我想聊一聊在真实的游戏开发中如何使用大语言模型。我指的不是那些在社交媒体上看起来很炫酷、但仅能一键生成玩具项目的「One-shot」型 Demo，而是真正的全职...

先说结论，不绕弯子：个人主体，无法完成这个 App 的上架。我放弃了。 不是技术做不到，是制度上，个人开发者过不了那道坎。

Agent 不是一句提示词，而是一套工程系统。它要能理解目标、拆解任务、调用工具、记住上下文、处理异常，并在可观测、可评估、可治理的前提下持续运行。模型是 Ag...

文章封面 简介：Loop 的控制权一旦交给概率模型，自动化会把缺陷放大成灾难；微观 Agent Loop 和宏观 Loop Engineering 必须共享同一...

文章封面 简介：让 Agent 在 Demo 里跑起来和让它在生产环境里活下去是两件事；生产级 Agent 的关键不是让模型更会决策，而是让每一次真实行动都经过...

比如，先让它分析一个项目的代码结构，再定位某个 Bug，接着修改代码、运行测试。如果测试失败，就根据报错继续调整。整个过程可能经历几十次模型调用，但 Agent...

AGENT 工程讲义 · 单篇深化 1/3怎样用一次「输入设计」，把一个概率系统的输出空间压到可接受的范围业界标准对照：Anthropic、Google、Ope...

很多团队第一次接触企业内部办公智能体时，容易把它等同于“接了大模型的对话框”。这个认知偏差会导致后续选型和落地的一系列问题。

让 Agent 定时读取多方数据并向团队推送简报，是常见的自动化场景。它看似只是用模型替代脚本规则，实际却容易状态错位：固定时间窗口会漏读或重复，鉴权故障可能被...

第一处，权限挂在谁身上说不清。 传统权限模型里，权限授给人。Agent 不是人，它没有岗位、没有工龄，也不会自己想起来"我该收敛一下"。给 Agent 配权限时...

针对私募合同人工审核耗时长、规则更新易遗漏、审核口径不统一、版本比对难的痛点，基于WorkBuddy自定义Skill搭建风控初审辅助工具，上传合同PDF即可自动...

从制度层的“合规摩擦”下沉至组织层的“人力资本”，2026年10月的AI产业正遭遇一场比算力短缺更根本、更难逆转的“认知带宽（Cognitive Bandwid...

从物理层的“瓦特墙”上溯至制度层的“规则墙”，2026年10月的AI产业正面临一场比技术瓶颈更复杂、更具不确定性的“治理熵增”。随着欧盟《AI法案》全面执行、中...

从商业化的“单位经济学”回到模型内部的“认知架构”，2026年10月的AI应用层正面临一场比“对齐税”更隐蔽、更具破坏性的“认知债务（Cognitive Deb...

摘要：大模型能力已经不稀缺了，稀缺的是「能安全落进企业业务里」的那一层。智枢 AI Agent Hub 是一套面向企业的智能体应用开发与运行平台，把大模型端点、...

从 Muse、Grok Bot 到 Dots，个人 AI Agent 正在成为新的产品热点。这类个人 AI Agent 需要通过长期记忆积累用户的习惯、偏好和个...

2026年10月，Cognition 发布的 Agent Memory Repo 创新性地把 AI 的长期记忆做成了一个 git 仓库（以 MEMORY.md ...

文章封面 简介：temperature、top\p、max\tokens 各自控制什么、不解决什么；Context Window 是容量而不是无限记忆，上下文预...