API、MCP、iPaaS，企业 Agent 怎么选？
企业开始做 Agent 之后，经常会遇到几个词：API、Function Calling、MCP、iPaaS。它们都和“调用系统”有关，放在一起讨论时，很容易把边界混在一起。
Agent 查库数字总出错，本体层能补什么
让 agent 直接对业务库跑自然语言查询，开发者最先担心的往往不是延迟，而是返回的数字对不对。据 GitHub 上的 NVIDIA/auto-ontology 项目页面，这个项目的起点就是这句话：一个收入指标被更快地答出来，如果数字错了就毫无价值。
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
企业级 Agent 不能只靠 MCP，还需要哪些能力？
有人把 MCP 理解成“给大模型接工具的接口”。这个说法不算错，但放进企业环境里，少了几层关键内容。企业要让 Agent进入岗位，除了调用工具，还要处理知识、身份、流程、数据、模型、权限和运行过程。MCP只是连接层中的重要组成部分，不能单独承担全部工作。
Agent 的大脑和手要分开：沙箱里从不存凭证
把 agent 的执行环境做成"随时可以死"的东西，反而让整个系统更可靠——这是 Anthropic 平台团队在 2026 年最反直觉的一次架构选择。具体做法是把 agent 拆成两半：脑子是会话日志与 harness，跑在持久服务器上；手是沙箱或容器，只在需要执行时启动。
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。
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。
个人Agent上桌，谁先露了怯？
作者｜霞光AI实验室 子墨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。但开发者显然不这么认为。在它们看来，聊天机器人只是第一步。