从"一次检索"到"智能决策"：Agentic RAG牛在哪里
用 RAG 做 AI 问答系统，很多朋友都会遇到一个尴尬的情况：用户问了一个需要多步推理的问题，RAG 检索了一堆资料，结果 LLM 还是答不到点子上。你发现没有？传统 RAG 就像一个"愣头青"——拿到问题就去搜，搜完就答，答完拉倒。
OpenClaw热潮下，先补“智能体”必修课：AI Agent≠Agentic AI
过去三个月，从深圳腾讯大厦的排队长龙，到某鱼上标价数百乃至数千元的“代养虾”服务，基于OpenClaw部署的"数字员工"已成为2026年开年最魔幻的互联网景观。
Agentic AI：是什么，以及企业如何思考
一个被术语淹没的概念几乎每一场技术发布会都在谈“Agentic AI”。Gartner预测到2026年底40%的企业应用将嵌入任务特定型AI Agent，鸿蒙PC的DevEco Code提供“端到端一站式Agentic开发体验”，OpenClaw在中文开发者社区一夜走红。
30秒搞懂一个AI术语！LLM、Agent、RAG、MCP零基础通俗全解
现在AI飞速发展，网上各种专业术语满天飞，LLM、Agent、RAG、Token、MCP……很多新手看得一头雾水，想学AI却被晦涩的专业名词拦在门外。不用死记硬背、不用啃复杂论文！
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。
从OpenClaw说起：Agentic AI时代CPU价值的回归
2025年，是一个曾被寄予厚望的“Agentic AI元年”，它确实也没让人失望，但也没有想象中的激荡:年初，Manus横空出世，展示了Agent无缝协作的惊艳效果，但随后并未在大众市场上掀起多大的波澜，直到年末，团队被Meta收购。
Agent为什么离不开本体论：从“会说话”到“能办事”的语义地基
导读： 很多 Agent 项目死在同一个地方：Demo 很惊艳，上线就翻车。模型一到查数据、调工具、跨系统办事就口径打架、步骤失控。根因不是模型不够强，而是 Agent 缺一幅共享的世界地图：它不知道在你这家公司里，“客户”“复购”指什么。这幅地图就是本体论。