千问办公押注 Team Agent，企业 AI 的流水线时刻真的来了

11 月 9 日，千问办公 2.0 正式发布，直击这些痛点。按照千问办公的规划，未来自动任务还会接入更多企业内部 OA 与第三方 SaaS 应用，协作能力也会覆盖飞书、企微在内更多 IM 平台，让企业选择 Agent 时，不必因此重新选择一套 IM。

ToB AI Agent 平台应该怎么做？

现在 Workbuddy、DeepSeek harness 这类的 C 端 Agent 产品比较火，在这类产品中现在都不约而同的有专家、技能、连接器这几个概念。

AI Agent上线之后，怎么让它越用越强？

用 LangChain、AutoGen、CrewAI 搭过 AI Agent 的开发者都熟悉一个流程：调好 prompt、接好工具，跑起来效果不错，就上线了。但上线之后呢？Agent 还是那个 Agent——它不会因为用得越多而变得越强。

背下来！你的AI Agent就会很牛了

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如何让AI帮自己投简历？

离职后他把找工作这件苦差事交给了 AI:每天让 AI 在招聘平台上自动化投递简历，几百份就这样发了出去，还把整套链路开源。

零AI基础的Agent开发入门级学习路线 !

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。

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。

AI Agent调试新思路：先看决策，再看代码

让AI Agent替你干活，任务跑砸了，你第一反应看什么？大多数工程师的直觉还是老一套：翻日志、找报错、盯函数调用。但在Agent时代，这个调试姿势可能已经过时了。从盯函数，到盯决策传统调试的核心是Function Profiling：哪个函数慢、哪行代码报错，一目了然。