明星智能体 Manus 突然清空国内账号、裁员迁往新加坡,“出道即顶流”的故事戛然而止。从 2300 万月活到悄然滑落,它只用 3 个月就走完了“爆红—退烧—撤退”的过山车。Manus 的转身,是自身商业化慢、定价高、复刻易的必然,还是大模型厂商“内生化”智能体能力的降维打击?这篇文章带你拆解 Manus 撤退背后的三重挤压,看清智能体赛道正在发生的退潮与洗牌:通用“缝合怪”生存空间被压缩,垂类深度玩家、生态型大厂与硬件巨头三分天下。风停了,谁还能留在牌桌?
从10万邀请码到裁员66%:Manus溃败揭示通用AI Agent的狂欢与泡沫

从10万邀请码到裁员66%:Manus溃败揭示通用AI Agent的狂欢与泡沫

四个月内,从内测邀请码被炒至 10 万元的高光,到裁员 66%、总部迁离的溃败,Manus 的骤变撕开了通用 AI Agent 赛道的狂欢与泡沫。这款曾被寄予厚望的产品,因陷入 “技术炫技” 而非 “用户价值” 的陷阱 —— 依赖多模型整合却无技术壁垒、定价高昂却缺乏不可替代性、算力成本失控,最终在资本裹挟与地缘政治挤压下轰然倒塌。
AI
90%被大模型吃掉,AI Agent的困局

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在大模型如潮水般席卷一切的时代,AI Agent本该承载“从模型到能力”的进化重任,却在实际应用中遭遇功能边界模糊、场景定义失焦的多重困局。本文试图拆解AI Agent为何无法逃离被“吃掉”的命运,并从产品思维出发,重新审视它在技术链条中的真正价值与破局机会。
Manus狂飙130天,终于出走新加坡

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这款曾被冠以 “国运级成就” 的产品,凭借 “自主执行复杂任务” 的概念引爆科技圈,却在商业化与合规性的拉扯中迅速降温。本文将回溯 Manus 的狂飙之路:解析其技术突破与隐忧,探讨硅谷融资背后的迁徙抉择,以及这场短暂狂欢所暴露的 AI Agent 赛道深层矛盾。