把任意一本电子书变成Agent Skill技能客服，自动回复文字+图片
售后咨询有一个明显特征：高度同质化。尺码、材质、配件安装、耗材更换、退换货流程，问题集中在固定几类，答案也都是标准答案。难点从来不是"没有答案"，而是答案藏在几百页的手册里，客户懒得翻，客服却要重复讲几十遍。夜间无人值守、大促消息刷屏、纯文字讲不清操作步骤，最容易漏掉意向客户。
超5.4万Star开源书，深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践
你有没有遇到过这种情况？演示的时候 Agent 一路顺风，换成真实任务就频频出错；改一版提示词，当天看着变好，第二天又不行，说不清那次改动到底有没有用。照着教程搭个多 Agent 工作流，规划、执行、审核各一个，结果比单个 Agent 还难调。
养育一个认识我的Agent
我最早用Agent，做的是件小事。我把一堆背景资料丢给它，让它写一份方案书。它把资料整合进去，按我平时要的格式排了版，输出了一份工整的文档。标题是深蓝色的，当时看着挺高级。那一下我有点意外。它不像一个刚接手任务的工具，倒像一个知道我习惯的人。
阿里首个Team Agent发布，办公Agent卷到了2.0时代！【附实测】
但千问办公2.0这次的做法有点不一样:比如协作功能，它不是往一个群里塞个AI机器人就完事了，毕竟传统的机器人是无法跨群的协作的，但现在谁干一个项目少说都得有3、4个群。
Agent 为什么要有独立记忆系统？
#探寻人工智能，从技术到真实世界#首先我们提出一个问题：Agent 为什么要有独立记忆系统？没有记忆，难道模型就不能解决我的问题吗？ 现在的模型越来越强，要记忆干什么，直接让模型根据我的需求每次新做不就行了？
Agent 写完的代码没人读过：出事时你该潜多深
CI 挂了。这不该发生——作者 Adrian Quiroga 已经把 agent 工作流调到自己会惊讶的程度：他的 agent 提交的分支几乎不可能带着失败的测试。是 CI 抖动，还是环境问题？结果是 SonarQube 在对 App.tsx 报圈复杂度。
写一本传记，我用了五个 Agent【OPCUni】
AI 写作有四个绕不过去的坑：长度、记忆、任务导向、内容趋同。 AI 应用中90%的工程，都是提示词工程与上下文工程。 上下文工程解决不了的问题，90%的情况可以用多 Agent 协同来解决。
5.6万星开源书：10章讲透AI Agent从原理到实战
想系统学AI Agent的人，大概都遇到过这个困境：网上的教程要么是教你调几个API跑个demo，要么是一堆术语堆砌，看完还是不知道一个生产级Agent到底该怎么设计。这本开源书可能是目前最完整的答案。
GitHub 35K Star！这个开源项目，把技术书变成 AI 的专属技能
你有没有买过这样的技术书？当时觉得干货满满，读完之后却很少再翻。等到真正写代码、做架构设计时，明明记得书里讲过相关方法，却想不起具体在哪一章。现在，如果能让 AI 编程助手直接调用书里的知识，会怎么样？GitHub 上的 book-to-skill 就在尝试这件事。
一个"入职沟通"Agent 的进化实录：让规则在工作中自己长出来
（第 5 期 · 今日头条图文）上一期结尾留了句话：讲这套"进化回路"在真实业务里跑起来的过程。这一期兑现——不讲概念，讲一个真实任务从上线到进化的完整实录。场景很普通，几乎每个公司都有：招聘流程里的"入职沟通"环节。