第66篇：Agent安全攻防实战 | 提示词注入、间接Prompt劫持
欢迎回到模块四「Agent进阶深挖与面试硬核」。前面我们把Agent的能力、稳定性、可维护性都练得差不多了。但真要卖给企业，对方技术负责人第一个问题往往不是"答得准不准"，而是："有人在对话框里写一句话，能不能把你这个Agent控制住？能不能把我库里的保密资料套出来？
业务岗位用 Agent，先把交付和复核说清楚
业务岗位开始尝试 Agent，最容易讨论的是“它能做多少步”。真正进入日常工作，问题却会落到一张表、一条记录上：这个判断从哪里来，谁能改，发现错了如何退回？如果这些问题没有答案，流程跑完也难以交付。
两个月转Agent，我的学习路线全公开
两个月，从0做出完整的Agent项目。没花冤枉钱，就靠这条路线。今天全公开，照着走就行。第1️⃣周｜补齐Python & API基础目标只有一个：能调接口、能写脚本。Python语法抓重点：列表、字典、函数、类。 高级特性先别碰，够用就好。
私有AI实战20：Agent接入本地RAG，让知识库真正参与任务执行
跟着前面的文章，其实我们已经做了不少工作。本地大模型可以运行了，RAG知识库可以检索文档了，BM25和向量混合检索也有了，Reranker能够重新排列候选资料，Ragas可以评测知识库效果，LangGraph还解决了Agent多步骤执行、人工审批和状态恢复的问题。
agent智能体搭建流程详解，东莞企业如何避开数据孤岛陷阱
随着企业智能体、AI智能体搭建需求在2026年集中爆发，越来越多东莞制造、3C电子、加工贸易企业开始规划专属智能体落地。但在实际推进中，大量项目卡在同一个地方：数据孤岛。
DSH阅读插件：给Agent装上office、PDF文档阅读器
它只干一件事：让 AI Agent 能把 Word、PPT、Excel、PDF 这些二进制文档，当成带行号的纯文本来读。做 AI Agent 的人都踩过这个坑：Agent 读代码、.
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。
把任意一本电子书变成Agent Skill技能客服，自动回复文字+图片
售后咨询有一个明显特征：高度同质化。尺码、材质、配件安装、耗材更换、退换货流程，问题集中在固定几类，答案也都是标准答案。难点从来不是"没有答案"，而是答案藏在几百页的手册里，客户懒得翻，客服却要重复讲几十遍。夜间无人值守、大促消息刷屏、纯文字讲不清操作步骤，最容易漏掉意向客户。
Demo里全能，用户手里全废：Agent端到端测试怎么搭
产品演示那天，Agent 表现得像个资深工程师：需求拆得干净、工具调得准、报错还会自己重试。老板当场拍板上线。第三天，第一批真实用户就把它玩坏了——有人问了句带错别字的话，它循环调用同一个工具 40 多次；有人传了 30 页 PDF，它把第 12 页的结论安到了第 3 页头上。