近日刚好得了空闲，在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文，主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来，原名为「Prompt Engineering」的提示词工程，在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中，
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
CBINSIGHTS 最近做了一份《AI Agent Bible》的报告，系统梳理了 AI Agent 的发展前景与未来趋势，提出了面向 2026 年的六大关键预测，并绘制出完整的生态版图，涵盖最值得关注的创业公司、基础设施提供商及快速崛起的营收增长型企业。同时，报告深入解析了市场格局与技术栈的演进，包括 AI Agent 的市场图谱、技术堆栈与收入竞争态势，并通过企业级应用的视角，
Hi，返工早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 行业思考。 AI Agent 应用的竞争逻辑，正在发生根本性变化。 当许多团队还在死磕提示词优化（PE 工程）时，一些优秀团队开始重心转向了上下文工程
近日，DeepMind 最新推出了一种全新的用于代码安全的 AI Agent—CodeMender，它使用 Gemini Deep Think 自动修补关键软件漏洞。它会检查补丁是否正确、是否能够修复根本原因，并且不会引起其他任何破坏。这确保只有高质量的解决方案才会被发送给人工审核。
在 AI Agent 应用浪潮中，一个来自新加坡的新名字——Agnes AI，正以一种特别的方式进入我们的视野。一方面，是其宣布的惊人增长：不到三个月，DAU 突破十万；另一方面，却是市场声量相对的沉寂。
Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
在 AI 技术浪潮狂飙的 2025 年，市场的聚光灯无疑主要打在了 AI Agent 这位年度主角身上，它所预示的自动化与智能交互的未来，吸引了绝大部分的目光与资本。
2025 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
