Agent越来越多，制造业如何“真用上”？
最近，国内外做Agent产品的公司，几乎都在讲同一个故事。对于制造企业，更实际的问题是:AI越来越强，自己多年积累的经验和系统，能不能跟着派上更大的用场?
有编制的Agent，才是好用的Agent
二季度的财报会上，亚马逊CEO Andy Jassy提了一个“需求杠铃”理论:杠铃一端是Anthropic和OpenAI正在疯狂消耗算力，另一端是企业的业务自动化、反欺诈、智能客服打骚扰电话这些推理场景。
给桌面 Agent 开屏幕权限前，先想清这 7 件事
社区里被反复引用的一条反馈（未经独立复核，取稿时无法验证真伪）：用户对桌面 Agent 说"把下载目录里没用的清掉"，三个还没归档的合同附件被直接删除——不进回收站，客户端日志里连被删文件的原始路径都找不到，彻底无法恢复。
第 12 篇 Workspace 与沙箱：把执行环境和智能体逻辑解耦
读之前：第 9 篇（上下文工程）、第 11 篇（HarnessAgent） ｜ 后面会用到：第 13 篇（技能系统）、第 16 篇（分布式与高可用）、第 20 篇（实战）你写好了一个差旅报销 Agent。本地开发时，它读 ./policy/2026.
大模型加载慢、Agent总卡顿？AIPC的存储短板该补上了
【ZOL中关村在线原创评测】过去两年，本地大模型部署、AI Agent智能体、AI加速的生产力工具，已经从极客圈子的玩具变成了很多人桌面上的日常。
AI 编码工具默认给 Agent 多大权限？三家差在这三处
有个技术负责人在群里问：Claude Code、Google Antigravity、OpenAI Codex，团队该统一用哪个？他贴的判断依据是一篇「10 天写 2.5 万行代码、提效 36%」的文章。
龙虾突然撕掉单人标签，整个科技圈的Agent可能都要换一种活法
GitHub Universe 现场，OpenClaw 用两台电脑演示了多人实时协同操控同一智能体的震撼场景，直接击碎“单兵作战”的行业迷思。
老 Java 项目接 Agent，写接口还是建目录
摘要：两条路都能让老项目接上 Agent，但入口完全不同。LangChain4j 让你声明一个接口，老 Service 加注解变成工具；AgentScope Java 让你建一个 workspace 目录，项目约定写成 Markdown。改动落在哪，决定你后面要维护什么。
别再把Agent和LLM搞混了！一文讲透Agent Harness到底是个啥
最近我把手头关于Agent Harness的资料重新梳理了一遍。说实话，之前我也经常把Agent、LLM、Harness这些词混在一起用，跟别人聊的时候总觉得哪里不对劲，但是又说不清楚。后来把这些概念全部拆开，用几张图给总结出来，整个体系才算是在脑子里变得清晰起来。