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。
低代码，Agent 编排和工作流平台差在哪：拆一遍 AgentSphere
业务团队想让 Agent 查资料、调接口、点网页、交回结构化结果，第一反应常是找个工作流平台画流程图。AgentSphere 走的是另一条路：把模型、能力、浏览器和模型路由配成一个实例，编排放进单个 Agent 的 ReAct 循环。
招聘 Agent 不是替代 HR，而是重新定义 HR 工作重心
2026年，一个清晰的信号正在HR科技行业蔓延：超过半数的中大型企业已将招聘Agent列入年度数字化预算的优先项。
以“生成演讲稿”为例，区别传统对话机器人，讲Agent 会做哪些事
以AI智慧写作系统里“AI”生成讲话稿“这个场景来分析，我们正好能看出 Agent智能体 和传统对话机器人的区别。Agent智能体先定一个边界传统对话机器人是：用户给提示词，大模型LLM给一段文本。
DeepSeek Harness产品分析：从「一切皆插件」到 Agent 运行时
DeepSeek Harness 以 154 万日活和 3.49 万插件证明:Agent 竞争已从模型能力转向运行时生态。
Magpie小白向教程：把各家模型收到一处给 CC、Codex等agent一起用
如今已经逼近 34K Stars的 Magpie 是开源项目 yetone/magpie，官网是 usemagpie.ai。它解决的是一件很具体的事：电脑上同时装着几个 AI 编程工具，每家又有自己的模型、密钥和订阅，换来换去时不必再逐个改配置文件。
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。
企业做AI数据分析，该用通用办公Agent还是专业数据Agent？
企业给员工配 AI 助手做数据分析时，通常会面对两条路线：一条是通用办公 Agent，以豆包、千问、WorkBuddy 为代表，覆盖文档、会议、搜索、任务分发等日常办公场景，数据分析只是其中一项附带能力；另一条是专业数据 Agent，以帆软 DORA（朵拉）为代表，专注承接企业级
Agent面试:AgentScope 的 Agent、Message、Model、Memory、Tool
面试官把 AgentScope 的 Agent、Message、Model、Memory、Tool 放在一起问，真正想听的不是“五个组件的定义”，而是你能不能说清：谁负责决策，谁负责传递，谁负责生成，谁负责保存，谁负责执行。
大模型 Agent 面经：沙箱与自进化，这 7 题答出安全思维才算顶尖
面 Agent 方向，到了自进化这一层，面试官考的不再是"你会不会用沙箱"，而是"当 Agent 开始自己改自己时，你怎么保证它不会把自己改死"。自进化是 Agent 最迷人的能力，也是最危险的能力。它能自己写插件、自己装插件、自己改配置——但万一改错了呢？万一装了个恶意插件呢？