你有没有想过，销售这件事情可能彻底变了？传统的销售方式正在从单纯依赖人工拨打电话、发送邮件，转向将AI agent视为驱动整个销售流程的核心力量。这不是什么小调整，而是一场彻底的范式转变。
大家好，我是袋鼠帝 说实话，一直以来，都在探索如何用我制作的AI Agent（智能）体变现 我之前大多数的Agent成交都是在微信私域里面。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
最近，Kimi Researcher（深度研究）开启内测。根据官方介绍，其定位并非一个简单的“搜索工具”，而是一个能够生成带引用来源的深度研究报告的AI Agent。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
2025年已成为名副其实的Agent元年。 不论是Operator、Manus、Genspark等爆款Agent的相继出现，还是各大厂商陆续发布MCP协议支持，种种迹象都在印证着AI Agent正经历从“玩具”到“工具”的关键转折。
当下的AI Agent领域，正上演着一幕“奇特”的景象，一方面，是关于Agent能力极限的狂热探讨；但另一方面，是当这些光鲜的Agent从实验室走向真实生产环境时的普遍“失速”与“沉寂”。
刚刚谷歌推出了 Gemini CLI，一个开源的 AI Agent，把 Gemini 的能力直接带到你的终端里。可以把它看作是谷歌版的 Claude Code。最香的是，这玩意儿开源、免费用，背后是带百万上下文的最强 Gemini 模型。
你能想象一个汽车经销商每天漏接45%电话的场景吗？这意味着几乎一半想要预约保养、询问配件或购车咨询的客户都被直接晾在了一边。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
