企业都在用Agent，为什么到广告管理就使不上劲？
越来越多的品牌开始把日常工作交给WorkBuddy、ChatGPT 等AI工具，除了整理资料、写周报，也会直接让Agent分析广告、调整预算、创建广告活动。Agent 能帮运营分担不少工作，但实际用下来，团队也会发现：这些Agent在完成操作和把广告管好中间，仍有很大提升空间。
把 Agent 变成可协作、可评估、有记忆的应用
把 Agent 变成可协作、可评估、有记忆的应用这个仓库提供 Anthropic「Code with Claude」项目免费实操工作坊资料，教你基于 Claude Managed Agents 搭建高阶 AI 智能体。
Agent 智能体：不再只会回答，AI 能自主完成任务
先看一组对比。你问 AI：「帮我订一张下周二去上海的最便宜机票。」普通聊天机器人会给你一份漂亮的攻略：推荐几条航线、列出比价网站、提醒你提前值机——说得头头是道，然后呢？然后就没有然后了，票还得你自己订。
Agent方向还有哪些值得研究的问题？别只做工具拼接
这两年，Agent已经成为大模型研究中的热门方向。但对于准备SCI、CCF论文的研究生来说，真正值得研究的，不是如何让大模型接入更多工具，而是Agent能否在复杂环境中稳定地完成任务。
Agent，“重做”数据库
对于一名熟悉业务的财务人员来说，这或许是个再简单不过的问题。但在某数据库厂商测试的企业级Agent场景中，AI给出的答案与真实情况相差了近15倍。
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。
工业信息类Agent怎么上：先备齐六样，再自测定级
不少工厂的信息类 Agent 项目，不是死在上线之后，而是死在上线之前：合同签了，系统装了，演示也做了，可真到要用的时候，发现口径没统一、样本没准备、复核没人管，三个月下来变成一个没人打开的查询入口。问题多数不在产品，而在启动之前没备齐东西。
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
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？