火山引擎知识引擎 VeKnow｜Agent 能找到规则，为什么还是会判错？
当理解和使用业务知识的主体变成 Agent，企业本体应该如何支撑业务理解与行动？让我们先从企业每天都在面对的问题看起。
豆包工作产品分析：组织级 Agent 的产品拆解
核心结论:豆包工作不是「豆包的办公皮肤」，而是字节把 TRAE 的执行栈、扣子的编排生态、飞书的企业上下文收拢后，推出的组织级 Agent 发行版，于 2026 年 8 月 25 日独立发布。
openJiuwen首发ADF，重新定义Agent与物理世界的交互方式
今天的 Agent 已经可以写代码、查资料、调用 API、操作软件。当某个设备临时不可用时，还能寻找替代方案，继续完成日常任务。
企业做AI数据分析，该用通用办公Agent还是专业数据Agent？
企业给员工配 AI 助手做数据分析时，通常会面对两条路线：一条是通用办公 Agent，以豆包、千问、WorkBuddy 为代表，覆盖文档、会议、搜索、任务分发等日常办公场景，数据分析只是其中一项附带能力；另一条是专业数据 Agent，以帆软 DORA（朵拉）为代表，专注承接企业级
招聘 Agent 不是替代 HR，而是重新定义 HR 工作重心
2026年，一个清晰的信号正在HR科技行业蔓延：超过半数的中大型企业已将招聘Agent列入年度数字化预算的优先项。
Agent 从 Demo 到生产，究竟还差几步？4周实战课来了
整个 11 月，课程以连续 4 周、每周 1 期、每期 1 小时的形式，聚焦 Agent 快速构建、质量验收、安全防护和成本治理四大关键环节。
Agent方向还有哪些值得研究的问题？别只做工具拼接
这两年，Agent已经成为大模型研究中的热门方向。但对于准备SCI、CCF论文的研究生来说，真正值得研究的，不是如何让大模型接入更多工具，而是Agent能否在复杂环境中稳定地完成任务。
企业都在用Agent，为什么到广告管理就使不上劲？
越来越多的品牌开始把日常工作交给WorkBuddy、ChatGPT 等AI工具，除了整理资料、写周报，也会直接让Agent分析广告、调整预算、创建广告活动。Agent 能帮运营分担不少工作，但实际用下来，团队也会发现：这些Agent在完成操作和把广告管好中间，仍有很大提升空间。
Agent，“重做”数据库
对于一名熟悉业务的财务人员来说，这或许是个再简单不过的问题。但在某数据库厂商测试的企业级Agent场景中，AI给出的答案与真实情况相差了近15倍。
Agent越做越多，人反倒更忙了，真正难的地方在哪
最近网上总在聊Super-agent，有人说谁抢了先，有人说谁慢了半步。我看热闹看了几天，觉得比时间先后更值得问的是：它为什么现在出现，又能不能真的用起来。毕竟架构图谁都能画，难的是落到日子里。我先说个自己的感受。我同时开过几个AI窗口写东西，一个查资料，一个改句子，一个排格式。