Agent用久了，4个交代模板存好直接用

先说结论：Agent 用得顺不顺，差的往往不是换一个更贵的模型，而是你每次交代得稳不稳。同一件事，今天写得清楚，它就做得好；明天换个说法，它就做偏了。解决办法不是每次都写得更长，而是把最常用的四种交代存成模板：写东西、查资料、做表格、检查结果，各一套。

你睡觉时Agent在偷偷干活，它用的不是你的电脑

你合上笔记本去睡觉，Agent的任务就断了。你打开电脑想干点别的，Agent还在后台占着内存和CPU。你让它帮你处理一封邮件，它需要你的账号密码，你敢不敢给？这三个问题，正在逼着整个行业做一个选择。

30秒看懂：Agent不是更会聊，是替你干活

30 秒，讲清一个正在发生的变化。不用术语，看完你也能给身边不懂得人讲的明明白白。Agent现在很火，各家科技厂商都在不遗余力地推介自家推出的相关产品，仿佛一日不提及“Agent”这一概念便错失了行业话语权。

编程Agent不再写片段，而是接手整个代码库

这两天最值得技术人盯住的，不是又发了哪个「更强大模型」的跑分海报，而是AI编程正在从「补全函数」跨到「接管软件工程上下文」：Anthropic发布的Claude Fable 5.2在FrontierCode 2.0从32.4%提到49.1%，FrontierSWE v2到69.

Agent不会崩溃，它只会一本正经地给你错答案

传统软件出事，是很吵的：抛异常、返500、告警响、值班的人被半夜叫起来。Agent出事，安静得多。HTTP 200，延迟正常，日志干净，仪表盘全绿。然后它对着你的客户讲了一个根本不存在的退款政策，讲了一个月，直到有人翻聊天记录才发现。

Agent 的工牌：会读什么、能干什么、干不成什么

你把一份销售表丢给 Agent，问"上个月华东区退了多少单"。它答得很快，还顺手给了三条建议。可那份表根本不在它能看到的地方。它用的是你上一条消息里随口提到的两个数字，然后自己补完了剩下的部分。它不是在骗你，它只是没有"我看不见"这个自觉。

蒸馏一个Agent，到底要蒸什么？首篇「系统级综述」来了

本文约3000字，建议阅读5分钟从模型蒸馏到Agent蒸馏。Agent 的任务求解能力来自模型、可复用资源与执行控制的共同作用，知识蒸馏也因此需要从模型层面扩展到完整智能体系统。

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。

Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？

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。