AI Agent到底是什么？一文看懂智能体的技术架构与落地实践

让 AI 回答一个问题，已经不算新鲜事。但如果你说：“帮我整理本周的销售数据，找出异常，并生成一份分析报告”，AI 能不能自己查数据、分析结果、制作报告，遇到问题时再调整步骤？这就是 AI Agent，也就是“AI 智能体”，正在探索的方向。

别让 AI Agent 每次都从零开始：如何建立长期记忆与知识管理系统？

你有没有发现一个问题？现在的 AI 已经越来越聪明了。它能够调用工具、搜索资料、分析信息，甚至按照我们的要求完成一系列复杂任务。但当你连续使用它一段时间，就可能遇到一个很尴尬的情况：昨天刚刚告诉它的重要信息，今天又要重新解释一遍。上一次讨论过的项目方案，下一次可能又要重新寻找。

ToB AI Agent 平台应该怎么做？

现在 Workbuddy、DeepSeek harness 这类的 C 端 Agent 产品比较火，在这类产品中现在都不约而同的有专家、技能、连接器这几个概念。

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。

零AI基础的Agent开发入门级学习路线 !

别急着堆插件！三步搭出你的第一个 Agent

#如何三步构建Agent#一说“构建 Agent”，不少人就想到写代码、接接口、装一大堆插件。咱先别把事情整复杂。你的第一个 Agent，不妨只解决一件小事：收到一个 AI 工具链接，整理资料，交付一份带来源的图文初稿。本文用三步讲清一套入门搭法：定目标、配工具、跑闭环。

完全不懂AI的人，照着这6步走，半天就能入门

现在提到AI，很多人都会陷入两种极端心态。要么觉得AI是高深的高科技，是程序员、专业技术人员的专属，普通人看不懂、学不会，干脆直接摆烂放弃；要么过度焦虑，害怕AI取代自己的工作、淘汰自己，每天跟风刷各种教程，越学越乱，最后什么都没学会。

AI Agent调试新思路：先看决策，再看代码

让AI Agent替你干活，任务跑砸了，你第一反应看什么？大多数工程师的直觉还是老一套：翻日志、找报错、盯函数调用。但在Agent时代，这个调试姿势可能已经过时了。从盯函数，到盯决策传统调试的核心是Function Profiling：哪个函数慢、哪行代码报错，一目了然。

AI Agent上线之后，怎么让它越用越强？

用 LangChain、AutoGen、CrewAI 搭过 AI Agent 的开发者都熟悉一个流程：调好 prompt、接好工具，跑起来效果不错，就上线了。但上线之后呢？Agent 还是那个 Agent——它不会因为用得越多而变得越强。