过去十年，Cloud Native让我们不再操心服务器与环境部署，让基础设施成为了水电煤一样的存在。下一个十年，AI Native要让我们不再操心AI怎么在具体业务里干活。"数字员工"正在脱离PPT，走向生产线的核心。它不是又一个Agent框架，而是一套围绕"声明式治理"理念构建的控制平面——组织结构、通信边界、网关凭证与共享存储被统一纳入API的控制循环中。它的工程判断很朴素：不是造更强的智能体

从一句话需求，到一套能跑、可验证、可复盘的 Cordis 插件系统 —— 用"搭建一个真实系统"的方式，彻底理解 dsh 框架「一切皆插件」的架构思想。

本文以一个BA Agent案例视频为切入口，展示了AI如何从概念级需求出发，通过结构化对话引擎、专有知识库注入和“待确认”标记机制，在约20分钟内完成六类需求资产的生成。文章从业务领域知识、工作流程与工具、沟通技巧三个维度分析了AI的实际表现，并为团队引入BA Agent提供了知识库建设、人机协作设计和场景选择三方面的实践建议。

2026年6月，清华大学Rath Team在PyPI上发布了OpenRath v1.2.1——一个被他们描述为"像PyTorch的多智能体、多会话运行时"。InfoQ随即刊发了一篇深度解读，标题直击痛点：《上百个Agent，该怎么管？这篇文章在技术圈引发关注的原因并不复杂。几乎每个把Agent系统真正跑大的团队，最终都会撞上同一堵墙：Agent数量一上来，状态就乱。一个Agent维护一份上下文，另

清华OpenRath以Session代Agent为核，借PyTorch抽象将多智能体推入系统工程。

AIEC 2026折射出中国AI产业落地的清醒认知：开源模型打破了智能垄断，但这只是起点。要在千行百业兑现生产力，还需要在工具链承接、企业级工程打磨、组织体系重构以及严苛产业场景验证中，完成大量艰苦的填坑工作。个体10倍提效是技术给出的成绩单，组织不足20%是工程成熟度交出的答卷。两者之间的差距，就是AI产业下一阶段的主战场。开放生态的建设，比单纯的模型比拼复杂得多，也更具决定性。

从一个BA-Agent的例子说起

回顾企业IT的发展历程，从ERP到CRM，从OA到BI，每一次技术浪潮都催生了新的主赛道应用。知识管理，正在随着AI的浪潮，开始走入企业IT的主赛道。这不是因为它突然变得"重要"了——它一直都重要。而是因为AI Agent给了知识一个明确的"用武之地"，让知识管理从"成本中心"变为"价值中心"。当知识有了消费者，知识管理就有了生命力。Agent MCP Warehouse的实践只是一个开始。我们相

最近AI编程领域正迎来拐点：Claude Code之父Boris Cherny与龙虾创始人Peter Steinberger同时力捧"循环工程"（Loop Engineering）新范式。本文深度拆解从提示词工程到循环工程的五个核心构件与底层逻辑。

RAG系统的知识检索，最核心的不是"每轮能找到什么"，而是**“整个会话积累了什么”**。好知识值得被记住。通过一个简单的Session级缓存层，让早期阶段用长文本检索到的高质量领域知识，在后续所有阶段中持续可用。代码改动量不大（新增1个工具文件，修改3个文件），但解决了一个在RAG系统中普遍存在的"知识遗忘"问题。如果你也在做AI Agent的知识检索系统，不妨检查一下：你的检索结果，是不是用完