Agent Skills 是让 AI Agent 具备感知、推理、规划、执行与学习闭环能力的核心模块。本文系统解析其 5 大关键能力、技术构成、应用场景与行业案例，并提供构建与评估方法，助力开发者与企业实现任务自动化与自主决策落地。

摘要： GEA（Generative Engine Optimization Architecture）是针对生成式搜索引擎（如Bing Chat、Perplexity）优化的系统性方法论，强调内容的可被生成引用能力。相比传统SEO关注排名和外链，GEA更注重语义完整性、事实一致性、结构化呈现和独特性。其四层架构包括： 数据层：构建结构化知识库（如JSON-LD、知识图谱）； 模型层：优化LLM语

摘要：本文探讨AI智能体赋能中的关键技术瓶颈——上下文工程（Context Engineering）。随着智能体复杂度提升，如何高效管理模型有限的"注意力预算"成为核心挑战。文章提出五大实战策略，这些策略可组合应用于不同场景，如代码生成、内容创作等，通过优化上下文利用率提升智能体性能。未来随着模型发展，上下文管理将向自动化、自适应方向演进，但将上下文视为稀缺资源的原则将持续重要

本文深入分析了AI技术如何颠覆传统市场研究行业，重点介绍了Atypica.AI平台通过内容人工智能实现的三大突破：将研究成本降低100倍、速度提升100倍、用户覆盖规模扩大100倍。文章详细阐述了Atypica的三层AI技术架构，包括用户数据层（AI人设）、工作流程层（AI访谈）和分析洞察层（AI研究），并提供了来自5000名用户的行业分布数据和应用场景分析。研究表明，创业者、咨询行业、跨境电商和

摘要：在AI技术变革搜索算法的背景下，本文探讨如何构建AI驱动的智能SEO体系。传统SEO面临语义理解不足、规模化生产困难等挑战，需引入NLP、知识图谱等技术重构。提出三层架构：数据智能层采集多源数据，AI算法层实现意图识别、内容生成等核心功能，应用层落地智能内容中台和个性化分发。实施路径建议分阶段推进，强调避免过度自动化、数据孤岛等陷阱。未来趋势指向自主优化的AI智能体和多模态搜索优化，技术融合

在数字化时代，企业面临快速变化的市场环境和消费者需求，特赞旗下的atypica.AI应运而生，成为品牌精准洞察消费者行为的有力工具。atypica.AI通过构建“用户智能体”和“专家智能体”，模拟消费者个性和认知，深入挖掘消费者决策过程，适用于美妆、奢侈品、鞋服和大健康等多个行业。其多智能体协作能力提供定制化解决方案，帮助品牌优化产品研发、营销策略和用户体验。例如，在美妆行业，atypica.AI

数字资产管理系统（DAM）是企业应对数字内容管理挑战的智能解决方案。它集中存储、智能分类各类数字资产（图片、视频、设计稿等），解决素材混乱、品牌失控和协作效率低三大痛点。与普通网盘不同，DAM具备版本控制、权限管理和智能检索等企业级功能，并能与AIGC工具结合实现自动化标签、内容分析等。实际案例显示，DAM可将年会筹备效率提升300%，成为内容生产流程的"智能骨架"。在AIGC

中国酒类市场规模破万亿，年轻消费者增速显著。面对存量竞争，酒企需通过数字化内容供应链提升营销效率，实现精准触达和增长突破。

摘要：在AI技术变革搜索算法的背景下，本文探讨如何构建AI驱动的智能SEO体系。传统SEO面临语义理解不足、规模化生产困难等挑战，需引入NLP、知识图谱等技术重构。提出三层架构：数据智能层采集多源数据，AI算法层实现意图识别、内容生成等核心功能，应用层落地智能内容中台和个性化分发。实施路径建议分阶段推进，强调避免过度自动化、数据孤岛等陷阱。未来趋势指向自主优化的AI智能体和多模态搜索优化，技术融合

摘要：Crocs通过构建智能内容矩阵技术平台，实现全球化内容运营的数字化转型。该系统采用多智能体用户模拟、AI策略生成和自动化内容生产三大模块，结合数据闭环优化机制，显著提升运营效率：内容生产周期缩短80%，播放量提升470%，决策响应时间减少96%。案例证明，将AI技术与工程架构结合，采用人机协同模式，可有效解决规模化内容生产与品牌一致性问题，为AI工程化落地提供示范。未来随着多模态大模型发展，