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。
DSH阅读插件：给Agent装上office、PDF文档阅读器
它只干一件事：让 AI Agent 能把 Word、PPT、Excel、PDF 这些二进制文档，当成带行号的纯文本来读。做 AI Agent 的人都踩过这个坑：Agent 读代码、.
以“生成演讲稿”为例，区别传统对话机器人，讲Agent 会做哪些事
以AI智慧写作系统里“AI”生成讲话稿“这个场景来分析，我们正好能看出 Agent智能体 和传统对话机器人的区别。Agent智能体先定一个边界传统对话机器人是：用户给提示词，大模型LLM给一段文本。
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。
当 Agent 的绿灯是假的：为什么"看起来正常"比报错更危
2026 年 9 月 11 日到 12 日，我的 AI 系统一夜之间经历了六次事故。每次事故的征兆都一样：面板全绿，系统说"正常"。真相是：所有任务都在静默死亡，唯一能确定的，只有"看起来一切正常"这个假信号。一、那个假信号之夜我写这套系统的时候，脑子里想的是"无人值守"。
把任意一本电子书变成Agent Skill技能客服，自动回复文字+图片
售后咨询有一个明显特征：高度同质化。尺码、材质、配件安装、耗材更换、退换货流程，问题集中在固定几类，答案也都是标准答案。难点从来不是"没有答案"，而是答案藏在几百页的手册里，客户懒得翻，客服却要重复讲几十遍。夜间无人值守、大促消息刷屏、纯文字讲不清操作步骤，最容易漏掉意向客户。
第二季写完了，Agent这行我说透了
第二季四十篇加六篇总结，全部写完了。从 Hermes 方法论写到 FDE 转型，六个系列，三个月。回头看，这一季讲的其实是同一件事：Agent 从「能跑」到「跑稳」，中间要补的东西。今天这篇是全季收官，把六个系列串成一条线，每系一句话，详情回各篇看。四十篇写完，到底讲了几件事？
两个月转Agent，我的学习路线全公开
两个月，从0做出完整的Agent项目。没花冤枉钱，就靠这条路线。今天全公开，照着走就行。第1️⃣周｜补齐Python & API基础目标只有一个：能调接口、能写脚本。Python语法抓重点：列表、字典、函数、类。 高级特性先别碰，够用就好。
反常识！微软最新研究：Agent 的“长记忆”可能是毒药
大数据文摘出品最近，AI 圈出了篇挺反常识的论文。主角是微软研究院，研究对象是眼下最火的 Agent。via https://arxiv.org/html/2610.07447v1按常理，Agent 记得越多，活应该干得越好。