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AI
Agent这么牛逼,Agency会消失吗?

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当AI Agent能在7天内完成传统Agency需3个月的跨国营销campaign,效率的代差已成现实。但麦肯锡数据显示,62%的企业在试用AI Agent的同时,并未抛弃Agency——因为算法能生成文案,却读不懂政策背后的合规雷区;能调度数据,却整合不了线下发布会、KOL与虚拟制片的全链路资源。本文指出:AI不是取代Agency,而是倒逼其从“执行外包”蜕变为“智能增强型战略伙伴”。未来的赢家,属于那些将“AI提效”与“人本洞察”深度融合的新型服务机构。
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20个企业级案例揭示Agent落地真相:闭源模型吃掉85%,手搓代码替代LangChain

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UC Berkeley 刚刚发布的《Measuring Agents in Production》——AI Agent 领域迄今最大规模的实证研究,揭开了生产级智能体的真实面貌:不是炫技的“全自动超人”,而是被严格约束的“超级实习生”。73% 的部署只为提升生产力,85% 依赖闭源模型,70% 拒绝微调、死磕人工 Prompt,68% 的任务在 10 步内必须交给人类。可靠性是最大瓶颈,而“约束性部署”(Constrained Deployment)成为企业落地的核心策略。本文提炼四大核心发现,带你穿透 hype,看清 Agent 在真实世界如何“活着”。
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AI Agent中的多轮对话是什么?效果如何优化?

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从订票到客服,真正智能的交互在于记住你的偏好、理解你的潜台词、主动推进任务——而非机械问答。本文系统拆解多轮对话的四大核心模块(NLU、DST、DM、NLG),揭示其运作逻辑,并针对“记不住”“听不懂”“乱追问”“说空话”四大痛点,给出可落地的优化路径,助你打造真正“懂你”的AI助手。
豆包打响第一枪,超级Agent和超级APP开战了

豆包打响第一枪,超级Agent和超级APP开战了

在超级应用与超级 Agent 的浪潮中,竞争的第一枪已经打响。豆包的入局,不仅意味着国内互联网格局的新一轮洗牌,也揭示了未来数字生态的走向:是以功能整合为核心的超级 APP,还是以智能协作为核心的超级 Agent?这场较量不仅关乎产品形态,更关乎用户习惯、商业模式与技术演进。本文将带你深入解析这场“超级之战”的背后逻辑与潜在影响。
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豆包事件作为“压力测试”:AI Agent商业化的四重壁垒与破局点

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豆包手机助手的闪电下架,远非一次简单的产品失败。这起事件以最激烈的方式,将AI Agent从实验室推向市场时面临的技术工程、生态准入、用户信任和商业模式四重壁垒,赤裸裸地暴露在行业面前。本文深度复盘这场‘全真压力测试’,系统推演AI Agent如何跨越鸿沟,为从业者提供一份务实的思考框架。