本文围绕可直接运行的企业办公 AI Agent 项目展开，实现自然语言任务输入、Agent 任务规划、MCP 风格工具调用、CSV/Excel 销售数据分析、会议纪要摘要、执行日志展示、Markdown 报告生成和 FastAPI Web 页面。项目默认离线演示，无需 API Key、模型权重和 GPU，普通 CPU 环境即可运行，并保留 Ollama、OpenAI-compatible API、

本文梳理 2026 年 5 月 Runway Agent、Aleph 2.0、Runway MCP、Adobe for creativity connector 与 Google Veo 3.1 的关键更新，从创意策划、视频生成、局部改片、Agent 连接、API 集成和合规风险角度分析 AI 视频从单点生成走向端到端工作流的变化，并给出短视频、电商和企业营销落地建议。

论文实验能不能交给智能体做？本文用 Codex 实测学生成绩回归实验：让 Agent 读配置、拆任务、生成脚本、运行模型、输出真实指标图表，并整理成可用于论文或课程设计的 Markdown 报告。

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基于真实公开电商评论数据，讲解 Python 项目中 BERTopic/NMF 双后端主题聚类、差评原因归因、可视化看板和 HTML 报告导出的完整实现，附带完整代码与资源下载。

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本文用 Python 账单统计 CLI 项目讲解 OpenAI Codex CLI 的本地开发用法：先写清楚 AGENTS.md 规则，再让 Codex 读代码、跑测试、看失败日志、小范围修复金额解析 Bug，最后重新测试、生成 JSON 报表并做提交前检查，适合想把 AI 编程工具用到实际项目中的读者。

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