从数据治理到知识建设：企业Agent落地需要补哪些工程能力？

大模型越来越强，企业IT也在AI上投入了不少预算采购平台、搭建Agent，希望提高效率、改善业务结果。但业务真正用起来，Agent还是会推荐错产品、遗漏客户信息，甚至给出前后矛盾的答案。员工需要反复核对、修改，业务团队也迟迟用不起来。

谁懂啊！原来学会Agent这么简单！

学会Agent不难，前提是找对方法。

别再卷大模型了！不懂这套Harness，你的Agent就是废铁

兄弟们，今天聊个得罪人的真相。现在圈子里有一种极端的狂热：天天盯着大模型跑分，今天GPT-5，明天Claude，后天DeepSeek。好像只要接入了最强的模型，你的AI应用就能降维打击、颠覆行业。醒醒吧！

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。

上海Agent软件开发公司选型指南：2026场景与交付参考

摘要： 上海Agent软件开发公司的选型，正在从“会不会接大模型”转向“能不能把智能体嵌入业务并长期维护”。

5000词需求文档，Claude也只能交付14%，实测28种Agent组合

Ruflo 怎么把上百个 Agent 管起来：编排、记忆、工具边界

Ruflo 是套在 Claude Code 和 Codex 外面的执行层：管 swarm 编排、跨会话记忆、MCP 与浏览器工具。这篇走一遍安装与两条实操路径，再拆 11 月 5 日 v3.71.4 的八条安全公告——它们正好暴露了 harness 的边界。

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。