Agent 记忆怎么分三层：会话/工作/长期
开场：一道专测"会不会把记忆全塞上下文"的题面试官： 你的 Agent 怎么记东西？会话、任务、长期记忆怎么分层？我： 就把之前说的话都存着，下次一起塞给模型，它自然记得。面试官： 全塞进上下文是最大的坑——对话长了你装不下、还越来越贵、关键信息被稀释。你把记忆理解成几种？
Agent 的工牌：会读什么、能干什么、干不成什么
你把一份销售表丢给 Agent，问"上个月华东区退了多少单"。它答得很快，还顺手给了三条建议。可那份表根本不在它能看到的地方。它用的是你上一条消息里随口提到的两个数字，然后自己补完了剩下的部分。它不是在骗你，它只是没有"我看不见"这个自觉。
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。
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。
Personal Agent，为什么都停在付款之前？
四年间AI产品换了一茬又一茬，392个工具停服、25个国内应用退场，套壳、单点工具、陪伴产品纷纷倒在兑现路上。
豆包工作产品分析：组织级 Agent 的产品拆解
核心结论:豆包工作不是「豆包的办公皮肤」，而是字节把 TRAE 的执行栈、扣子的编排生态、飞书的企业上下文收拢后，推出的组织级 Agent 发行版，于 2026 年 8 月 25 日独立发布。
Agent 写出来的东西，怎么快速看出它哪里猜错了
先说结论：不用全文重读一遍。检查 Agent 做出来的东西，只查三个地方就够了：数字、名字、日期；每条结论有没有依据；看起来太顺的地方。这三处查完，一篇东西能不能用，基本就有数了。为什么是这三处？
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
作者 ｜ 籍云 AI 生码率飙升，端到端交付却没有变快；通用 Agent 提效办公生产力，整体业务效能却未同步提升。当企业把 AI 工具推向业务流程，“局部更快、整体不快”的现象值得审视。
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。
Agent 运作像开厨房：从点单到出菜
把 Agent 比作餐厅厨房，复杂概念瞬间通俗易懂。本文用“接单、查料、计划、动手、检查、出菜、复盘”的厨房流程，拆解 Prompt、RAG、Function Calling、MCP、Skill 等核心概念，并强调模型负责建议、系统负责授权执行、人负责关键确认的分工边界，帮你建立对 Agent 运作机制的系统认知。