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。
谁懂啊！原来学会Agent这么简单！
学会Agent不难，前提是找对方法。
供应商都说自己是Agent，企业该拿什么任务验明正身？
这两年，几乎每份数字员工的介绍里都有“Agent驱动”四个字。采购方追问一句“Agent具体指什么”，得到的回答五花八门：有的说底层接了大模型，有的说能多轮对话，也有的只是市场部新起的一个说法。词被贴得太随意，光听介绍已经分不出真假。
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。
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。
97%的公司上了Agent，只有23%赚到钱
97%的公司上了Agent，只有23%赚到钱2月，Writer 发布了一份覆盖 2400 人的调查。过去一年部署过 Agent 的企业占 97%，说自己见到可观回报的只有 23%。两个数字摆在一起，中间隔着 74 个百分点。
Agent 应该在什么情况下请求人工确认？
开场：一道专测"会不会无脑弹窗"的题 一个能调用工具、执行实际操作的 Agent，应该什么时候请求人工确认？ 每次调用工具都确认一下，用户同意以后再执行。 用户已经让它读取资料并整理报告，为什么每读一个文件还要问一次？这些确认增加了什么有效信息？
企业Agent母体和企业知识库有什么区别？
企业花了几个月整理知识库，上传产品资料、品牌介绍、销售话术和内部制度，接入大模型后，员工终于可以直接向AI提问。可是，当企业准备进一步部署营销Agent、销售Agent和客服Agent时，却发现一个问题：AI明明能查到资料，为什么到了具体业务场景，还是不能按照企业的要求完成工作？
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
招 Agent 工程师，为什么张口就是 LangChain？
招聘 Agent 工程师，JD 第一行常写「熟悉 LangChain」。LangChain 最早在 2022 年 10 月开源，这个时间点正好赶上大模型应用爆发的前夜。