智能体 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

从数字化到AI化的惊险一跃

企业数字化建设虽已投入巨资，但数据依然沉睡，决策依然依赖人脑。从数字化到AI化的转型不仅是技术升级，更是管理逻辑的重构。本文深度剖析企业如何跨越‘惊险一跃’，从‘流程锁定’转向‘动态决策’，让AI成为真正的‘决策中枢’。

沈素明

AI应用 LLM 数字化转型

AI

最权威AI Agent避坑指南来了！智能体越多死得越快，效率最高暴跌70%

Google DeepMind最新研究揭示：多智能体系统并非“越多越好”。盲目堆砌Agent数量不仅浪费算力，还可能损害性能。真正有效的关键在于“架构与任务匹配”：3–4个Agent是当前技术的黄金上限；单Agent准确率超45%时，组团反成负收益；工具密集或顺序依赖型任务尤其不适合多Agent。高效Agent系统应遵循三条铁律——控制工具复杂度、避免强基线下的冗余协作、设计验证瓶颈防错放大。少即是多，精准匹配胜过规模堆砌。

硅基观察Pro

Agent 技术原理智能体

AI系列（五）：两个切面看懂智能体对手的真面目

在AI智能体时代，竞品分析若还停留在“界面好不好看、功能多不多”，就注定只能看到冰山一角。真正的较量藏在看不见的地方：模型架构如何取舍？数据喂养是否精准？推理控制能否兜底？商业模式是否可持续？本文提出——AI竞品分析的核心不是找差异，而是找因果，并从“表象（功能/体验/商业）”与“内里（模型/数据/控制/复制）”两大维度，构建一套穿透式分析框架，助你真正看懂对手的底层逻辑。

健壮的大姐姐

RAG 商业模式大模型

AI,个人随笔

Agent智能体开发平台全景图

Agent智能体开发平台正成为人工智能产业的新热点，从2023到2025年，全球市场风起云涌，中国市场更是异军突起。本文将带你全景式了解这一产业的现状、中美模式的差异，以及中国市场的三级生态分层。

沈素明

Agent 市场分析技术演进

当代码智能从“题海”毕业：三个反常识提醒

代码大模型的发展正从“题海战术”转向真实软件工程。通过可验证性、仓库级任务与SWE Agents的崛起，以及数据配方的重写，AI正逐步实现从辅助到驱动再到自治的转变。我们需要重新审视我们的能力和工具，以适应这一变革。

yan

AI应用工程系统数据治理

AI,个人随笔

豆包手机助手会成为智能体的终极形态吗？

字节与中兴努比亚推出的豆包手机助手备受瞩目，其跨应用复杂操作能力惊艳众人，但也面临技术、体验、商业竞争等诸多挑战。它能否引领通用 Agent 发展，未来又将在何处落地？

罗攀

Agent 商业竞争手机助手

AI

智能体产品落地实践：20%的智能+80%的苦工

智能体产品落地过程充满挑战，需明确产品定义、选择合适架构、优化上下文策略、持续监控迭代。本文分享实践经验，探讨具体挑战与解决方案，助您更顺利地推进智能体产品落地。

猫猫观察员的AI思考

AI应用实践经验技术架构

AI,个人随笔

Multi-Agent（多智能体）如何重构B端工作流？

不少 B 端软件跟风在右下角硬塞 Chatbot，却忽略了 B 端用户 “干活” 的核心需求 —— 用自然语言描述复杂业务流本就是认知负担。文章指出 Multi-Agent 才是 B 端 AI 的深水区，拆解其任务分工协作的核心逻辑、工作流重构案例、行业壁垒构建，以及产品经理如何化身 “组织架构师” 设计 “数字团队”，适配长链路、高容错的复杂 B 端场景。