ChatGPT 现在可以思考行动，主动选择工具，用自己的虚拟计算机为你完成任务。

多数人对AI Agent的理解还停留在"聊天机器人的升级版"，这个思路在一段时间里这么理解其实也没什问题，比如问一个问题，拿到一个回答。但很快就能看出来单轮提示-响应的交互根本没有任何的意义，而真正有意义的跃迁发生在AI开始具备这些能力的时候：思考、规划、行动、观察、循环往复，这和我们处理复杂问题的方式几乎一致。

AI Agent是一个具备感知、理解、记忆、规划、编排、执行、反思的自主智能体，为了方便产品经理们对她有个结构化的整体认知，我特意梳理了其经典架构图

给想转的数开兄弟姐妹的真心话：1. 别裸辞！先试水再转：利用业余时间学基础、做1-2个小Demo，验证自己是否真的感兴趣，再决定要不要all in；

今天学习 AI 产品：Claude Code - Vibe coding 起飞 AI 真正成为了你的代码员工

最近很多 AI 产品都在讲 Agent、MCP、RAG、Tool Calling，但这些词如果只单独看，会比较碎。

用过 Claude Code 的人都知道，它读文件靠的是 grep、Glob 和 Read 工具。对于代码文件和纯文本，这套组合拳够用了。但当你把一份 200 页的 PDF 研报、一份带合并单元格的 Excel 财报、或者一份图文混排的 PPT 培训材料丢给它——事情就不那么顺了。

这篇文章把我在实际项目里踩过的坑、验证过的技术方案，一次性讲清楚。不绕概念，直接上干货。

提示词这个东西，从GPT3.5出来到现在一直有用，没什么好纠结的，你得掌握。但说到什么程度算掌握，这事没法量化。你多用自然就知道了。我自己的判断标准就一条：你能不能在一个长任务下控制住模型的幻觉。

我发现，对于 Claude Code，问得最多的两个问题是：Claude Code 到底怎么用？怎么保证它写出来的代码是对的？