我们在讨论 AI Agent（智能体）时经常会发现一个问题，Agent 往往跑不远，任务一复杂，Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样？因为 AI 的“脑容量”（上下文窗口）是有限的。工具越多，干扰信息就越多。中间步骤越多，无效信息就越多。

我们在讨论 AI Agent（智能体）时经常会发现一个问题，Agent 往往跑不远，任务一复杂，Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样？因为 AI 的“脑容量”（上下文窗口）是有限的。工具越多，干扰信息就越多。中间步骤越多，无效信息就越多。

大模型和算力的快速发展，促进了很多行业的变革，即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段，即“辅助人”的阶段，其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。

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当你构建自己的 Agent 时，可以选择底层 SDK，比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK，也可以选择更高层次的抽象，比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK，但只使用其提供商抽象，基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题，但当你尝试

当你构建自己的 Agent 时，可以选择底层 SDK，比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK，也可以选择更高层次的抽象，比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK，但只使用其提供商抽象，基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题，但当你尝试

最近面试里被问到一个非常典型的问题：

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前段时间，我参加了豆包的AI产品经理笔试。题目很有趣：针对Manus这类通用Agent，为特定人群设计特定场景，并完成从需求拆解到工具定义的完整方案。完成笔试期间，我系统性研究了 OpenAI Function Calling、Anthropic Tool Use等工具接口规范和 Agent 调度机制，以及Manus首席科学家Peak Ji分享的Context Engineering最佳实践。在那

前段时间，我参加了豆包的AI产品经理笔试。题目很有趣：针对Manus这类通用Agent，为特定人群设计特定场景，并完成从需求拆解到工具定义的完整方案。完成笔试期间，我系统性研究了 OpenAI Function Calling、Anthropic Tool Use等工具接口规范和 Agent 调度机制，以及Manus首席科学家Peak Ji分享的Context Engineering最佳实践。在那