AI智能体重构工作流程：从工具叠加到系统性变革_服务软件

1. 什么是 AI 智能体？

2. 利用 MCP Prompts 实现工作流自动化

3. 最强AI视频工作流：自动量产高质量短视频，无需剪辑，真正一键成片！

4. n8n上线Chat Hub！工作流秒变GPTs、仅使用权分享终于实现了

5. #叩问2025##AI是泡沫还是明天#AI泡沫表象下的变革曙光。当下，AI是泡沫还是明天的争论甚嚣尘上。从表面看，高估值、盈利路径不明、算力闲置与应用同质化等现象，似让AI深陷泡沫迷雾。但掀开这层面纱，便知这不过是重大技术革命初期的常规写照。AI变革的“明天”属性，由几个不可逆趋势支撑。技术从“模型竞赛”迈向“场景融合”，重塑流量与工作范式；其对社会的渗透速度和深度远超互联网早期，逼得各行各业拥抱变革；发展逻辑也从追求参数规模转变为注重推理效率与商业落地。静态争论“泡沫”意义寥寥。市场出清自会淘汰投机者，为价值创造者奠基。未来赢家，必定是深耕产业、解决实际问题的创新者。对个人和社会而言，关键是驾驭AI，用它替代重复劳动，让人类聚焦创造性工作。AI前路虽非坦途，但方向已然明确，值得我们满怀期待与信心坚毅前行！

6. 传统认知里的慢工出细活在AI浪潮里根本就是个笑话。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #科技

7. 谁能控制芯片供应链，谁就能主导AI的未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #芯片

8. #一分钟视频创作季# 智能体进入到需求侧与供给侧形成双重驱动。2026 年全球 AI 智能体市场规模将达 115.5 亿美元，较 2025 年实现 45.8% 的高速增长。中国市场增速更为迅猛，行业测算显示 2025 年国内企业级智能体市场约 109 亿元，未来三年复合增速超 211%，2026 年有望突破 300 亿元大关。消费电子与企业服务是核心增长点， 2026 年将有超 30% 的企业软件内置智能体能力，2026 年部署生成式 AI 智能体的企业比例将从 2025 年的 25% 翻倍至 50%，62% 的投资方预期实现 100% 以上回报。消费电子、网络安全、供应链管理成为投资热点，端侧与云端协同的混合架构将吸引更多资本布局。#AI创造营##财经朋友圈# 种斌Marco的微博视频

9. 在学习各种技巧的同时，思维上的转变也很重要。理解「AI 应用」与「传统应用程序」之间的差异，能够从更高层面来理解AI应用，这就比起掌握如何调用AI接口这种技能，更重要！！！「AI 应用」 vs. 「传统应用程序」不止是“模型 vs 程序”，而是“系统范式”的差异。长期以来，我们习惯了传统应用程序的逻辑：由程序员写规则 → 写程序 → 编译 → 执行 → 升级。这是一套从规则到程序的“确定性逻辑体系”。AI 应用则完全不同，它是一套“从数据到模型的统计逻辑体系”。1 传统应用程序1）规则由人写。2）软件行为由代码决定。3）编译和执行是固定流程。4）错误是可复现的、可定位的。5）程序升级靠人工开发和补丁。这意味着人类对系统行为几乎拥有完整控制权。2 AI 应用1）规则不是人写，而是数据和算法自动生成。2）错误不是由 bug 导致，而是由训练数据偏差、特征空间不完全、模型错误泛化导致。3）模型不是一次产物，而是持续更新的产物（持续训练和监控）。4）系统的可解释性有限（尤其深度学习）。5）模型行为随数据环境变化不断漂移。这意味着 AI 应用是一个不断演化的系统，而不是一个稳态软件。技术上的关键变化在于：1）模型的“逻辑”分布在参数空间中，而不是代码逻辑中。2）模型行为不可完全解释，只能通过监控、对抗测试、统计性手段约束。3）工程挑战从“代码工程”转向“数据工程 + 模型工程 + 算力工程”。#微博兴趣创作计划# #程序员#

10. MIT 这篇报告的关键内容↓STATE OF AI INBUSINESS 2025★ 执行摘要1. 投入300-400亿美元，95%零回报：尽管企业在生成式AI上投入巨大，但只有5%的试点项目带来了可衡量的利润影响。2. "生成式AI鸿沟"：广泛采用（如ChatGPT、Copilot等工具）与低转型率（鲜有集成化、可学习的系统）并存。3. 障碍：问题不在于监管、基础设施或人才，而在于学习。现有工具无法保留反馈、适应或随时间改进。4. 赢家：一小部分买家和供应商通过要求/定制能够在工作流中学习适应的系统而取得成功。★ 身处生成式AI鸿沟的错误一侧1. 采用 ≠ 颠覆： 9个行业中有7个未见结构性变化。只有科技和媒体行业出现了有意义的转变。2. 试点到生产的差距： 95%的自定义企业AI工具未能进入生产阶段；只有5%成功。ChatGPT被广泛使用，但在关键任务工作流中失败。3. 影子AI经济：员工使用个人ChatGPT/Claude账户的频率远高于官方企业工具（使用率90% vs 企业采购率40%）。这通常能带来更好的投资回报率。4. 投资偏见：约70%的预算流向销售/营销，但最大的投资回报率在于后台办公自动化（采购、财务、运营）。★ 跨越鸿沟 – 构建者（供应商）1. 制胜策略： - 专注于狭窄、高价值的用例（合同自动化、语音AI、代码生成）。 - 构建能够从反馈中学习并深度嵌入工作流的系统。 - 通过推荐、合作伙伴关系以及与现有供应商的集成（渠道驱动采用）来赢得信任。2. 时机风险：机会窗口正在关闭。企业将在未来12-18个月内"锁定"自适应系统。一旦工作流程被训练到工具中，转换成本将急剧上升。★ 跨越鸿沟 – 购买者（企业）1. 自建 vs 购买：外部合作伙伴的成功率大约是内部自建的2倍。2. 最佳实践： - 像对待业务流程外包/咨询公司一样对待AI供应商（要求其对结果负责，而不仅仅是演示）。 - 自下而上采用：授权一线经理和"专业消费者"（已经在使用ChatGPT的前线用户）领导推广。 - 要求深度定制、数据安全、与现有工具集成以及适应性。- 投资回报率存在于被忽视的领域：前台办公：更快的潜在客户资格审核，更好的客户保留。后台办公：节省200-1000万美元的业务流程外包费用，减少30%的代理支出，内部化风险检查。★ 劳动力影响1. 尚未出现大规模裁员：岗位替代是有针对性的（客户支持、行政处理、外包开发任务）。2. 主要影响：受冲击行业（科技、媒体）的业务流程外包/代理支出减少以及招聘增长放缓。3. AI素养成为核心招聘筛选条件：许多高管更看重工具熟练度而非工作年限。★ 下一个前沿 – 智能体网络1. 超越智能体： "智能体网络"将使自主系统能够在互联网上进行协商、交易和集成。2. 转变：从孤立的SaaS → 使用MCP、AZA和NANDA协议的可互操作智能体。3. 结果：企业从提示驱动转向协议驱动的自动化，智能体跨流程自我协调。★ 核心洞见1. 高采用率，低回报率：大多数组织在试验生成式AI，但只有极少数实现了转型。2. 学习是瓶颈：缺乏记忆+适应性阻碍了工作流程的扩展。3. 影子AI揭示了有效方法：个体员工比官方企业部署更快地推动投资回报率。4. 自建 → 购买的转变：外部合作伙伴的成功率是内部自建的两倍；内部自建大多失败。5. 后台办公是隐藏的金矿：真正的回报率在于消除业务流程外包和节省运营成本，而非前台办公的营销炒作。6. 智能体网络即将到来：企业必须立即锁定自适应的、智能体化的系统——否则将面临永久落后的风险。报告：www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf#人工智能##ai创造营#

11. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

12. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

13. AI正在成为破解企业官僚主义的关键武器。 #大咖观察 #红衣分享 #职场 #人工智能

14. 微表情测谎、极速赔付、AI打败AI，深聊“AI in All”下的保险革命与增长飞轮【硅谷101】

15. 当智力变成白菜价，百亿美金创始人揭秘普通人未来3年最大出路 Notion 创始人 Ivan 赵的这篇万字长文，让我看透了 AI 时代的三个真相：智力正在“基建化”：当脑力劳动变成自来水一样廉价，你的“努力”可能正在贬值；人类不是“胶水”：别再把生命浪费在标签页的切换和粘贴上，真正的变革是重构，而不是效率；品味是最后的护城河：技术是油门，品味才是方向盘 #ai #科技 #马斯克 #Notion #创业思维

16. AI帮你接管流程：这次轮到差旅了

17. 这个对 Agent 的定义和归纳挺好！Agent 是一种能够自主决策、执行任务、并在过程中动态调整行为的智能体。它并不是简单的问答系统，而是能理解目标、规划行动、调用工具、记忆状态，并根据反馈优化策略的智能执行系统。关键特征：（1）自主性：Agent 不依赖固定流程，而是根据上下文和已学到的信息动态决定下一步行动。（2）记忆能力：能够在多轮交互中保持状态，记住过往的操作与结果，用以改进后续决策。（3）工具使用：可以选择并组合不同的外部工具或系统，灵活完成复杂任务。（4）自适应性：在策略失败或信息不足时，能尝试不同方法或补充信息，持续优化执行路径。架构形式：（1）单智能体（Single-Agent）架构：由一个 Agent 处理所有任务，适用于中等复杂度的流程。（2）多智能体（Multi-Agent）架构：不同的 Agent 负责不同子任务，能处理复杂工作流，但需要协调机制确保协同一致。工作方式：Agent 通常会将用户请求拆解为子任务，通过搜索、记忆和工具调用等过程生成最终响应，并在此过程中不断判断是否需要更多信息、是否已回答过类似问题、是否需要切换策略。归纳起来：Agent 是具备理解、规划、执行、记忆与自我调整能力的智能体，能够以动态和自适应的方式完成复杂任务。#ai创造营# #程序员#

18. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

19. 读完麦肯锡2025年的「The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation」报告，得到的关键词是：“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策”、“AI原生组织”。2025 年的 AI，不再是“试试看”的阶段，而是企业真正要回答的一个问题：AI 究竟能不能带来企业级的转型价值？大家可以看看自己所在的企业，是不是也都在思考这个问题，甚至正在做着这个事情。麦肯锡最新发布的年度报告显示，近九成企业已经在使用 AI，但真正将 AI 大规模嵌入核心流程、并在企业层面实现实质性收益的，只有约三分之一。而那些“AI 高绩效企业”（即超过 5% 企业利润来源于 AI 使用的组织），不仅跑得更快，也更“敢想”——他们用 AI 去做的，是增长、创新与流程再造，而不是单纯地“降本提效”。1. 从“试水”到“扩张”：AI 已成基础设施，但落地仍浅报告指出，88% 的受访企业在至少一个业务环节中使用 AI，比 2024 年上升了 10%。然而，超过 60% 的公司仍停留在“试验或小规模部署”阶段，只有三分之一进入了系统化扩展。换句话说，AI 已经普及，但还未“融入骨髓”。这与过去企业上云、信息化的轨迹相似：先有工具，再有流程变革，最后才是组织重构。现在，AI 正处在第二个阶段的拐点上。企业要真正释放 AI 的价值，不能只把它当插件，而要把它当“新的操作系统”。只有当流程被重新设计，数据和决策机制被重构，AI 才可能带来企业级的绩效提升。2. AI Agent成新热点，但仍在早期萌芽62% 的企业已经开始试验或规划 AI Agent，其中 23% 已在至少一个业务单元进行扩展。最常见的落地领域是 IT 支撑、知识管理与客户服务。这些 Agent 的典型特征是：基于大模型、能在现实流程中执行多步操作，具备一定的自主规划与执行能力。换句话说，它们正在成为企业内部的智能体员工（今年很流行的词语）。然而，报告也指出：大多数 Agent 项目仍停留在探索阶段。只有少数企业能把 Agent 真正融入工作流。Agent 是企业 AI 化的“第二曲线”。第一曲线解决“认知自动化”（生成、理解、总结），第二曲线解决 “行动自动化”（执行、协作、闭环）。未来谁能构建出稳定、安全、可控的 Agent 系统，谁就能在企业智能化中占得先机。3. AI对企业的终极目标「重构业务」：不只是自动化，而是再造业务报告显示，AI 高绩效企业有三个共同特征：1）目标不只是效率，而是“创新 + 增长”。他们把 AI 当作企业战略引擎，而不是节省人力的工具。2）高层领导深度参与（老板记得看看这条！），亲自推动 AI 战略、预算与文化转型。3）主动重设计工作流。超一半的高绩效企业重新定义了核心业务流程，使 AI 能自然嵌入执行体系。这些公司普遍具备更成熟的治理机制、更快的迭代周期、更高比例的数字预算（超过 20% 投入 AI 技术），并在“人机协作机制”上建立明确规范——例如何时由人类介入模型输出验证。这可能是 AI 带给企业的终极价值：“组织再设计”，不是“部署更多模型”。如果管理方式、人才结构和决策流程仍是旧的，AI 只能是装饰。高绩效企业的关键秘诀，是“AI 驱动的再造组织”。4. AI + 人的价值共生一个有趣的发现是，AI 高绩效企业比普通企业更容易遭遇风险（如知识产权冲突、模型不准、合规问题），但它们也更善于处理这些问题。麦肯锡的解释是：野心越大，试错越多；试错越多，成长越快。领先企业普遍采用“Human-in-the-loop”机制，让人类专家与 AI 形成闭环。这种“混合智能”不只是监督，更是协同优化。正如报告中所言，“AI 从不是独立的解决方案，它是一种与人协作的智能放大器”。未来的竞争不在于“AI 是否取代人”，而在于“谁能更好地与 AI 协作”。人类的判断力、语境理解与价值感知，是 AI 无法替代的部分。AI 只是把这些能力放大。5. AI对就业的影响麦肯锡调查发现，32% 的企业预计来年会因为 AI 减少员工数量，但 13% 认为 AI 会带来新增岗位。尤其是大公司，它们更倾向于“结构性重组”而非“单纯裁员”——AI 工程师、数据架构师、Prompt 工程师、AI 产品经理正在成为新热点岗位。——读完这份报告，我最大的感受是：AI 的下一步，不是模型能力的突破，而是组织思维的转变。当企业不再问“AI 能做什么”，而是开始问“我们怎样重新设计工作，让 AI 自然发挥作用”，这才是真正的拐点。我们可以预见，未来三年里，“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策” 将成为 AI 落地的关键词。那些能把 AI 变成企业文化和工作方式的公司，才会成为下一代“AI 原生企业”。麦肯锡在报告结尾写道：“AI 已经普遍存在，但真正的价值还在前方。”从 ChatGPT 到企业 Agent，从生成到执行，从工具到伙伴——AI 正在推动我们重新定义“人类与机器如何协作创造价值”。这场变革，才刚刚开始。#ai创造营# #微博兴趣创作计划# #ai前沿速递#

20. AI原生架构，正在重塑企业AI战略落地的底层逻辑

21. 谷歌（Google Cloud）在其最新的《2026年AI智能体趋势报告》（AI Agent Trends 2026 Report）中，提出了AI智能体将如何重塑业务模式并驱动新价值的五大核心趋势。谷歌发布的2026年AI智能体五大趋势：AI智能体将助力全员生产力提升（AI agents will help everyone be more productive）员工将从日常重复性的执行工作转向更高层级的战略决策，将任务委托给不同的AI智能体来达成目标。AI将成为工作流程的起点。智能体工作流将成为核心业务流程（Agentic workflows will become a core part of business processes）系统中的多个智能体将能够相互协作、协调和通信，以自动化复杂的、多步骤的流程。这远超简单的聊天机器人，能够运行从开始到结束的完整工作流。从“搜索引擎优化”转向“智能体可发现性优化”（From SEO to Agent Discoverability）随着AI智能体开始代表人类进行决策和采购，企业将不再仅仅针对人类用户进行优化（SEO），而是需要优化其数据和接口，以便能被其他AI智能体“发现”并与之交互。提供“礼宾级”的客户体验（"Concierge-style" customer service）AI智能体将能够处理高度个性化的体验，实现全天候、跨语言、跨平台的实时响应。智能体能够理解上下文并处理从查询到完成交易的全过程。建立统一的AI生态系统与人类协作（Building a Unified AI Ecosystem & Human-AI Collaboration）孤立的AI工具将连接成一个单一的生态系统。同时，企业的重点将转向培训员工如何更有效地与AI协作，确保在处理复杂问题和道德考量时有“人类在环”（Human-in-the-loop）。原文网址：Google Cloud 官方博客文章：5 ways AI agents will transform the way we work in 2026 网页链接(注：这是该报告的核心总结文章)Google Cloud 资源中心（报告下载页）：AI agent trends 2026 report | Google Cloud(您可以在此页面下载完整的 PDF 深度报告)网页链接 Google谷歌爱好者的微博视频

22. 我越来越相信，未来最顶尖的员工，必将是那些带着“定制智能代理”和个人专属软件上岗的人。他们不是靠天赋或拼命，而是靠不断打造属于自己的自动化系统，成为“100x员工”。我的做法很简单：在做事的同时，自动化重复流程，构建能替代或消除任务的智能工具。时间久了，这些工具不再是“工具”，而是我的个人基础设施——一支默默帮我消除阻力的“私人作战团队”。当你开始这样思考，每一个重复动作、繁琐流程不再是公司问题，而是自己系统的“漏洞”。每周修复3-5个，几个月后你将拥有：- 专属自动化流程 - 个人研究和监控代理 - 定制化操作界面 - 智能层叠加在工作之上这就是复利效应，是让你跃居全新效率曲线的秘密。多数人还在“做活儿”，少数人已经在“设计系统”替自己干活。后者才是不可替代的力量倍增器。未来企业若能赋能员工、支持他们打造个人研发系统，将赢得真正的竞争优势。我们正迈入“装备型员工”的时代，这将彻底改变职场生态。思考：真正的优势不是努力，而是用智能系统提升“天花板”。掌握这点的人，将从“做任务”转变为“塑造未来”。原文：x.com/codyschneiderxx/status/1993817048896427

23. #京东云灵境AIGC平台上线#☁️该平台已聚合Vidu、拍我AI、可灵AI等多家大模型的最新服务，支持文生图、文生视频等多模态内容生成。其核心特点是依托京东在零售、物流等领域的实践经验，为企业提供海量经过商业验证的模板库，例如可一键生成商品展示视频或虚拟试穿效果，旨在帮助企业打通从创意到销售的闭环。这远不止是一个新的AI工具上线。京东灵境的推出，实质上是将其庞大的零售生态和数据积淀，转化为面向B端企业的“创意基础设施”。它标志着大模型竞争进入“场景落地”深水区——未来比拼的未必是技术参数，而是谁更懂行业、谁的解决方案能直接带来生意增长。对于广大中小商家而言，这意味着专业级营销内容的生成门槛将被大幅降低。

24. 什么是AI 原生组织？上篇内容总结了麦肯锡的2025 AI 报告，提到一个概念「AI原生组织」，这个概念用的地方不少，但到底是啥？核心理念：让AI成为组织的中枢神经系统，而不是外接插件。可以简单理解为AI占主导地位，而不是各种补丁。传统组织是“人驱动、AI辅助”，在流程上套用AI；AI 原生组织则是“AI驱动、人监督”，在设计上就假设AI执行主要环节，人类负责策略、创新和审查。★ 怎么判断一个组织是AI原生1. 战略驱动企业增长和创新的核心 vs. 提效工具如果一个公司里面AI不能是业务增长的来源，而只是提效或者效率工具，那还不是。2. 数据架构具备为AI服务的数据体系：数据能实时流动、可被模型调用、能形成反馈闭环。数据不是静态报告，而是活的“训练燃料”。3. 工作流程AI是否深度嵌入流程中？AI不是工具栏里的选项，而是参与每个节点的执行者——自动生成方案、自动汇报、自动优化。比如合同是不是先AI生成再人监督着来优化。4. 人才与文化是否存在AI协作岗位，如Prompt Engineer、Agent Orchestrator？员工是否具备与AI共创、验证的心态？5. 自我学习机制组织是否让AI的反馈反过来优化流程？在AI原生企业里，流程迭代不靠层级汇报，而是靠模型输出和数据驱动。当一个组织在以上五个维度中，至少有三项以AI为核心设计，就可以认为它“具备AI原生特征”。★ 传统企业如何转型为 AI 原生组织转型不是“部署更多AI产品”，而是“重塑组织的操作系统”。关键有四步。1. 重新定义AI角色不要从“AI能在哪用”出发，而要从“哪些任务最适合让AI主导”出发。例如，让AI自动生成报告、人类只做策略判断；让AI处理客服沟通、人类负责异常和升级。2. 搭建AI基础设施构建三层支撑体系：数据中台（保证数据质量与流动性）、模型中台（统一调用模型）、Agent系统（执行任务与协调）。3. 流程重塑重新设计流程，让AI嵌入核心节点。比如在市场营销中，AI生成创意 → AI监控投放效果 → AI优化预算 → 人类评估策略。4. 文化与治理建立AI共创文化，让每个人都有与AI协作的能力。同时注意兜底的安全问题。转型是否成功的标准是：AI是否已经成为决策与执行的一部分，而非独立工具。★ AI 原生的本质：重塑人机分工AI 原生组织不是为了“让人更轻松”，而是为了“让AI做得更多”。它重新定义了人机分工：AI负责执行与优化，人负责判断与创造。未来的组织竞争，不再是“谁用AI更快”，而是“谁能更快让AI成为自己的操作系统”。#ai创造营##科技#

25. #京东推出“京东AI购”独立APP# 购物APP也玩“单飞”，AI要当导购主角？🤖京东近日推出了名为“京东AI购”的独立APP。该应用主打由京东自研产业大模型“言犀”驱动的AI导购服务，旨在通过对话式交互，理解用户需求并精准推荐商品，提供个性化的购物决策辅助。【评论】在AI功能已成电商APP“标配”的今天，京东选择将其独立成端，是一次大胆的“功能前置化”实验。这相当于将以往藏在角落的“智能客服”，升级为整个购物流程的“总入口”。其深层意图在于：绕过传统电商复杂的货架与搜索逻辑，用最自然的对话直接匹配需求，重塑“人找货”的体验。这不仅是在测试AI的实用性，更是在探索下一代“对话式电商”的雏形。成功与否，取决于AI能否真正理解复杂、感性的消费需求。

26. 看懂“超级公司”，普通人也能成为AI时代的赢家#AI #超级公司 #云栖大会 #阿里云 #瓴羊

27. 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

28. 奇瑞已经不太执着于“AI 有多聪明”，而是在反复强调“AI 能不能被长期使用”。从类人记忆、安全与隐私、智能驾驶到底层电池管理，再到机器人和企业工具链，几乎所有内容都围绕一个共同点展开，AI 不只是功能，而是一套可以进化、可以监管、可以规模化的系统能力。车只是最早落地的载体，真正被搭起来的，是一整套 AI 的基础设施。当 AI 开始被当成“系统”而不是“卖点”，体验差异反而会在日常慢慢拉开。真正成熟的 AI，不是一次惊艳，而是长期不出问题。#科技有AI##2026奇瑞汽车AI之夜#

29. 《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现在线阅读： datawhalechina.github.io/hello-agents/Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。✨ 你将收获什么？ 📖 Datawhale 开源免费完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长 🔍 理解核心原理深入理解智能体的概念、历史与经典范式 🏗️ 亲手实现掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用 🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架 ⚙️ 掌握高级技能一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术 🤝 模型训练掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM 🚀 驱动真实案例实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目 📖 求职面试学习智能体求职相关面试问题#科技先锋官#

30. 别等别人赚钱才后悔，你的AI该“嵌入”业务了。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

31. 阿里用AI让普通人有机会做全球生意阿里又下一城！阿里国际站九月采购节完美收官，“涨”声一片！从“外贸双11”到“AI外贸盛宴”，AI正在改变生意的逻辑。#阿里 #外贸 #AI

32. 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。

33. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

34. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

35. Anthropic 最新分享，别再造 Agent 了，去构建 Skills 。这个观点真的非常实用，理解了，你就觉悟了，就掌握了正确使用 AI 的方法。我详细解释一下。1. 现在的 Agent 是什么？举个例子，一个 300 IQ 的天才，但完全没工作经验。你让他报税？他会算，但他不知道真正的流程、规则、行业里那些“潜规则”。所以今天的 Agent 聪明归聪明，但不懂专业事。2. 那 Skills 又是什么？一句话：装着“专业经验”的文件夹。真的，就是文件夹。里面放的不是“聪明”，而是“怎么把某件事一步步做好”的经验流程。比如你是做财务的，你可以做一个“报税 Skill”：- 第一步收集哪些资料- 第二步要核对什么- 第三步怎么检查报错- ……你把这些过程写下来（结构化、可重复），AI 就能学，能复用。这就是 Skill。它厉害的地方不在复杂，而在“人人都能做”。3. MCP 和 Skills 是什么关系？- MCP：负责把 AI 接到各种工具、数据库、系统（比如 API）上。- Skills：告诉 AI 具体怎么做一件专业的事（流程、步骤、技巧）。打个比方：你要让 AI “做财务”- MCP = 帮 AI 接上 Excel、数据库、系统- Skills = 把“你怎么做财务”的经验给 AI两个一结合，AI 才能真正干活。4. 类比成电脑就是这样：- 模型（LLM） = CPU：有算力- Agent = 操作系统：负责调度- Skills = 软件 / 应用：真正干事的地方重点：CPU 和系统是少数大公司能造的，但软件是千万开发者一起做出来的。现在 Anthropic 想让“AI技能”也这样开放。5. 为什么这很重要？因为这意味着：✔ 每个人都能把自己的专业经验写成 Skill，让 AI 用 ✔ AI 不再是空有智商但没经验 ✔ 你做一个 Skill，就能让无数 Agent 获得“专业能力” ✔ AI 的价值来自你写的 Skills，而不是模型本身这是 “AI 的 App Store 时刻”。总结：别再造那种聪明但不会干活的 Agent 了。让它装备 Skills（专业技能），它才能变成能上手干活的员工。#AI创造营##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

36. 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

37. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

38. 「Github一周热点98期」AI文档检索框架、微软最新TTS、Claude Code 记忆插件、自动化备份、 jellyfin和linux桌面环境

39. 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

40. n8n重磅更新：自动生成工作流，实测效果惊人，最强AI工作流生成器 | N8N Workflow Builder

41. themodernsoftware.dev/斯坦福大学的公开课CS146S: The Modern Software Developer 这是一门教导学生如何利用最前沿的 AI 工具来将生产力提升 10 倍的课程。不仅教授理论，更强调掌握实际的 AI 辅助开发、自动化测试、智能文档编写和安全漏洞检测等技能。课程涵盖了从基础的 Prompt 工程到复杂的 AI Agent 开发的全流程：第 1 周：LLM 编程入门 - 学习如何高效编写提示词（Prompt Engineering），理解 LLM 原理。第 2 周：代码智能体 (Coding Agents) 解构 - 学习 Agent 架构、工具调用以及 MCP (Model Context Protocol)。第 3-4 周：AI 集成开发环境 (AI IDE) 与模式 - 学习上下文管理、与 Claude Code 等工具的协作模式。第 5 周：现代终端 (Modern Terminal) - 如使用 Warp 等工具进行终端自动化。第 6-7 周：测试、安全与维护 - 利用 AI 进行代码审查 (Code Review)、漏洞检测 (SAST/DAST) 以及自动化测试。第 8 周：自动化 UI 构建 - 使用 AI 快速构建前端和原型。第 9-10 周：部署后运维与未来展望 - 涉及 AI 在 SRE中的应用以及软件开发的未来趋势。#科技先锋官#

42. 想深入掌握n8n自动化？《The Ultimate n8n Starter Kit（2025）》全方位解读n8n工作流自动化，从基础到AI集成，带你快速上手并提升效率。1. 工作流自动化基础- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务，节省时间、减少错误、助力业务扩展。- 关键组成：触发器（如新邮件）、动作（如发送通知）、条件（如VIP判定）。2. n8n简介与优势- n8n是低代码、节点式自动化工具，支持自定义代码和API集成。- 相比Zapier、Make.com，n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。- 提供300+预置集成，社区节点丰富，支持自托管和云服务。3. 核心节点与数据转换- 触发节点启动流程，核心节点处理数据，动作节点执行任务。- Set节点调整数据，Code节点支持自定义JavaScript，HTTP请求节点调用API，Merge节点合并数据。- 深入理解JSON数据结构与表达式（如{{$json["field"]}}），灵活操作工作流数据。4. 工作流设计与调试- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。- 支持手动测试和生产自动执行，实时监控执行记录，追踪错误。- 利用错误触发节点自动处理异常，Debug Helper节点帮助数据检查，提高可靠性。5. AI智能代理与集成- AI代理具备自主决策能力，广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。- n8n内建多样AI节点，支持OpenAI、Google AI等平台，轻松构建AI驱动的自动化流程。- 精准提示设计（prompting）提升AI响应质量，结合多种策略保障任务准确执行。6. 进阶AI集成与实战案例- 获取API凭证，安全配置，监控调用限制，优雅处理错误。- 实例：自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等，展示n8n与AI结合的强大潜力。- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例，启发创新应用。总之，n8n不仅是高效自动化的利器，更是AI智能集成的开放平台。掌握本套教程，你将具备设计复杂自动化流程和智能代理的能力，推动业务智能化升级！原文：drive.google.com/file/d/1aiqWO5NueoX6YUcTN8-GzxPgh2ZCpeFh/view

43. Agent 驱动开发 (ADD)：如何使用 AI 智能体开发软件

44. 使用Dify搭建工作流，实现自动化商品采集分析

45. AI SaaS正面临失败风险。90%的VC支持的单功能AI SaaS（如AI销售助理、AI营销、AI外呼、AI账务等）未能抓住企业真正需求。企业对泛用型AI SaaS日渐失望，因为它们无法完全解决问题，反而增加负担。SaaS设计为适合多数人，却无法满足企业“100%符合其具体工作流程”的需求。企业不接受80%的解决方案——他们解雇的是已经做到100%的人。每个客户的需求都独一无二：不同数据源、不同处理方式、不同输出格式、不同审批流程和汇报频率。单一SaaS无法满足如此多样化的定制需求。真正解决方案必须为每个客户提供“前置部署”的工程定制，才能真正解决痛点。市场上尚无此类产品，导致企业开始对AI软件失去信心。企业级AI软件的未来，不是千篇一律的工具，而是深入业务、理解并适应每家企业独特流程的定制系统。AI SaaS想要长远发展，必须从单点工具转向集成化、反馈驱动、结果导向的系统，深度嵌入企业核心流程，实现真正转型。（原推文链接：x.com/vasumanmoza/status/1979264758487663101）

46. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

47. 全球AI频繁宕机的背后，企业更大的危机正在逼近

48. 小红书全自动工作流：一键生成文案、封面、视频并自动发布，实现24小时无人运营！

49. AI动画革命：重塑生产流程还是重构美学体系？

50. 小白刚学Claude Code，但开发复杂功能总是返工，有没有成熟的工作流程？

51. 值得关注：制造业AI落地的成功案例来了#制造业 #JetPave #AI #捷配科技

52. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

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

54. AI智能体也卷起来了？又懂业务又不用搭工作流…

55. 「ET9会客厅」第三十四期，继续对话微软中国首席技术官韦青。AI正快速融入企业经营的各个环节，韦总认为，企业发展下一步要努力摘掉AI的帽子，内化到每个环节。在这之前一定要打好地基，不要一上来就吃“第五个馒头”。韦总的观点该如何理解？欢迎收看本期节目，一起加电！#加电的李斌 ##蔚来##et9会客厅# 李斌的微博视频

56. n8n工作流外接：零代码封装成应用，突破使用限制，自由分享！

57. 深圳，跑在AI落地最前线

58. 快团队 vs. 慢团队：Airtable CEO 揭秘 AI 产品研发新法则：原型至上、vibe 先行、团队重组、全栈转型

59. 黄仁勋预言成真！AI智能体成GitHub主力，一天顶人类一年

60. 构建和部署AI智能代理和工作流，Langflow提供了一个强大的可视化开发平台。它不仅支持拖拽式流程设计，还内置API和多方通信服务器，让每个工作流都能轻松集成到各种应用中。主要功能包括：- 直观的可视化编辑界面，快速上手与迭代；- 完全开源，支持用Python自定义组件；- 交互式调试环境，逐步测试和优化流程；- 多智能体协作与对话管理；- 支持API部署，也能导出JSON供Python调用；- 作为多方通信服务器（MCP）运行，扩展灵活；- 集成多种监控工具，保障安全与性能；- 跨平台桌面客户端，支持Windows和macOS。无论是构建复杂的AI代理，还是搭建多步骤自动化流程，Langflow都能极大提升开发效率和灵活性。适合AI开发者、数据科学家及产品团队使用。GitHub：github.com/langflow-ai/langflow 官网：www.langflow.org

61. 我常用的5种AI工作流软件，强烈推荐～

62. 实操案例，使用RPA实现自动化发文~

63. 从游戏、电商、可穿戴到具身智能，百度AI DAY揭秘AI商业落地全景！

64. 第3期 | 1分钟让你成为朋友圈最懂AI的人！ Workflow、Agent、智能体集群…这些词天天见，但你真懂了吗？不懂底层逻辑，怎么看懂《十五五规划》里的万亿机会？🚀 今天把AI的底层逻辑一次盘明白，特别是最后那个“一人公司”架构，看完直呼牛！ AI的4个层级，让你超越80%的人更懂AI逻辑。 #AI #人工智能 #清华 #干货分享 #工作流

65. 小册子：MCP Workbook下载： www.byhand.ai/p/mcp-workbookMCP (Model Context Protocol) 的概念、架构、核心组件以及工作流程。文中详细阐述了 MCP 的核心架构（Host、Client、Server）以及服务器提供的三大基础能力：Tools（执行动作的工具）、Resources（只读数据资源）和 Prompts（预设提示词模板）。此外，文章还通过具体的医疗查询案例，展示了从服务发现、LLM 推理、安全审批到并行任务执行的完整工作流程，强调了 MCP 在标准化 AI 互联与安全控制中的关键作用。#科技先锋官#

66. Firecrawl团队开源的Open Agent Builder在这↓一个可视化工作流构建工具，主要用于生成、测试与部署 AI agent流程。它支持拖拽式的节点编辑器，能将网页抓取、数据提取、AI 推理、人机交互等多步流程串联起来。访问：github.com/firecrawl/open-agent-builder#人工智能##ai创造营#

67. 当你还觉得AI只是“辅助工具”时，它早已在改写很多行业的游戏规则了。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

68. 「Github一周热点94期」开源AI渗透测试智能体、模块化智能镜子、开源AI Coding、多平台热点聚合、IPTV 频道集合和开源游戏合集

69. 低成本吃AI红利！2026赚钱新思路。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #2026

70. //@CC女士不是西西:AI Coding重构价值链的关键，就在于通过最小化可行MVP在流程早期创造出可视化的、可交互的“中间态真相”，这也是一种最大化模拟，这样整个团队就能基于共同的“真相”来迭代和构建真正的产品，而不是各自为战。AI在其他行业的核心业务流程发挥作用也会是这样，只不过AI Coding取决于团队怎么使用和定位，而很多行业需要直接提供接近成品的AI解决方案，而不是像以前那样让客户通过摸索使用AI工具来达成。

71. Google Cloud 推出多智能体 AI 系统参考架构，助力构建高效协作的专业 AI 代理，实现复杂业务流程优化。核心思想是将大任务拆解成多个子任务，由多个专长智能体协同完成，提高效率与准确性，同时支持人机协作保障安全与可靠。架构亮点：- 用户输入由前端发送至协调者代理，自动选择合适代理流程（顺序执行或迭代优化）。- 任务子代理、质量评估器和响应生成器分工明确，支持多轮优化与人工干预。- 支持无服务器 Cloud Run，结合 Vertex AI、GKE、Model Armor 等多款 Google Cloud 产品和开放协议（A2A、MCP），确保系统安全、兼容和扩展性。应用场景广泛：- 财务顾问：实时数据检索、金融分析、个性化股票建议、自动交易执行。- 研究助理：规划、数据收集分析、报告撰写，支持迭代评估完善。- 供应链优化：库存管理、物流跟踪、供应商沟通，实现高效供应链协同。设计要点：- 安全：结合传统安全与动态防御，强调人工监督和最小权限，利用 Model Armor 防范提示注入和敏感信息泄露。- 可靠性：支持容错设计、故障模拟、日志和异常处理，确保高可用。- 运营：全面日志监控、智能体输出评估、工具共享和跟踪，提升运维效率。- 费用与性能优化：合理选型模型与资源，提示工程优化输入输出，支持上下文缓存和批量请求降低成本与延迟。后续行动：- 利用智能体开发套件（ADK）快速构建与部署。- 结合 Agent Garden 示例和代码，实践多智能体系统。- 深入理解 Google Cloud AI 和机器学习的架构原则与最佳实践，实现业务价值最大化。多智能体 AI 系统正推动智能自动化迈向新高度，将复杂任务拆解为可管理模块，提升效率与安全，适合金融、研究、供应链等多领域。推荐架构详细解读请见：cloud.google.com/architecture/multiagent-ai-system

72. 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

73. AI已经成为你的同事了吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技趋势

74. 99%的人都搞错了AI Agent？智能体该如何帮企业赚钱？

75. 用AI的人，效率像是开了挂！ #大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #科技

76. AI抢饭碗结论被推翻，真相到底是啥？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #AI时代

77. 你还在用旧思维与AI打交道吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #智能体 #大模型

78. n8n速成指南：10个高手常用的工作流搭建技巧，解决n8n入门难题！

79. #豆包手机会颠覆手机行业吗# 语音指令直达服务，跨平台比价、订票、点餐无需点开任何App，豆包手机以系统级AI权限重构人机交互，还能通过跨应用调度打破数据孤岛。若这种“AI主动代劳”模式跑通，过去十几年围绕App入口、流量停留、广告曝光建立的移动互联网规则或将被改写，更可能加速AI助手成为手机核心标配。那么，这场从“被动工具”到“主动助手”的跨越，真能让豆包手机重塑当前手机行业格局吗？

80. 上下文工程：AI-Native时代的软件研发新范式deusyu.app/posts/context-engineering-ai-native/“这两年，大家都在说「用 AI 写代码」。但我越来越确定一件事：🌟真正有价值的，不是 AI 写了多少行代码，而是——你是不是在做 AI-Native 的软件工程。换句话说，不是“让 AI 帮忙写点函数”，而是：把 AI 当成一个 24 小时在线的 Pair Programmer，参与整个工程流程——需求、用例、API、TDD、实现、文档，一个环节都不落。工程方法论本身不变，只是每一步后面，都悄悄多了一个 AI 通道。”#科技先锋官#

81. 在处理业务流程自动化时，手动执行重复任务如数据同步或报告生成往往导致效率低下和错误积累，难以规模化扩展。GitHub上的开源项目Temporal是一个可靠的分布式工作流引擎，专为构建高耐用性自动化流程设计，结合大语言模型（LLM）的智能决策或异常处理功能，能显著提升业务可靠性，适合DevOps团队、数据工程师或系统架构师。GitHub:github.com/temporalio/temporal主要功能：1. 工作流编排：支持代码定义工作流，自动处理重试、超时和状态持久化；2. 分布式执行：通过SDK支持Go、Java、Python等语言，适配微服务架构；3. 大模型AI集成：通过大语言模型动态调整工作流分支或生成恢复逻辑；4. 监控与可视化：内置UI仪表盘，实时跟踪执行状态和失败诊断；5. 自托管部署：通过Docker或Kubernetes运行，数据本地存储，保障隐私；6. 事件驱动：支持异步回调，适合复杂长运行业务如订单处理或数据管道。Temporal通过Docker快速部署，几分钟即可启动集群，文档详尽且社区活跃。它在分布式系统社区广受好评，尤其适合需要高可靠自动化流程的职场场景，AI大模型的集成让工作流更具适应性。实际使用后，你会发现它让业务自动化变得坚韧高效，故障恢复速度显著加快。#AI生活指南##ai创造营##微博兴趣创作计划#

82. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

83. 当大模型接上“机械臂”！不会编程也能学的n8n教程——第一期

84. 回复@_imlh:第一版不需要写测试，重点是跑通主要流程//@_imlh:既然第一版代码是乱飞的，那可测试性应该很低？那如何编写可靠的测试？//@宝玉xp:重构代码这事，最佳实践是先写自动化测试，先保证自动化测试覆盖，然后再去替换模块代码，确保替换后测试还能通过，这样重构后系统还是相对稳定的。AI 正适合写自动化测试，另外对于用 AI Agent 写代码，有了自动化测试，也更容易验证生成结果的好坏，能提升效率，至于工具，主流的 Coding Agent 工具

85. 未来的公司将分为两类：一类是精通AI的公司，另一类则是曾经存在过的公司。 AI不仅是技术升级，而是生产力的倍增器、成本杀手和决策加速器。那些将AI深度融入流程的企业，将以更少的人力跑得更快；而犹豫观望的企业，最终会被悄然淘汰。历史告诉我们，忽视平台变革的企业终将失败，AI是下一个不可逆转的浪潮。有人担忧这会带来全球范围的失业和贫富分化；也有人认为，反AI的行业如健身、餐饮、线下体验依然有生存空间。更有人指出，未来不仅是“懂AI”的企业，还有那些懂得保护数据隐私的企业。 AI的核心竞争力不仅在于应用本身，而在于如何围绕AI重塑整个商业模式，打造数据反馈闭环，快速迭代创新。只有这样，才能避免用明天的成本运营昨天的业务，最终被市场淘汰。这场变革不仅是技术革命，更是商业思维的革命。企业若不主动拥抱AI，终将成为历史。个人也将迎来用AI开创自我世界的新机遇。未来不是等待，而是行动。 x.com/mcuban/status/1999958454757425439

86. 容忍摸鱼、支持顾家、会用智能体！ #大咖观察 #红衣聊AI #职业技能

87. 京东又在AI领域放大招！打通全链路，把机器人打造成“消费品” #买机器人上京东#世界智能制造大会#机器人#智能机器人#机器人达人秀

88. 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

89. #AI钉钉登陆鸿蒙系统# 钉钉终于上鸿蒙啦，AI功能真的让办公变得简单高效，表格和数据自动生成，一句话就能搞定流程，谁还不会用表格？还有智能任务分配，开会协作都很顺畅，感觉工作轻松了不少。现在华为手机直接就能体验，跨设备用起来也很丝滑，效率提升很有感，推荐大家试试这波新升级。

90. //@宝玉xp:重构代码这事，最佳实践是先写自动化测试，先保证自动化测试覆盖，然后再去替换模块代码，确保替换后测试还能通过，这样重构后系统还是相对稳定的。AI 正适合写自动化测试，另外对于用 AI Agent 写代码，有了自动化测试，也更容易验证生成结果的好坏，能提升效率，至于工具，主流的 Coding Agent 工具都挺好//@我拖沙養妳:宝玉老师，我现在面临的问题是，前端历史项目由于技术栈老旧，现在增加或修改功能比较混乱，也没有文档。我想借助AI来重构项目并能够形成文档，请问老师有什么建议？使用什么AI工具呢？//@宝玉xp:原型在确认模糊不清的需求上是相当有优势的，尤其是AI生成的高保真可以交互的结果//@迷糊-Tree:最近其实遇到一个类似的问题，一个小feature写了两周多。主要问题就是需求模糊+细节繁琐。因此用codex也很难直接出结果。下次按这个流程应该能快很多

91. www.philschmid.de/building-agents这篇文章介绍了如何从零开始构建一个基于Gemini 3的AI智能体。智能体的核心构成非常简单，包括一个LLM、可执行的工具、上下文/记忆以及一个不断循环的流程。文章通过逐步引导，展示了从基本的文本生成到创建一个功能完善的CLI代理的过程。#科技先锋官#

92. Flowise AI是开源可视化AI工作流构建平台，基于LangChain架构，核心降低AI工作流搭建门槛，通过拖拽节点即可串联模型、数据库与API，适配企业内部智能问答、自动化报告生成、多工具协同等场景，无需复杂代码开发。 GitHub:github.com/FlowiseAI/Flowise 主要功能： 1. 可视化流程设计：拖拽式节点界面，直观搭建模型调用、数据处理、工具联动逻辑；2. 多模型兼容：支持OpenAI、Claude、Ollama等主流LLM，可灵活切换本地/云端模型；3. 多智能体协作：支持配置多个AI智能体协同工作，适配人机混合流程场景；4. 系统集成能力：可将搭建的工作流导出为REST API，或直接嵌入现有业务系统；5. 执行监控追溯：内置详细执行日志，支持流程运行状态追踪与问题排查；6. 自托管部署：支持Docker与源码部署，数据本地存储，保障隐私安全。上手零代码门槛，非技术人员也能快速构建AI流程。实际使用中，企业搭建智能客服问答流程仅需小时级，多模型切换无需重构流程，是需要快速落地AI自动化能力的团队优选工具。

93. 数智化转型不是选择题而是必修课制造业演进到今天，已经进入数字化、网络化与人工智能的深度融合阶段，也正在迎来从“规模红利”走向“质量红利”的关键转折点，数智化转型，不是选择题，而是必修课！ #制造业 #智慧工厂 #质量红利 #产业升级 #人工智能

94. 为什么很多企业的转型都在上演“皇帝的新衣”？ #大咖观察 #红衣聊AI #企业转型 #企业管理

95. Matt的 OpenAI Codex 工作流，思想也适用于其他AI Coding Agent。它的能力极其强大，可以让 Codex 实现比默认设置更复杂的功能。同时它的可靠性更高，生成的代码质量更好，并且能显著减少范围蔓延（scope creep）。可以严格按照以下流程（包括模型）执行，效果会非常惊人↓#ai创造营##程序员#

96. 重新定义供应链的工作

97. 数字劳动力重塑企业流程

98. 为何AI时代需要从“生产”转向“验证”

99. 第106期

100. 建议收藏 | 2026产品经理必看

101. AI + 制造

102. 2026普通人工作方式核心变革

103. 告别“单点智能”

104. AI重构企业流程，如何构建“AI for Process”体系才能更好落地应用？丨ToB产业观察

105. 从大海捞针到按图索骥

106. 重构工作

107. 《哈佛商业评论》中文版刊发郭为署名文章

108. 【078】《世界级AI领导课》咨询式培训大纲

109. 从云到AI，金蝶再次扛起中国管理软件的大旗

110. 你准备好了吗？AI引发的组织地震，企业能否逆袭？

111. 徐晓仪老师《 AI 时代流程管理与流程变革的升级》

112. AI时代｜企业如何重生再造

113. ✅AI for Process｜企业级流程数智化框架体系

114. 企业再造

115. 流程管理-企业流程再造（BPR），促进运营模式转型

116. 流程再造是企业变革的引擎

117. 麦肯锡最新调研

118. AI智能体颠覆PLM传统模式？效率、成本、安全三重突破

119. 企业级AI智能体如何真正实现降本增效？从接管任务到重构流程的实战逻辑

120. 多智能体协作不是工具叠加，而是软件开发流程的系统性再造

121. 多智能体新潮流

122. 金融、制造等行业如何用好AI智能体？关键在于流程重构与人机协同

123. 构建AI原生组织

124. 从“助手”到“同事”

125. 2026 Copilot Studio 智能体

126. 李开复

127. AI智能体

128. 重磅发布！绚星智慧科技《AI驱动的组织与业务重构白皮书》

129. 洞察变革本质，驱动AI时代

130. 告别“插件思维”

131. 你还在用旧思维与AI打交道吗？#ai创造营##ai生活指南# 红衣大叔周鸿祎的微博视频

132. Palantir AIP如何打造AI原生企业？

133. AI时代的能力革命II能力共同体——重构工作、制度与人类潜能的新纪元

134. AI 驱动招聘变革

135. “AI+”的本质

136. 神州数码&信通院

137. 瓴羊副总裁王赛

138. 128. 企业旧制度，与AI大革命

139. 微软最新方法论

140. 别给系统“加AI外挂”！这篇重构指南让企业降本增效

141. 一次性解决率提升至60%

142. ToBAI落地难？从赋能到重构流程，这才是黄金打法

143. 人工智能优先策略下的新型客户服务人力资源管理

144. 倪云华

145. 智能工单+大模型AI客服，重构全流程服务体系，提升客户满意度

146. AI+建筑材料研发闭环｜向陶氏 & 西卡学习

147. 大模型在需求分析与设计中的提效实践

148. AI产品经理实战录复盘

149. 第四篇

150. 云砺Insights | 构建AI供应链协同新体系，激活产业新质生产力

151. AI如何优化PMC的工作？（传统制造业和电商角度分析）

152. 盈小花

153. 行业洞见丨供应链科技如何创造价值？罗戈研究潘永刚院长在三层架构中给出答案

154. AI颠覆大宗商品供应链

155. 以AI+OR破局产销协同，构建全局最优供应链体系

156. u200b对话数商云CEO

157. 专家观点 | 驭策供应链赵玲

158. 德勤报告分享-AI重构HR

159. AI变革

160. 从 RPA 到 AI Agent

161. AI赋能HR价值回归

162. 重磅 | AI如何变革组织？极致平台化和职能重生！

163. CoWork: 跨职能团队AI生产力平台

164. ThinkInAI AI极客夜话（第二十三期）｜超级员工崛起 × AI Native 组织架构

165. AI管理学⑦ | 实战蓝图

166. 2025年企业AI智能体落地指南

167. 为什么麦肯锡说，AI的真正价值不在算法，而在“重构组织”？

168. 为什么企业AI必须 ALL in

169. 从阿里云AI原生到企业重构

170. AI时代组织重构

171. 【深度】旧组织+新技术=昂贵的旧组织

172. 从“事与人”到“事、人与智能体”

173. 信永中和研究 | 在AI技术浪潮中重塑竞争力的制胜之道

174. 【趋势洞察】《硅谷AI转型录》深度剖析

175. 企业 AI 行动安全成熟度模型——你现在在哪一层？

176. CIO不是要了解AI，而是要构建AI战略能力

177. 【重磅】德国工业智库发布AI成熟度模型

178. 2025年人工智能成熟度指数报告

179. 中国企业AI转型全景图

180. 国内首个AI+HR成熟度模型，北森发布《中国企业HR数智化成熟度模型白皮书》！

181. 《基于企业规模和数字化成熟度的“⼋⼤协同域”实施路径研究》

182. 行业洞察 | 企业AI落地三阶跃迁

183. 恒小花

184. 资讯速递 | 企业级人工智能架构与技术

185. CTO都慌了？AI转型失败率吓人，三大避坑秘诀曝光！

186. 中国中小企业AI应用观察与建议 | 哈佛商业评论

187. 规划未来智能企业

188. 盈康生命

189. AI赋能服务业ERP - 企企助力服务企业从数字化到智能化

190. 工业与AI融合应用指南-华为&中国信通院

191. 重构竞争优势

192. 从行业鼻祖奥浦诺谈企业级 AI 咨询服务的模式

193. 陈天桥：未来3年、5年、10年后，有哪些可能？

194. 猜猜看：未来五年，最先被AI重塑的企业软件功能是什么？

195. 2026企业AI落地指南：从Salesforce到飞书多维表，3大场景+4步实操路径（附开源工具清单）

196. AI智能体vs传统自动化：企业效率提升的技术对比与实战选择

197. AI重组企业DNA：六大用工变革重塑未来组织

198. 中国AI产业十大趋势（2026）

199. 像“人”一样思考的客服新成员：AI 原生的蝶变

200. 从「能力断层」到「流程闭环」：玄晶引擎 ×COZE 如何重构企业 AI 落地逻辑？

201. AI驱动的企业数据分析革命：从传统BI到智能决策的跨越式演进

202. 浅析生成式AI时代客服提问能力的提升策略

203. AI时代HR的分水岭：从流程执行者到价值决策者

204. 企业AI的正确打开方式｜企业流程数智化变革

205. 【收藏版】AI+4A架构：德勤+建设银行智能转型实战方案

206. AI重构客服：回归服务本质，筑牢“基础层”才能走得远

207. 当AI成为HR核心战力：招聘价值的重构与升级 - 哔哩哔哩

208. 陈天桥：管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因

209. 深度｜企业如何构建流程编排：智能流程自动化的战略优势

210. 从试点到规模化，企业落地Agentic AI还要迈过哪些坎?

211. 6 大行业 AI 落地实战：从沃尔玛到迪士尼，看头部企业如何用 AI 解决真问题！

212. 源刻 AI 客服数字人：以类人智能重构电商客服全流程，赋能企业降本增效！

213. 面向企业的上下文工程：为何跨职能“知识导航员”正在重塑组织学习与知识管理

214. 亿万人的工作流程，正被AI重塑

215. 对话式AI如何释放企业服务潜能：从响应速度到人力优化的三重跃迁

216. AI审查VS传统人工审查：流程、效率与质量对比

217. 组织效能 | AI组织的进化：小团队如何用“智能体思维”重构效率

218. 从“高智商”到“高价值”：以上下文图谱跨越AI智能体的“效用鸿沟”（一）

219. AI赋能下的供应链管理优化场景有哪些？

220. 清华大学李宁：如何用AI撬动组织管理变革？

221. AI已就位，别让管理停在旧版本：《极简AI变革领导力》

222. 《企业再造》AI时代引领企业穿越周期路线图

223. AI强化的企业数字化应用平台，重构企业数字化能力

224. AI物流：供应链网络的智能优化

225. AI技术发展和行业应用（第9篇）：AI 技术在供应链管理中的应用分析

226. AI 得贤招聘相关智能体：助力企业优化 HR 招聘工具选择与流程 - 哔哩哔哩

227. 研发团队提效30%的秘密武器：AI驱动全流程实战法（内附免费PPT）

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