什么是 Agent？与大模型有什么本质不同？
开场：面试官最深的一条追问 说说什么是 Agent？它和大模型有什么本质不同？ Agent 就是具备自主能力的大模型应用，能通过 Function Calling 调用工具，比普通调 API 的对话聊天更强。 所以"Agent = 加工具的大模型"？
Agent 到底怎么运作
我翻过二十多篇讲 Agent 的文章，几乎全都从同一句开始：“写一个 while 循环，把工具调用包进去。”这句话不算错，但它把执行器当成了 Agent。循环只有十来行代码，它负责的事情只有一件：把“下一步做什么”的决定权交给模型。
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 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。
TF锐评 | Agent 的知识工程：从记忆到行动
前言《TF锐评》是TF技术前线推出的双周栏目。每期由一支SIG的技术专家团队，从海量学术论文、技术博文、实战案例等各类前沿内容中优中选优，提炼核心观点、标注落地价值，帮行业从业者省去筛选成本、直击技术重点，高效吸收前沿成果与实践经验。
国内Agent现状：449亿市场，只有18%进了生产
同一个中国市场，2026 年的智能体规模，公开能查到 135.3 亿、449 亿、850 亿、1558 亿四个版本，差了十倍多。不是谁写错，是尺子不一样。
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。
豆包工作产品分析：组织级 Agent 的产品拆解
核心结论:豆包工作不是「豆包的办公皮肤」，而是字节把 TRAE 的执行栈、扣子的编排生态、飞书的企业上下文收拢后，推出的组织级 Agent 发行版，于 2026 年 8 月 25 日独立发布。
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。
别把手机 Agent 搬上车：从零到一做车载个人 Agent
车规级要过 AEC-Q100 应力测试:座舱芯片常见 Grade 2、Grade 3，要求更高的才上 Grade 1甚至 Grade 0。