整理了 9817 篇 AI 顶会论文之后，我们把论文里的方法、实验和结论做成了一份数据集。

本文系统对比了Reducto、LlamaIndex、Unstructured.io、MinerU和Knowhere五款文档解析工具，指出生产级RAG系统和Agent产品的核心挑战在于文档解析环节。

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我们从来不需要识别文字，我们需要的一直是理解文档。

巧用 Knowhere MCP，能够高效解决交接问题。

Knowhere推出Notebook和MCP功能，构建AI文档工作台。Notebook作为面向AI的文档管理中心，支持PDF/PPT/网页等复杂文档的解析与检索；MCP则让本地Agent可直接调用这些文档资源。两者共享云端存储，实现"一次上传，多端调用"的智能知识库。

知识工作的 Agent 不只需要外部知识，它需要一个外部现实。对很多企业场景来说，这个现实就是文档、版本、引用、表格、图片、批注、来源、权限和它们之间的关系。文档不是附件。文档是 Agent 要进入的工作现场。

SkillOpt 最有意思的地方，不是它包装了一个新名词，而是它碰到了一个日常使用 agent 时很难绕开的问题：同一种错误出现第二次、第三次之后，agent 到底有没有学到什么？

微软 SkillOpt 的出现不仅是对现有 Agent 优化范式的一次有效补充，更是在大模型时代，重新定义人类与 AI 协作边界的一次重要探索。

微软 SkillOpt 的出现不仅是对现有 Agent 优化范式的一次有效补充，更是在大模型时代，重新定义人类与 AI 协作边界的一次重要探索。