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。
供应商都说自己是Agent，企业该拿什么任务验明正身？
这两年，几乎每份数字员工的介绍里都有“Agent驱动”四个字。采购方追问一句“Agent具体指什么”，得到的回答五花八门：有的说底层接了大模型，有的说能多轮对话，也有的只是市场部新起的一个说法。词被贴得太随意，光听介绍已经分不出真假。
本地模型够用了吗 桌面推理与 Agent 安全
本地模型到底够不够用？AJ 与 Sero 在一场时长 73 分 27 秒的英文对谈里，把答案从模型能力挪到了运行层。2026 年 11 月 3 日上线的《Are Local Models Finally Good Enough?
Kimi开始"出租"数字员工：Agent计价锚点，正从软件预算滑向人力预算
不是租模型API——那玩意儿按token卖了好几年——是把“AI员工上班的全套后台基础设施”打包出租:云沙箱、会话记忆、工具链、断线恢复、审计日志，全部包圆。
谁懂啊！原来学会Agent这么简单！
学会Agent不难，前提是找对方法。
Agent、Skills、MCP到底啥关系？我拿自己的项目讲一遍
这三个词最近出现频率高得吓人。平台上讲它们的文章不少，但我翻了一圈，大部分读完你还是不知道这三个东西各自是干嘛的，更不知道跟你有什么关系。我是个正在给小程序接大模型API的开发者，这三个东西在我自己的项目里都有实物。这篇不用抽象定义，就讲它们在我电脑里长什么样。
Agent 越写越复杂？因为你在替模型画流程图
上周我删了一个跑了整整一个月的 Agent 脚本。干的活很朴素：搜竞品新闻、扒正文、做摘要、拼日报。六步串成一条线，平时稳得很。直到某天第三步的抓取接口回了一个空字符串。后面三步一声没吭。模型拿着空内容，一本正经编了一篇摘要，日报照常发了出去。
一个CEO如何领导1800人和5000个Agent？
当大多数人还在追问“AI能做什么”时，明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉，已开始探索一个更深层的问题:AI能让组织变成什么?
Agent 应该在什么情况下请求人工确认？
开场：一道专测"会不会无脑弹窗"的题 一个能调用工具、执行实际操作的 Agent，应该什么时候请求人工确认？ 每次调用工具都确认一下，用户同意以后再执行。 用户已经让它读取资料并整理报告，为什么每读一个文件还要问一次？这些确认增加了什么有效信息？
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。