标签为“AI-Agent”的页面如下
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AI 原生业务流程：从 x402 协议看AI时代的流程重构
AI 发展三拐点：ChatGPT 类模型通过"图灵测试"（苹果时刻）→ DeepSeek/Qwen/Llama 开源模型崛起，成本下降 10–100 倍（安卓时刻）→ AI Agent 从"被动响应"升级为"主动调用工具"，L3 向 L4 自主化演进。这三个拐点共同把 AI 从问答机器变成了能感知世界、调用工具、完成复杂任务的智能体（Agent）。
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多智能体规模化：一场从「能跑」到「能用」的跨越
去年年底，一位名叫 Will 的独立开发者在网上分享了一组数字：他在 54 个波次中并行调度 AI 智能体，累计完成 321 个文件的工作量，覆盖代码、文档、音频等多个领域，核心工作压缩在 30 分钟内完成。
这个数字足够震撼。但更值得注意的，是他设计这套系统时遵循的一个原则：将智能体分为两种角色——一种像「神」，负责跨波次保持上下文，统领全局；另一种像「英雄」，执行单次任务后即销毁，不保留状态。
这个设计后来有了一个名字：Pantheon。
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商业银行的Agent化：一场关于协同与工程化的硬仗
银行 Agent 化不是上一个系统，而是重塑一套工作方式。它需要业务部门与科技部门的深度协同，也需要工程化能力的长期积累。本文探讨商业银行 Agent 化的真实路径、卡点，以及哪类银行最有可能率先跑出来。
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AI Agent 的记忆之战：为什么知识管理才是下半场的核心竞争力
知识管理正在成为 AI Agent 竞争的核心战场。当模型能力逐渐趋同，真正的差异化不再取决于"模型有多聪明"，而在于它背后的"记忆系统"有多可靠——Karpathy、谷歌、开发者社区，三条线索指向同一个答案。
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企业 Agent 落地：一场从概念到工程的漫长渡劫
中国市场三十款 Agent 平台扎堆上线，但真正跑进生产环境的案例却寥寥无几。战国时代的热闹背后，是治理、成本、可追溯性这些老问题的重新浮现。
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LLM攻防的系统性升级
当AI同时成为攻击面和武器：context window让LLM应用从外部被劫持，LLM的语义理解能力让匿名识别成为可能，AI驱动的供应链攻击变得更精密，而过度依赖AI加速开发正在积累新型技术债务。