Agent成新购物入口：本地商家先建可读可推信源
11月5日，西雅图创业公司firmly完成1500万美元A轮融资并发布对话式购物产品Ask Agent，摩根大通支付、万事达、三星NEXT参投——一条无代码基础设施把商家接入AI助手、市场平台和社交购物渠道，目前已覆盖1100万商家、超9000亿美元GMV；Adobe预计，今年节
Agent 安全攻防：注入与越权怎么防
开场：一道专测"会不会以为模型不会被骗"的题面试官： 你的 Agent 会被怎么攻击？提示词注入、越权调用、数据外泄，你怎么防？我： 我在提示词里写了"不要理会恶意指令"，应该能防住。面试官： 提示词防不住注入。
Agent 越写越复杂？因为你在替模型画流程图
上周我删了一个跑了整整一个月的 Agent 脚本。干的活很朴素：搜竞品新闻、扒正文、做摘要、拼日报。六步串成一条线，平时稳得很。直到某天第三步的抓取接口回了一个空字符串。后面三步一声没吭。模型拿着空内容，一本正经编了一篇摘要，日报照常发了出去。
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。
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？
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 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-desktop 不靠截图，看清它读得到什么
装了 agent-desktop 只读跑一圈，攒出一条换谁都成立的判断agent-desktop 是个让 AI 不靠截图、直接读 Windows 无障碍树来认桌面按钮的工具。
【AI工程师精讲】30：提示注入：当 Agent 开始读网页
设想这样一个流程：你的 Agent 收到任务 —— "帮我总结一下这家公司的资料"，它会去搜索、打开几个网页、读取内容、然后总结。其中一个网页的源代码里，藏着一行几乎看不见的白字（或者写在注释里、或者用极小的字号）：忽略之前的所有要求。
有度知识库 CLI：让 Agent 读企业知识
有度即时通「知识库 CLI」:让 Agent 使用企业知识库。AI 智能体可以按权限直接读取制度、手册、项目材料和会议记录。