Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
一文读懂模型、Agent、IDE 和 Harness 到底有什么区别？
摘要： 随着 AI 编程工具快速发展，模型、Agent、IDE、Harness 等概念越来越频繁地出现在技术讨论中。它们究竟有什么区别？为什么同样的大模型，放在不同的工具中，表现却可能截然不同？
2026办公AI Work Agent品类科普解读
最近不少职场人都能感知到身边AI工具的变化，早些年大家用AI大多停留在改文案、写短句、解答常识问题的问答场景，现在越来越多用户发现，AI已经可以独立完成一整套完整的工作流：不用手动打开十几个网页搜行业资料，AI可以自动检索不同来源的公开信息，交叉验证内容可信度，整理出完整的行业调
Token 暴涨 5000 倍之后，企业 Agent 落地还卡在哪里？
但看到国家数据局披露的那组 Token 数据时，相信不少人还是会吓一跳:我国日均 Token 调用量从 2024 年初的 1000 亿，增长到 2026 年 7 月的超 500 万亿，两年增长超 5000 倍。
Agent 越来越能干，Skill 安全谁来把关？
今年年初，OpenClaw 带火了「养龙虾」。热度已经过去了，Agent 却没退场。研发在用 Claude Code、Codex 读代码、改代码、跑命令；办公的同事开始让 WorkBuddy、豆包 Work、千问办公整理文档、分析数据、做汇报，甚至跨应用把一整套活儿干完。
能自动操作电脑的助手，亲测Agent，说些心里话
前几天让 AI 帮忙列一份"能自动操作电脑的助手"，顺手看了下它给 AiPy 写的那段话。它写的是：本机代码执行派，不靠坐标点击，说话 → 生 Python 代码 → 本机沙箱跑。用了单独一个小标题，位置还挺靠前——在它自己的分类里排第一。但整个榜单里，它排得挺靠后。
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
作者 ｜ 籍云 AI 生码率飙升，端到端交付却没有变快；通用 Agent 提效办公生产力，整体业务效能却未同步提升。当企业把 AI 工具推向业务流程，“局部更快、整体不快”的现象值得审视。
个人Agent上桌，谁先露了怯？
（本文作者为 霞光AI实验室，钛媒体经授权发布）文 | 霞光AI实验室，作者｜子墨，编辑｜李小天普通人真的需要个人 Agent吗？绝大多数人的日常并没有复杂到需要一个专门的助理。工作有工作软件，购物有电商平台，出行有订票APP，偶尔处理几件琐事，似乎也不值得专门配备一个个人AI。
企业第一个Agent该做什么？从客服销售到知识助手的场景选择指南
大模型出来之后,不少企业开始考虑引入智能体。想法很明确,但手上有好几个方向:客服咨询量大,销售需要产品推荐,技术团队希望有知识库助手。每个都说得通,可第一个项目该选哪个,多数人拿不准。选错了不只是浪费时间。