企业做AI数据分析，该用通用办公Agent还是专业数据Agent？
企业给员工配 AI 助手做数据分析时，通常会面对两条路线：一条是通用办公 Agent，以豆包、千问、WorkBuddy 为代表，覆盖文档、会议、搜索、任务分发等日常办公场景，数据分析只是其中一项附带能力；另一条是专业数据 Agent，以帆软 DORA（朵拉）为代表，专注承接企业级
AI Agent开始执行文件任务，难点正在从写代码转向可靠交付
用户不再只问AI能不能写一段Python代码，而是会提出更具体的要求:把一个目录里的表格整理好，提取多份文档中的关键信息，按照指定规则汇总数据，再生成可以继续使用的文件。
30秒看懂：Agent不是更会聊，是替你干活
30 秒，讲清一个正在发生的变化。不用术语，看完你也能给身边不懂得人讲的明明白白。Agent现在很火，各家科技厂商都在不遗余力地推介自家推出的相关产品，仿佛一日不提及“Agent”这一概念便错失了行业话语权。
Agent 能提交发布了，确认仍归人
让 AI 助手替自己把产品发到 Product Hunt 上，官方说明页把这个能力列了出来。助手会不会趁你没看见，把草稿直接点了提交？Product Hunt 上线了官方 MCP Server，AI 工具接进去就能查产品、读榜单，还能起草并提交发布。
千问办公推出团队协作Agent，AI办公走向下半场
11月9日，千问办公更新版本，与其他AI办公产品不同，千问办公此次提出了团队Agent的概念，更直面当下企业使用AI工具时面临的痛点。
招聘 Agent 不是替代 HR，而是重新定义 HR 工作重心
2026年，一个清晰的信号正在HR科技行业蔓延：超过半数的中大型企业已将招聘Agent列入年度数字化预算的优先项。
本地模型够用了吗 桌面推理与 Agent 安全
本地模型到底够不够用？AJ 与 Sero 在一场时长 73 分 27 秒的英文对谈里，把答案从模型能力挪到了运行层。2026 年 11 月 3 日上线的《Are Local Models Finally Good Enough?
AI产品经理技能5：30 秒搞懂Agent 的定义与 L1 到 L4 能力分层
做AI产品久了，你大概率会遇到同一个场面:所有人都在聊 Agent，会上张口就是多智能体协同、自主工作流、自动执行。
Token、幻觉、Agent……这 8 个 AI 概念，其实是一条线
打开任何一个 AI 教程，你都会被名词砸晕：Token、上下文、幻觉、提示词、推理、智能体、Function Calling、MCP……很多人的学法是把这些词当并列的名词去背，背了忘、忘了背，最后还是不会用。
AI短剧爆火，Agent也开始卷了
界面新闻记者 | 佘晓晨界面新闻编辑 | 文姝琪在2023年的时候，AI和短剧还是两个看起来没有太大关系的行业。一位AI内容创业者向界面新闻回忆，在当时的市场上，很少有人真正把这两件事结合起来——做AI的人看不上短剧，做短剧的人也不懂AI。