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华盛顿邮报和 Tech in Asia 的最新实践都没有把内容工作简化成自动写稿。本文从目标、上下文、权限、交接和验收五条边界,给出适合小团队的岗位化 Agent 架构。

总之,大模型确实很厉害,但我们不要只顾着眼红模型厂商天天屠榜,也不要陷入被替代的焦虑中无法自拔。“有多少人工,就有多智能”,在大模型时代这句话依然适用,只是"人工"的定义变了。以前的人工是标注数据、写死规则;现在的人工,是设计流程、构建架构、洞察场景。请学会借助模型的能力,快速找到属于你的支点,去撬动业务的增长。因为在你也许多想一秒钟的时候,你的对手可能已经装上大模型的引擎,在起飞的路上了。
Agent 接入邮箱、文件、浏览器、数据库与发布器后,工具数量也意味着权限面与出错半径。本文把 Agent 权限拆成身份、资料、动作和审批四层,并给出适合小团队落地的岗位化权限表。

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Anthropic 将 Computer Use、Skills API、Files API 推向正式可用。本文给出生产级 AI Agent 首批任务的筛选框架、任务合同和安全验收方法。

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本地优先 Agent 不只是本地运行模型。文章从上下文、身份凭证和执行副作用三层拆解登录态、MCP 令牌、人工确认与状态回读的安全边界。

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最近 Hermes Agent 很火,但它和 TipKay 服务的是完全不同的人。本文用对比表和生活化比喻,帮你理解命令行 Agent 与图形界面 Agent 的本质差异。

DeepSeek Harness 不是新模型,而是把模型、工具、会话、沙箱、权限、Agent Loop 和 UI 组装成可执行 Agent 的开放底座。本文拆解它的架构、优势、限制与适用场景。








