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 ？

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 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？

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。

Agent 的大脑和手要分开：沙箱里从不存凭证

把 agent 的执行环境做成"随时可以死"的东西，反而让整个系统更可靠——这是 Anthropic 平台团队在 2026 年最反直觉的一次架构选择。具体做法是把 agent 拆成两半：脑子是会话日志与 harness，跑在持久服务器上；手是沙箱或容器，只在需要执行时启动。

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。

讲透 Graph Engineering：新瓶装旧酒，还是 Agent 变强后的必然？

有个小伙伴在后台留言：“什么是 Graph Engineering”。我就知道 AI 工程界又火了一个词。第一次看到 X 上 Graph Engineering 的争论时，我的第一反应是：这不是 LangGraph 之前玩的那套吗？

某政企信息化公司 Agent 开发面试，两年社招就考这 20 题

说个背景：这是 2026 年一场 Agent 开发岗社招面试（两年经验）的真题清单，20 道，全程一个多小时。我把题目原样整理下来了，一道没改，答案只放三道——就是搜的人最多的那三道。为什么不全给答案？

Agent越做越多，人反倒更忙了，真正难的地方在哪

最近网上总在聊Super-agent，有人说谁抢了先，有人说谁慢了半步。我看热闹看了几天，觉得比时间先后更值得问的是：它为什么现在出现，又能不能真的用起来。毕竟架构图谁都能画，难的是落到日子里。我先说个自己的感受。我同时开过几个AI窗口写东西，一个查资料，一个改句子，一个排格式。