Agent 与传统 AI 区别详解：被设计好怎么做 vs 被设计好怎么想
Agent 与传统 AI 的区别一句话：传统 AI 是被设计好"怎么做"——预定流程、固定规则、单次推理；Agent 是被设计好"怎么想"——自己决定下一步做什么、用什么工具、何时结束。
Kimi Code出桌面版，编程Agent按什么单位干活？
你上一次把终端窗口和浏览器并排摆在一起，是什么时候？写代码的人对这个画面太熟了。左边一个编辑器，右边一个终端跑测试，浏览器还开着三个标签页对着本地端口。改完前端切过去刷新一下，发现没生效。不是缓存没清，就是服务忘了重启。。。
Agent开发：多个Agent一起干活，为什么反而更容易出错？
假设你正在开发一个AI内容创作系统。以前只有一个Agent，负责查资料、写文章、检查错误。你觉得它忙不过来，于是决定给它找两个帮手。第一个负责搜集资料，第二个负责撰写文章，第三个专门审核质量。三个Agent分工明确，看起来非常合理。结果第一次测试，就闹了个笑话。
OA与Agent
可以，而且技术上有很强的重构空间。但关键不是：“用 LangGraph 替掉 OA 流程引擎”而应该是：把传统 OA 的“确定性流程引擎”升级成“确定性 Workflow + Agentic Workflow”的混合编排平台。这是我认为最合理的方向。
除了 Antigravity，还有哪些 Agent 工具能承接开发与办公任务？
Google Antigravity 自 2025 年 11 月以公共预览形式发布以来，凭借 Gemini 3 Pro 模型和 Agent Manager 多任务并行能力，吸引了大量开发者关注。
除了 Antigravity，还有哪些 Agent 能接住开发与办公混合任务？
Google Antigravity 自 2025 年 11 月随 Gemini 3 发布以来，凭借 Agent-First 理念在开发者社区快速积累关注。2026 年 5 月 Google I/O 上，Antigravity 升级为 2.
Agent 评测全流程拆解：数据集、Worker、评分器、发布门禁
开发一个能回答问题、调用工具的 Agent 不难，难的是判断它能不能进生产系统。文章结合内部一套 Agent 评测系统，先区分它与传统软件测试的差异，再沿着用例设计、任务执行、评分和回归的顺序，讲清任务、成功标准、执行证据三要素如何协作。