AI Agent四大名词（Prompt、Context、Loop、Harness），你会了吗
有了AI Agent，大伙儿突然发现自己起飞了，仿佛身边一下来了一群得力干将帮你干活儿。那么，AI Agent的Prompt、Context、Loop、Harness这四个名词则是为“数字AI同事”配齐任务单、资料包、工作闭环和办公制度。
17个Agent概念都听懂了，落到项目还是卡住？
把工具、契约、路由、约束、收敛这五组概念，对回你项目里真实存在的文件与字段——看完就知道自己卡在哪一步。「一次性搞懂 AI Agent 的 17 个概念」这类视频在 B 站被反复收藏，说明一件事：术语本身已经不再稀缺。
Agent、Token满天飞：别把自我矮化，错当成国际化
摘要：开会张口Agent、LLM、Token；街边招牌英文大字居中，中文挤在角落。很多人把这当成国际化。官媒的评论点破深层隐忧：大量英文术语未经转化涌入公共场景，字母缩写替代汉语表达，暗藏科技话语权旁落、母语表达体系被消解的风险。
Agent 上线了到底管什么，评测预算和下线
Agent 上线不等于可控。 没有持续评测、花费硬上限和掉线自动下线（Kill Switch），「能干活的 Agent」会变成无预算的生产事故。
我把 WorkBuddy 拆开看了一遍，终于搞懂了 Agent 是怎么干活的
很多人学习 Agent 最大的问题，就是一上来先研究 MCP、Skill、Multi-Agent、Context Engineering，研究了半天，最后还没真正用 Agent 完成过一件工作。
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。
大白话看懂 Agent！Tool/MCP/CLI/Skill 到底是啥，看完瞬间明白
很多人以为 AI 大模型无所不能，想查数据、改文件，模型直接动手。 其实不是！大模型只会思考、做选择，真正查数据库、算数字、读取文件，全是外部程序帮它执行。最近大火的 Agent（AI 智能体），Tool、MCP、CLI、Skill 一堆新词越看越懵。
知识库与 RAG：怎么把 Agent 变成懂你业务的“老员工”？
一个让人血压升高的“瞎编”现场你花了一周时间，用 Coze 或 WorkBuddy 捏了一个“公司行政客服 Agent”。你把它发到了公司群里，得意地向老板汇报：“以后大家关于报销、请假、制度的问题，直接问它就行了！
Agent到底能帮我们干什么？这3个例子一看就懂
上一篇聊了AI、大模型、Agent的区别，评论区有位读者问：“日常使用的Agent，可以举例说明吗？”这个问题问得很实在。名词听懂了，可打开手机，还是不知道该让它干什么。今天咱们就讲三件生活里常见的事：买东西、整理票据、收拾零散消息。看看Agent到底能在哪些地方搭把手。