摘要： 随着AI答复引擎（如ChatGPT、Perplexity）成为新入口，品牌需从SEO转向AI可见度（AEO）。AEO与SEO的本质区别在于：SEO依赖搜索排名（PageRank、关键词），而AEO依赖AI对内容的语义理解（embedding、引用频率、生成式推荐）。未来3年，AEO是关键机会，因用户入口从搜索转向对话式AI，且AI能主动推荐产品（如ChatGPT Shopping）。企业落

摘要： 随着AI答复引擎（如ChatGPT、Perplexity）成为新入口，品牌需从SEO转向AI可见度（AEO）。AEO与SEO的本质区别在于：SEO依赖搜索排名（PageRank、关键词），而AEO依赖AI对内容的语义理解（embedding、引用频率、生成式推荐）。未来3年，AEO是关键机会，因用户入口从搜索转向对话式AI，且AI能主动推荐产品（如ChatGPT Shopping）。企业落

本文探讨了利用AI智能体简化表单填写流程的可行性，以饮品点单场景为例，实现"一句话生成并提交订单"的功能。文章分析了Dify平台的技术限制，并指出从Demo到生产环境需要解决的关键问题：1)集成订单系统实现真实交易能力；2)打通用户数据实现个性化服务；3)优化异常处理和交互体验。作者强调生产级AI应用需要将Agent能力、用户数据和业务流程深度融合，呼吁行业共同推进AI智能体的

咖啡店很可能在23点前就关门，因此这个下单请求是无效的，Agent 需要引导用户修改表单信息。这对应认知科学里的 System 2（慢思考）机制 —— 不再是“直接回答”，而是“回答 + 审查 + 改写”。：Reflection 不是“让模型再想一遍”，而是“让模型重新编码信息”，本质是提升信噪比（SNR）的过程。这是一个足够小、但立即能落地的能力，也是未来每一个 AI 产品经理 / 工程师 /

咖啡店很可能在23点前就关门，因此这个下单请求是无效的，Agent 需要引导用户修改表单信息。这对应认知科学里的 System 2（慢思考）机制 —— 不再是“直接回答”，而是“回答 + 审查 + 改写”。：Reflection 不是“让模型再想一遍”，而是“让模型重新编码信息”，本质是提升信噪比（SNR）的过程。这是一个足够小、但立即能落地的能力，也是未来每一个 AI 产品经理 / 工程师 /

麦肯锡报告指出，"智能体商业"（Agentic Commerce）代表由AI代理用户完成购物、比价、谈判等交易活动的新模式。这一趋势将重塑消费者与商家的互动方式，推动商业进入AI驱动的新时代。报告分析了该模式带来的机遇与挑战，认为AI代理将显著提升交易效率，同时改变传统商业逻辑。

摘要：本文介绍了一个基于Dify智能体的解决方案，可快速生成专业岗位描述(JD)文档。系统通过四步流程实现：获取模板结构、生成Markdown表格、转换为Word文档、提供下载链接。文章还探讨了从Demo到生产环境的三大挑战：模板治理需支持多渠道分发和多语言版本；数据打通要与HR系统对接实现智能填充；体验优化需支持自定义模板和合规检测。该方案显著提升了HR工作效率，将繁琐的手动编写过程自动化。

文章摘要：本文介绍如何用Dify搭建智能体，帮助产品经理快速生成数据图表。通过SQL查询和ECharts渲染实现“一句话出图”功能，解决了临时数据需求依赖数据团队的痛点。虽然当前方案适合Demo演示，但生产环境还需完善工具集成（对接BI/办公软件）、数据权限管理、自然语言纠错等功能，并优化多轮对话、图表样式自定义等用户体验。从Demo到上线仍面临工程化挑战，需构建完整的报表生成闭环。

文章摘要： 本文提出"AI群聊"作为未来企业人机协作的核心模式，通过@提及实现语义路由驱动的智能体协作网络。相比当前主流的预设流程驱动方案，这种混合架构结合了社交化UI、语义路由引擎和垂直Agent工作流，在灵活性与可控性间取得平衡。作者将这种"受控群聊"与更激进的自由群聊对比，强调结构化自由度对企业落地的重要性。目前该理念仍属前沿，但已出现类似实践雏形。（

本文探讨了利用AI智能体简化表单填写流程的可行性，以饮品点单场景为例，实现"一句话生成并提交订单"的功能。文章分析了Dify平台的技术限制，并指出从Demo到生产环境需要解决的关键问题：1)集成订单系统实现真实交易能力；2)打通用户数据实现个性化服务；3)优化异常处理和交互体验。作者强调生产级AI应用需要将Agent能力、用户数据和业务流程深度融合，呼吁行业共同推进AI智能体的