AI Agent真能24小时自动化工作吗？全网观点大碰撞_服务软件

1. 企业自动化怪圈

2. 2026 企业流程自动化

3. AI Agent自动化，从批量造梦开始

4. 青否AI Agent通用智能体，小程序远程操控，进行自动化工作，支持私有化部署！

5. 什么是 AI 智能体？

6. 当自动化开始思考

7. 实测！AI Agent连续运行72小时，自动干活还翻车？

8. OpenFang AI Agent从“等prompt”进化成“24/7全职员工”操作系统

9. 为什么大模型企业都在强调可以连续工作XX小时的Agent和模型？长时运行Agent解析（Long-Running Agents）

10. Spring AI Alibaba实践｜后台定时Agent

11. 钉钉AI agent，您班级里，永不下班的“守护者”

12. OpenClaw

13. 学会AI Agent让效率翻10倍

14. 每天半小时 AI 知识｜memU记忆系统，让 OpenClaw 24 小时不断档，OpenClaw 跑着跑着就忘事？memU 专治这个。

15. Notion迎3.0史上最大版本更新，AI智能体可全面接管你的工作流

16. AI智能体

17. 被报表 + 邮件 + 行程逼到加班？AI Agent 让我每天多赚 3 小时

18. 构建定时 Agent，基于 Spring AI Alibaba 实现自主运行的人机协同智能 Agent

19. 什么是 Agent？企业新手如何学习使用 Agent？总结 Agent 的四大优势详解

20. 你真的有必要加班么？AI时代别找借口了好吗？

21. AI Agent vs Agentic AI

22. Moltbot火爆出圈，重塑AI Agent新范式

23. OpenClaw 的云端部署实践

24. AI Agent来了，我工作量减了一半

25. 什么是 AI Agent？它和普通 AI 有什么不同？

26. 企业用 AI Agent 省成本的真相

27. 【智能体】AI Agent

28. 21页|2026 AI Agent趋势报告

29. 2025年AI Agent应用场景全解析

30. AI Agent | 从 “工具赋能” 到 “智能协同”，重塑工作效率新范式

31. 10个AI Agent实用技巧，让你的工作效率翻倍！

32. 最新Agent智能体应用一手报告

33. 别再迷信 Benchmark 了

34. Anthropic 出品

35. 扣子2.0正式上线

36. AI Agent的自主决策能力，在智能办公场景能替代多少人工任务？

37. Agent智能体

38. 别再一个人死磕了！印度老哥用10个AI组建团队，效率吊打一家公司

39. AI智能体（Agent）

40. 手搓 AI Agent

41. AI Agent 职业路线

42. 法律工作，是AI Agent的“天选之地”

43. 人机协作新纪元

44. AI Agent.1

45. AI Agent完全指南

46. AI核心知识三——AI Agent（简洁且通俗易懂版）

47. AI那些趣事系列115

48. AI Agent 团队协作

49. AI Agent加速落地

50. Multi-Agent多智能体技术

51. 140万AI Agents构建虚拟社会

52. Agent-HITL 人类的大用 AI真的能完全替代人类吗？

53. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

54. 2025年被科技界提及最多的词—Agent！大家都把它视为下一个风口。那究竟什么是Agent？Agent到底能做些什么？这期视频，带大家看看理想同学Agent又能带给我们的生活哪些改变？ #理想i8# 骆智慧的微博视频抽奖详情

55. 马斯克最新预测再次预言未来马斯克最新预测，著名播客三小时访谈，5年计划大曝光，十大要点总结：手机消失、工作洗牌、脑机觉醒、机器上岗、汽车起飞、火星殖民、AI 全面接管，人人过上国王般的生活，最离谱的是，他还说，人类，可能就生活在一段模拟程序里，必须保持有趣才能不被删除，这脑洞，不愧是穿越马！#马斯克 #AI #自动驾驶

56. 开发Agent只懂拖拉拽？你真的能跟上生产级开发的节奏了吗？

57. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

58. 云栖来了：开启AI Agent时刻｜甲子视频

59. Agent Skill 相关资料、笔记和思考

60. AI Agent 很火，但 Agent Infra 准备好了吗？

61. Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？

62. 现在agent开发，不论什么项目，都会遇到的又慢又不精准的问题解决了吗？

63. 让AI直接解决用户的问题，是创业者适应AI时代的必修课。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业 #用户思维

64. 从失败中学习，榨干经验包，实现性能飞跃 ——Google Agent研究

65. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

66. 3天赚1200刀？纯聊天就能捏出个能搞钱的 AI Agent！【教程】

67. 给建议的AI看够了？MiniMax Agent 让AI直接住进你的电脑干活#AI新星计划#科技改变生活#MiniMAX#Agent#minimaxagent

68. 你们觉得未来的AI硬件都会有哪些“黑科技”呢？ #大咖观察 #红衣聊AI #黑科技 #硬件

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71. 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI，一个98年出生的年轻人，从清华姚班到 OpenAl，再到腾讯首席AI科学家，顶级人才回流，AI竞赛正式进入agent时代！#AI #腾讯 #agent

72. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

73. AI工具实盘炒股爆赚第一，我用它来分析特斯拉，结果更炸裂 “AI炒股大战”太上头了！Qwen梭哈第一名，DeepSeek打工人第二，GPT-5纠结到只剩两千块。但真正把我震住的，是我实测Qwen的“深入研究”——17步投研流程、引用权威文献、还能自动生成图表、播客、网页。普通人第一次可以拥有专业分析师级别的判断力。AI时代，真正能提效的工具正在悄悄改变我们 #AI工具 #AI研究 #投研工具 #qwenchat #Qwen

74. MiniMax Agent 开年更新，好的 AI 产品，需要让工具来适应人了

75. AI agent到底有多大创新？

76. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

77. 速递丨前阿里钉钉最年轻副总裁AI项目获数千万投资，发布全球首个全自动赚钱的商业Agent Moras

78. AI创业黄金期，小团队也能撬动大市场。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #创业项目

79. 不被AI淘汰的重要能力就是学会当智能体的领导。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体

80. 转个Shay在X上分享的图，50 家 AI 基础设施相关股票。有做美股的，可以加入watchlist 观察观察。如果是我，中短线大概会看哪个资金面强势，follow the money，哪几只强势做哪个。长线投资可以粗略分两种，一种是可以长期复利的，确定性高的。仓位占比能大一点。（芯片/龙头）一种是未来增长潜力大，翻倍天花板高的。---1️⃣ 芯片设计与制造层$NVDA、$AMD、$ASML、$ARM、$AVGO负责设计并制造 AI 模型运行所依赖的处理器。2️⃣ 网络与光通信层$ANET、$CRDO、$CIEN、$LITE、$AAOI这些公司在服务器、机架以及整个数据中心之间传输海量数据，让 AI 系统能够像“一个整体”一样协同运作。没有高速网络和光模块，AI 无法规模化运行。3️⃣ 服务器与散热、电力管理层$VRT、$DELL提供服务器、冷却系统和电力管理等物理基础设施，使 AI 系统能够在极端负载下 7×24 小时持续运行。4️⃣ 内存与存储层$MU、$SNDK、$WDC、$STX、$PSTG让 AI 的“智能”真正可用：存储模型训练所需的数据，并在模型生成回答时随时调用。5️⃣ 算力运营层（后台基础设施）$IREN、$CIFR、$WULF这些算力运营商提供大规模、具备稳定电力保障的基础设施，使 AI 工作负载能够持续运行。6️⃣ 电池与储能层$EOSE、$FLNC由于 AI 的用电需求并非平滑增长，储能变得至关重要。这些公司通过储存电能、在数据中心需求激增时释放电力，来稳定整体负载。7️⃣ 电力生成与能源管理层$VST、$CEG、$TLN、$OKLO、$BE、$GEV所有 AI 系统的前提都是电力。这些公司负责发电与能源管理，确保 AI 能够全天候运行。8️⃣ 云平台与新云（Neocloud）层$MSFT、$GOOGL、$AMZN、$ORCL以及新一代云平台：$NBIS、$GLXY、$CRWV、$APLD它们位于整个体系的最上层，把底层的“原始基础设施”转化为可按小时租用的 AI 算力服务，供企业使用。#美股#

81. OpenClaw 榜一插件被下架后，他用两周做了一套协议，想让 Agent 自己进化

82. 在 AI Agent 的开发中，交互设计（壳）和底层模型能力哪个更重要？未来哪一方会成为竞争核心？

83. 空降OpenAI 智能体榜单第一名的FM Agent什么来头，有哪些信息值得关注？

84. 我观察了上百家企业，做对AI转型的可能只有1%几天前对话了职场人，今天我们来和老板们谈谈。我常说：企业AI数智化是一把手工程。这里所说的“一把手工程”的真义，不是拍板而是破局。去年，我和零一万物的业务团队走访了上百家企业客户，很多CEO对AI仍有比较大误区：给技术部门拨一笔预算，装几个智能插件，把AI当做简单的“外挂”——但实际上这远远不是“AI化”。在2026多智能体上岗元年，AI不只是CFO或CIO“拍板”的预算，更是一把手亲自去“破局”的组织变革。为什么这么说？因为多智能体（Multi-Agent）正在做一件过去几十年都做不到的事：能力软件化（CaaS）。这意味着，你可以把公司最顶尖销售的判断力、王牌产品经理的逻辑，封装成一套可以被高效复制、7x24小时全天候运转的“硅基军团”。他们如同流水，具备极强适应性与延展性，业务高峰时自动扩容，低谷时静默待命。企业的生产力单元将从人转变成Agent，这不再是单纯的技术迭代，而是对企业组织形态与商业底层逻辑的重构。在零一万物，多智能体已经能“平替”市场或 HR 的部分核心流程。背后其实是依赖于企业多智能体“TAB 三要素”：- AI Team（团队作战）：以前是招人难，现在是“能力软件化”。1 个人指挥 1 支智能体团队成为可能，人和 Agent、Agent 和 Agent 之间高效协同。这意味着企业不再受限于“单一专家”，能力可以像软件一样弹性伸缩，彻底突破人才瓶颈。- AI Auto-pilot（业务裂变）：就像自动驾驶一样，AI 能根据核心生产场景自动规划、落地，且过程可控、质量可查。这让个人业务能力实现指数级增长，企业在垂直深度和规模化扩张之间，终于能找到那个平衡点。- AI Business（商业重构）：这是最核心的。当多智能体的流程和产出都能沉淀、重构，企业的核心竞争力就被拆解成了“原子颗粒度”。这种“能力即服务”（CaaS）的模式，能让你从卖产品变成卖“解决能力”，实现商业模式的彻底翻新。而要实现这种变革，必然会触动传统的部门墙，而只有一把手才能打破旧有的KPI体系。目前看来，可能只有百分之一的企业真正做好了这种准备。因为传统的首席信息官（CIO）往往由于职业惯性显得过于保守，不能胜任AI数智化转型任务。我建议：- CAIO（首席AI官）是实权，不是虚衔。一把手要给授权，让首席AI官 CAIO 配合 CEO 拆解并重构组织。没这个狠心，转型就是空谈。- 要“硬核战友”，不要“流水线供应商”。拒绝只做 PPT 的供应商。选那些懂AI、愿意做私有化部署、有耐心了解企业业务、愿意派遣工程师到客户一线驻场共创的硬核伙伴。不要等到对手的“1人公司”用更低的成本跑赢你时，才想起去拥抱变革。等技术成熟再转型，实质上是企业的“慢性自杀”。#开复说AI##大模型##企业竞争力##企业智能化转型##多智能体# 对企业Agent感兴趣可私信@零一万物01AI 图1由AI生成

85. AI Agent 的工作原理和架构是什么？

86. 用我们自家的AI，普通人也能享用优秀分析师的服务#AI #Reportify #商业研究 #智能体

87. 说句话就能自动找番下载？我把本地80B大模型调教成了“追番特工”！

88. 毛孩子又双叒叕不舒服了？别慌！掏出蚂蚁阿福，召唤你的赛博宠物医生！📱从AI初步答疑到连接30万真人医生问诊，打破次元壁的24小时AI诊室，阿福就像你口袋里的全能宠物伙伴，从此告别深夜毫无头绪焦虑搜索，初步排查心里有底！#AI救我狗命#

89. 月之暗面直接把OpenClaw塞进Kimi里 Kimi Claw Beta上线，简单说就是浏览器里跑AI Agent，不用自己搭服务器装环境了核心就三点：接入了ClawHub的5000+社区技能，比自建多好几倍；给了40GB云存储，Agent能记长期东西；搜索升级了，能抓Yahoo Finance实时数据底层跑的是Kimi K2.5模型，万亿参数MoE架构，实际只激活320亿，性能实测超了Claude Opus 4.5。还有个Agent Swarm能并行跑100个子任务，速度提升4.5倍最关键是那个Bring Your Own Claw，你可以把自己本地部署的OpenClaw接进来，本地控数据，云端用界面和技能库，灵活度拉满国外已经有老哥拿来管课程、做闪卡、调度任务、搞智能家居自动化。不过也有担心安全的，毕竟目前缺合规认证，定位更像个人和小团队的原型工具，离企业级还有距离但我觉得这玩意儿最大的意义，是把AI Agent的门槛从“配VPS”干到了“打开浏览器”。以前折腾OpenClaw得折腾半天，现在点一下就行#ai#

90. AI抢人大战 Meta砸2亿美元才挖一个顶尖人才，清华联手阿里可以体系化培养上百个。未来我们的孩子去不去美国已经不是核心问题了。因为，未来的AI领军者，会在中国的土壤里，被清华培养出来，被阿里托举起来！#AI #阿里 #清华

91. AI 圈的“春晚”提前开了？MiniMax 的M2.5，10B 激活参数跑出旗舰水准！ #人工智能 #科技改变生活 #玩个很新的东西 #MiniMax #Agent

92. 「Github一周热点104期」智谱GLM-5发布，打响春节AI大战模型第一枪

93. 盘点一周AI大事(1月11日)｜最强人形机器人 OpenAI公布2026研发路线图 DeepSeek被爆2月发布DeepSeek V4 Google推出Veo3驱动的数字人Vids 字节开源换脸视频模型DreamID-V 阿里开源数字人框架HRM2Avatar Lightricks开源顶级视频模型LTX-2 ElevenLabs推出最强语音转录模型Scribe v2 斯坦福开源睡眠分析模型SleepFM 港大发布开源版NotebookLM DeepTutor Razer推出全息AI老婆Project AVA 波士顿动力推出下一代Atlas #抖音知识年终大赏 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #机器人

94. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

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96. 盘点一周AI大事(9月28日)｜ChatGPT上线私人秘书 OpenAI与英伟达签手成功，英伟达投资OpenAI 1000亿打造算力中心微软与Anthropic感情升温，Copilot也接入了Claude ChatGPT上线私人秘书Agent ChatGPT Palse OpenAI 发布职业力基准测试GDPval 阿里推出千问全家桶，Qwen 3 Max数学竞赛拿满分，多模态Qwen 3 omni全面对标Gemini，最强视觉Qwen VL打败闭源 DeepSeek更新V3.1最终版 Meta开源代码世界模型 Google开发出生成式操作系统原型 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

97. 我的chrome退休了！更好用的AI浏览器Tabbit是什么样子

98. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

99. 谷歌DeepMind掌门人，诺奖得主哈萨比斯1月信息量最大的访谈 #ai #AGI #谷歌 #哈萨比斯 #agent

100. 蓝色起源成为全球第二个实现火箭回收的公司追上SpaceX，成功的秘诀居然是这个#亚马逊云科技 #生成式AI #出海 #reInvent2025 #AI

101. 英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核

102. 荣耀Magic8 Pro抢“鲜”体验! #荣耀2亿超夜神# 影像旗舰，长焦细节惊艳；自进化 AI 原生手机，支持3000＋场景的YOYO自动执行；AI绿洲护眼屏，行业首创AI视觉健康管理系统，贴心呵护用眼健康。真机体验如何？请看本期视频。#2025旗舰手机最爆标准版##荣耀巅峰旗舰# 科技阿诚的微博视频

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107. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

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110. Nano Banana x Lovart强强联手真的太丝滑了！图片模糊不再存在，8K高清，自动抠图，一站式编辑图片！

111. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

112. Cursor：AI编程「第三时代」来了

113. 2025 年被称为「Agent 元年」，你认为是名副其实还是过誉？

114. vibe coding时代，Agent写代码的空档，你在做什么？

115. 从失败中重生：一个 AI Agent 前端落地的真实复盘同步发布于博客：网页链接今天在 FEDay 上分享了一个 Agent 前端落地案例，核心内容是讲述了我参与的一个团队如何从"技术成功"走向"产品失败"，又如何在复盘中获得认知升级。这个故事的价值不在于成功的方法论，而在于那些踩过的坑和思维转变的过程。2025 年被称为 Agent 元年。Deep Research、Manus、Claude Code 相继发布，技术圈一片沸腾。很多团队都在问同一个问题：我们要不要做 Agent？在开始之前，我还是想讲一下我对 AI Agent 的定义：AI Agent（AI 智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。- 工具循环（tools in a loop）：模型调用工具 → 获取结果 → 继续推理- 有明确终点：为了达成目标，而不是无限循环- 目标来源灵活：可以来自用户，也可以来自另一个 LLM- 基础记忆能力：通过对话历史保存上下文信息朋友负责的团队面临的是一个真实的企业痛点：公司有完整的内部设计系统（Design System）和私有前端框架，但这些代码从未被 AI 训练过，通用模型根本无法直接生成符合规范的代码。目标看起来很清晰——做一个类似 Lovable 的工具，但用的是自己的 Design System。用户上传 Figma 设计稿或截图，Agent 自动生成符合内部规范的前端代码。听起来很美好，对吧？但挑战也很现实：- 要完整搭建一个 Agent 系统没想的那么容易，不仅要和模型交互，还要处理好用户交互，还有上下文工程- 要让模型理解和使用从未训练过的私有组件- 要在浏览器中实时预览生成结果- 出错了希望能自动修复由于团队之前没有开发过 Agent 相关产品，所以请我参与其中，提供技术咨询和方案建议。我第一个建议很现实：先跑通再优化—— 构建 Agent 最难的不是技术，而是完整跑通流程。我推荐他们基于 Claude Agent SDK 进行二次开发，而不是从零造轮子。一些关键理由包括：1. Claude Code 已经验证了它是可行的2. 开箱即用，内置工具足够满足绝大数场景3. 可以自定义工具、接入 MCP、自定义 Skill4. 可以接入国产兼容模型还帮着基于 Claude Agent SDK 快速搭建了一个原型系统。一些关键代码还开源在这里：网页链接这样很快有了个基本可用的 Agent。接下来就是解决代码的浏览器预览问题。一开始我们尝试用 Sandpack（浏览器端沙盒）做代码预览，结果发现复杂组件根本跑不起来，而且无法发挥 Agent 读写文件的能力。转向方案是给 Agent 一个本地文件系统——每个会话一个独立环境（虚拟机或目录），Agent 可以自由读取、修改、编译代码。这个决策让 Agent 的能力得到了最大化发挥。给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力另一个难题就是如何让 AI 学会使用从未训练过的私有组件？其实就是把 Agent 当作新员工，用高质量文档和参考代码来教会它。我们把设计系统说明、组件列表、API 文档全部 Markdown 化，让 Agent 按需检索。高质量的参考代码本身就是最好的教材。而且完全不需要复杂的 RAG 系统，直接让 Agent 去基于文件检索搜索本地文档和代码就足够了。还有一个难题就是如何保证生成代码的质量，让代码能跑起来？为了保证代码质量，为 Agent 建立了一套"生成 → 验证 → 修复"的自动化闭环：Lint 静态检查、编译验证、视觉比对（借助 Chrome DevTool MCP 做截图对比）。一个节约主 Agent 上下文的技巧：把验证工具放入 Skill 或 SubAgent，避免污染主 Agent 的上下文。把这些问题都解决后，Agent 终于上线了。系统跑通了，Demo 很惊艳，但……很快就没什么人用。初期大家觉得新鲜，但很快就弃用了。开始和他们一起深度复盘，发现问题根本不在技术，而在产品逻辑与用户习惯的错位。通过对内部员工的调查访谈，很快就找到了原因：习惯阻力：设计师和产品经理更习惯在 Figma 里工作，而不是对着一个对话框。从舒适区（Figma）跳到陌生区（Agent 对话），这个门槛比想象中高得多。大部分甚至不知道该在聊天窗口写啥。80/20 瓶颈：Agent 能实现 80% 的效果，但剩下 20% 的修改成本极高。而往往就是那 20% 决定了能不能用。流程割裂：生成环境和开发环境是脱节的，无法利用现有代码，需要手动把生成的代码复制回项目，操作繁琐。团队意识到，他们最初问的问题是："如何构建一个设计系统 AI Agent？"这种提问方式让 Agent 变成了目的本身，为了技术而忽略了本质。正确的问题应该是："我们设计系统的最终目的是什么？"答案其实只有两点：在整个企业内实现设计规范的统一；实现开发效率的提升。设计系统只是手段，而非目的。思维转换：以 AI 为中心重新设计现有的流程是为人设计的：手动沟通、反复修改、人工确认，步骤繁杂，效率低下。未来的流程应该为 AI 设计：Input → AI Agent → Output，路径直接，效率高。这带来了两个新的设计原则：AI 友好：选择 AI 容易理解和操作的技术栈。轻量化：只保留 Design Tokens，基于 AI 友好的开源系统（如 shadcn/ui）进行扩展，而不是维护一套庞大的私有组件库。破局之道：从 Agent 到 Skill最关键的转变是：不要做一个独立的 Agent 平台，而是将能力嵌入现有的 AI 开发环境。旧模式是"独立 Agent 孤岛"——Agent 和开发者之间存在割裂，效率低下。新模式是"融入开发工作流"——把设计系统变成一种 Skill（技能），可以被通用的 Agent（如 Claude Code、Cursor）调用。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。可以参考：网页链接这个案例让我想到几个更深层的问题：1. 技术成功 ≠ 产品成功很多技术人（包括我自己）容易陷入"技术可行就是成功"的思维定式。但用户不会因为你的技术牛就买单，他们只关心能不能解决自己的问题、能不能无缝融入自己的工作流。2. 做 AI 产品要"以 AI 为中心"思考我们常说"以用户为中心"，但在 AI 时代，可能需要增加一层：以 AI 为中心设计工作流，再让用户享受这个高效流程的成果。不是让 AI 模仿人的工作方式，而是重新设计工作方式让 AI 更高效。3. Skill > Agent独立的 Agent 平台有天然的adoption障碍。把能力封装成 Skill，嵌入已有的通用 Agent 生态，可能是更务实的落地路径。这也是为什么 Anthropic 推出 web-artifacts-builder 这样的开源项目——它就是一个 Skill 的范例。4. 行动本身就是价值即使这个项目"失败"了，团队获得的认知升级是无价的。从模仿人类工作流到为 AI 重塑工作流，这种思维转变只有在实践中才能获得。最后我想说的是："去构建（Build）"。AI 时代，失败没什么，好过什么都没做。

116. “源”神启动?实测日常高频场景中千问APP的表现

117. Kimi K2.5来了：杨植麟亲自站台，还能分身出100个Agent！

118. 大模型Agent的核心还是prompt？

119. Anthropic 官方教程：为 Agent 设计高效工具的最佳实践

120. 过去一年最被低估的 AI 产品，这次更新后迎来了最佳上车时机

121. #豆包手机#豆包手机的 Agent 概念最近被讨论得很热，但行业共识其实很明确：终端 AI 最关键的不是定义，而是落地。当下，荣耀在这方面走得非常靠前。MagicOS 的泛化执行能力覆盖 3000+ 场景，不是单点能力，而是系统级 AI。Magic8 的 YOYO 一句话比价、一句话打车，跨 App 自动执行，让“AI 帮你办事”成为现实体验。概念可以热，体验必须真。AI时代已经来临，AI Agent的未来方向还会走向哪里？

122. 空降OpenAI 智能体榜单第一名的FM Agent什么来头，有哪些信息值得关注？

123. OpenClaw狂揽16万star，是时候聊聊Agent Tools的AB面了

124. 推荐吕鹏（@甩甩鸟哥很严肃）开源的 Agmente 项目，让你可以从 iOS 手机上操作 Coding Agent Coding Agent。 OpenClaw 让我们看到了很多从手机指挥 Agent 的有趣场景，通过 Agmente 你可以在手机上跟 Gemini CLI、Claude Code、Qwen 等 AI 编程 Agent 对话，实时查看它们的工具调用和执行结果。吕鹏是 VS Code 团队的工程经理，主导了将 Copilot Coding Agent 和 GitHub Copilot CLI 集成到 VS Code 的工作，可以说他是最了解编辑器如何与 AI Agent 对接这件事的人之一。Agmente 最特别的地方在于它实现了 ACP（Agent Client Protocol，智能体客户端协议）——一个正在快速崛起的开放标准。ACP 要解决什么问题？现在 AI 编程 Agent 越来越多（Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI……），编辑器/IDE 也很多（VS Code、Zed、JetBrains、Neovim……）。如果没有统一标准，每个编辑器想接入每个 Agent 都要单独写一套集成代码，反过来每个 Agent 想支持每个编辑器也一样。这就是经典的 M×N 问题。ACP 就是来解决这个问题的。它的角色类似于当年的 LSP（Language Server Protocol）——LSP 让任何编辑器都能接入任何语言的智能提示，ACP 则让任何编辑器都能接入任何 AI 编程 Agent。Agent 实现一次 ACP，就能在所有支持 ACP 的客户端上运行；客户端实现一次 ACP，就能接入整个 Agent 生态。从这个项目也反映出 AI Agent 发展中几个值得注意的趋势：1）Agent 正在脱离桌面束缚。以前编程 Agent 只能在 IDE 或终端里跑，Agmente 让你在手机上就能监控和交互。想象一下：你让 Claude Code 在远程服务器上干活，然后出门遛弯时在手机上查看进度、审批工具调用——这就是 Agmente 支持的场景。它通过 WebSocket 连接远程 Agent，还支持 Cloudflare Tunnel 做安全访问。2）标准协议正在改变游戏规则。就像 MCP 让 Agent 能统一访问各种工具和数据源一样，ACP 让 Agent 能统一接入各种客户端界面。一个 Agent 写一次 ACP 适配，就能同时在 VS Code、Zed、JetBrains、甚至手机上被使用，这大大降低了 Agent 生态的碎片化。3）从“人用编辑器”到“人监督 Agent”的范式转变。 Agmente 的交互设计很能说明问题——它重点展示的不是代码编辑界面，而是对话历史、工具调用和执行结果。这暗示了一种新的开发模式：开发者的角色从写代码变成下达指令、审核 Agent 的行为。项目地址：github.com/rebornix/agmente 网页链接

125. #微博声浪计划##罗永浩长文谈AI手机#你的手机也能秒变AI手机！AutoGLM开源应用通过云端虚拟操作，让普通手机无需换设备或系统权限，实现AI自动化。能完成外卖、导航、办公等任务，云端操作隔离本地数据，规避大厂风控，开源生态推动技术平民化，引发行业对流量和商业模式的思考。值言说的微博音频

126. 喝点VC｜a16z：Computer-using Agents代表着一次超越浏览器自动化和RPA的跃迁

127. 谷歌要把AI送上太空！AI发展太快，地球能源不够用了？谷歌刚刚公布Project Suncatcher，计划2027年发射搭载AI芯片的太阳能卫星，直接在太空运行AI任务！太空卫星能24小时高效利用太阳能，发电效率是地球的8倍，还能避开电网限制和社区反对。谷歌的AI芯片已通过5年太空辐射测试，准备开启AI能源新纪元。

128. 免费n8n工作流：一键监控抖音、公众号、小红书、X、YouTube所有动态，保姆级教程！

129. Anthropic发布万字长文：系统化评估 AI Agents 的工程方法

130. 对话阶跃AI：做桌面 Agent，要比 Claude Cowork 往前一步

131. 00后天才华人缔造7x24h自主机，硅谷彻底沸腾！为了活着，AI疯狂搞钱

132. 对于5年后AI与自动化的影响或许有所高估，但它的长远效应必然远超这张图表的预测。随着 AI 技术加速渗透，企业重构工作流程、以自动化替代部分岗位已成行业趋势，不过岗位替代并非等于失业，新岗位会同步涌现，职业转换的需求也将随之而来。对于个人，重要的是拥抱变化、终身学习、自我迭代。

133. AI时代如何赚钱，纯技术角度教学

134. 「豆包手机」为何能靠超级Agent火遍全网，我们听听AI学者们怎么说

135. AWS re:Invent 2025：AgentCore 与大规模 Agentic AI 生产平台

136. 量化交易机器人一天都在做什么？

137. AI Agent的挑战及趋势

138. AI Workflow + AI Agent + Chatflow：智能自动化范式的革命性应用

139. AI Agent实现自动化繁琐任务，提升效率，释放创造力的50个强大用例

140. 究竟什么是AI agent？

141. 收藏必读！AI Agent与Agentic AI的终极指南：从任务执行者到协作生态

142. AI Agent完全指南：从核心思想到实战应用，让AI像人类助理一样自主工作

143. 不用步步指挥！AIAgent自主搞定复杂任务，工作逻辑大反转

144. 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%

145. 从 0 到 1 做好 AI Agent！产品经理的场景筛选 + 功能设计 + 用户信任全攻略

146. AI Agent开发遇到大麻烦：运行10分钟出错，根本找不到问题在哪

147. AI Agent最新重磅综述：迈向高效智能体，记忆、工具学习和规划

148. 当 AI 失去“长线程”——Anthropic 把软件工程的老办法翻出来，给 Agent 打了一根脚手架

149. 深入解析 AgentBox 架构：打造 AI Agent 的企业级运行时底座

150. 理解 Agentic Systems: Workflows vs Agents

151. 别再把 AI Agent 当成一个 Python 程序了

152. 可联想、会成长的长期记忆 AI Agent 记忆实现原理 (Memory Matrix)： Working Memory：即时上下文，负责多轮对话的流畅性。 Episodic Memory：情节记忆（SQLite），像人类一样记住"上次聊天发生了什么"。 Semantic Memory：语义记忆（LanceDB + 本地 Embedding），存储永久性事实（如"用户喜欢Rust"），支持模糊搜索。 Graph Memory：关联记忆（NetworkX），自动构建概念知识图谱，让 AI 具备联想能力。项目核心优势： Privacy First（隐私优先）：虽然用了云端模型（DeepSeek）进行推理，但你的所有长时记忆数据（向量库、图谱）都 100% 存储在本地硬盘。 Cyberpunk AR（沉浸式体验）：全网少见的结合了面部识别 (Face Mesh) + 音频可视化 + 记忆 HUD 的 Web 界面。 Smarter Over Time（越用越聪明）：真正的"积累型"AI，而不是每次刷新就失忆的 Chatbot。

153. Anthropic最新工程实践：如何长时间运行AI Agent的有效架构

154. 如何用AI Agent全自动实时梳理全球重点新闻

155. 实在Agent如何保证数据安全？破解智能体数据隐私问题的行业典范

156. CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作

157. 用 AI Agent 自动化营销工作流：从“会聊天”到“能执行”的落地指南

158. 加速AI Agent！腾讯云推出Agent Infra解决方案

159. 大语言模型(LLM)、AI代理(AI Agent)、工作流(Workflow)、AI自动化(AI Automation)都是啥？

160. 数据工程师自述：AI Agent如何帮我自动化80%的管道工作

161. 专家定制，如影随形，Alice Agent移动版正式发布啦！

162. AgentScope 拥抱函数计算 FC，为 Agent 应用提供 Serverless 运行底座

163. AI与Agent的本质：从自省到自动化，解锁技术应用的核心密码

164. 2026:GUI Agent（图形界面智能体）

165. 不用发工资还能进化！AI Agent 智能比员工还能干？教老板躺赚秘密

166. 五分钟搞清楚 Agent、A2A、MCP 和 Skills 的概念与区别

167. AI时代集团管控中的Agent治理

168. Stagehand 快速入门教程第3讲-高级功能与最佳实践

169. 从 RPA 到 AI Agent：AI 驱动的智能流程自动化解决方案

170. 居然真的把Agent讲的这么清晰！太牛了！

171. 从自动化客服到 ERP 任务代理：企业 AI Agent 的成熟之路

172. 用一天跑通第一个AI Agent项目。AI Agent的核心竞争力在于能自主执行复杂任务，大幅提升自动化效率与智能决策能力🎚，核心涵盖四大模块：感知、记忆、规划决策、行动/工具调用。我完整整理了Agent搭建全流程，从基础框架搭建，到真实项目落地实现，跟着练完，你的Agent搭建能力直接拉满、原地封神！ #AIAgent #Agent #大模型 #人工智能 #学习打卡

173. 【人工智能】当 AI 失控时：在自主Agent时代如何缓解内部威胁

174. AI智能体协作革命：AgentX如何打造高效自动化团队，解锁生产力新纪元

175. 企业上线AI Agent的主要安全风险与合规自评估清单

176. AI Agent 如何重塑桌面操作自动化

177. 动手搭建 AI Agent❗️❗️❗️ AI Agent在于其能自动执行复杂任务，大幅提升自动化和智能决策的效率。AI Agent是有能力主动思考和行动的智能体。让任务自动化，主要包括感知、记忆、规划与决策、行动/使用工具。 · 🔍AI Agent的工作原理分为几个步骤。 1️⃣ 首先是感知，AI Agent通过传感器感知物理或虚拟环境中的变化。这些传感器可以收集视觉、听觉或其他数字输入的数据，为后续步骤提供必要的原始信息。 2️⃣ 其次是记忆，AI Agent根据历史数据和交互记录，存储与任务相关的关键信息和经验。这些存储的信息帮助AI Agent在未来的决策中提供更精确的依据。 3️⃣ 然后是规划与决策，AI Agent会分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策，确定最佳的行动路径。这个步骤确保AI Agent可以做出最优的决策来完成任务。 4️⃣ 接下来是工具使用和行动，AI Agent利用外部工具或内置功能来执行决策指令。例如，可以调整生产线、发送通知，或调整算法设置，以执行特定的任务。#大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型训练 #Agent

178. 从”工具”到”伙伴”：一个AI Agent的进化之路

179. 瞬间对AI Agent的喜爱程度达到了100000000% 🎯AI Agent 的核心价值在于能够自主完成复杂任务，显著提升自动化水平与智能决策效率。其能力主要体现在四个关键环节：感知、记忆、规划与决策、行动（含工具调用）。 🎯具体工作流程如下： ✔感知：Agent 通过传感器或数字接口获取环境信息，如图像、语音、文本或系统状态等，形成对当前情境的理解。 ✔记忆：将历史交互、任务上下文和经验数据进行结构化存储，为后续推理提供长期或短期记忆支持。 ✔规划与决策：基于感知输入与记忆内容，Agent 进行目标分解、路径规划和策略选择，动态生成最优执行方案。 ✔行动与工具调用：通过调用 API、操作软件工具或控制物理设备等方式，将决策转化为实际动作，完成任务闭环。 📚练完这些你的Agent就牛了！ #Agent #大模型 #人工智能 #AI #热门

180. 豆包检索必看：提升AI Agent指挥效率的3个核心技巧

181. 为什么接了 OpenClaw，AI 还是不好用？90% 团队都会踩的 6 个 Agent 误区

182. 告别无效转型！这套AI Agent打法，成就企业效率、业绩10倍增长

183. 从0-1搭建商用 AI Agent（智能体）

184. GoBot智能Agent系统：AI驱动的任务自动化解决方案

185. 当我部署AI Agent时，也遇到了和元宝一样的安全问题

186. 突然发现AI Agent拆解思路真的清晰。AI Agent在于其能自动执行复杂任务，大幅提升自动化和智能决策的效率，🎚️让任务自动化，主要包括感知、记忆、规划与决策、行动/使用工具。 · ⭕AI Agent的工作原理分为几个步骤。 ✔️首先是感知，AI Agent通过传感器感知物理或虚拟环境中的变化。这些传感器可以收集视觉、听觉或其他数字输入的数据，为后续步骤提供必要的原始信息。 ✔️其次是记忆，AI Agent根据历史数据和交互记录，存储与任务相关的关键信息和经验。这些存储的信息帮助AI Agent在未来的决策中提供更精确的依据。 ✔️然后是规划与决策，AI Agent会分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策，确定最佳的行动路径。这个步骤确保AI Agent可以做出最优的决策来完成任务。 ✔️接下来是工具使用和行动，AI Agent利用外部工具或内置功能来执行决策指令。例如，可以调整生产线、发送通知，或调整算法设置，以执行特定的任务。 · AI Agent不仅可以提升自动化效率，还能应用于智能供应链管理，⏱️能够实时监测和分析供应链中的库存水平、订单状态、运输状况和市场需求变化。通过整合这些信息，AI Agent可以自动调整采购计划、优化库存水平，甚至自动与供应商协商重新订购或调整运输方式。 . 在供应链管理中，AI Agent首先会🔝持续监测库存水平、订单状态和运输状况，实时收集关键数据。 #Agent #大模型 #计算机 #程序员 #我要上热门

187. 从0-1搭建AI Agent（商业智能体） Agent优势在于自动执行复杂任务提升自动化和智能决策效率。 ✅工作原理主要是四个步骤 1.感知。通过传感器感知环境变化。 2.记忆。根据历史数据在未来做更精确的决策。 3.规划和决策。分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策。 4.工具使用和行动。执行决策指令。 ⭕以供应链管理为例 AI Agent首先会持续监测库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，基于历史库存数据及当前动态，优化存储信息，帮助预测未来需求，同时列出采购计划。接下来，分析运力及需求动态，制定运输计划，做出决策。#大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型训练 #Agent

188. 全天候AI Agent ClawdBot（MoltBot）开源人工智能代理工具，完全的计算机控制权，无限的记忆系统，通过即时消息远程操作

189. AI 智能体开发：管控风险，而非消除不确定性

190. AI Agent自动化工作流搭建

191. 它真的把Agent搭建讲得好清晰啊！！！。AI Agent在于其能自动执行复杂任务，大幅提升自动化和智能决策的效率，让任务自动化，主要包括感知、记忆、规划与决策、行动/使用工具。对于AI产品经理岗，Agent可以说是能让你提升一个档的技能了。现在无论是投实习还是投中厂大厂小厂，📮很多JD都会标注：懂LLM/Agent/MCP等基本应用原理，能和技术团队无障碍沟通优先。完整整理了Agent搭建全流程，从基础框架搭建到真实项目搭建与实现，练完你的Agent搭建水平就牛了！希望对大家有帮助~#AI #大模型 #大模型即将改变世界 #程序员 #人工智能

192. OpenClaw 实战：用 AI Agent 做企业运维自动化

193. 我愿称之为AI Agent最伟大的网站！！！

194. 别让AI Agent搞砸对外业务了，欧洲巨头揭秘内部玩法的真正价值

195. NVIDIA:真实世界Agent系统的安全与保障框架

196. 2026：如何利用 AI Agent 重构自动化测试技术体系

197. AI Agent 构建指南：从零起步的基本原则

198. 【人工智能】AI Agent 的陷阱：无人预料的自主系统隐性故障模式

199. AI赋能运维：AI Agent在运维场景中的应用

200. 研发AI Agent整一年：烧钱换的血泪经验，三招避开无用功

AI Agent真能24小时自动化工作吗？全网观点大碰撞

张大妈

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精选参考来源

张大妈

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