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在数字化转型的长期实践中，传统行业始终面临一个结构性难题：核心经验高度依赖个体，却难以被稳定继承和规模化复用。长期以来，企业竞争力往往建立在“资深员工的经验”之上，但这种经...

引言：从原型成功到长期失速 在智能体加速落地的过程中，一个反复出现的现象是： Demo 越来越容易做，真正跑得久、跑得稳的系统却越来越少。 当智能体从“回答问题”转向“执行...

在人工智能的发展进程中，2026 年正在被普遍视为一个重要的阶段性节点。与早期围绕模型能力、参数规模和算力效率的集中讨论不同，当前 AI 的演进重心正在发生显著变化：技术不...

在传统行业的劳动力结构中，“经验”长期被视为最重要的生产要素。它体现在对复杂场景的判断、对异常信号的直觉反应，以及在不完全信息条件下做出取舍的能力。这类能力高度依赖个体积累...

在人工智能技术持续演进的过程中，2026 年逐渐被行业视为一个具有阶段性意义的节点。相较此前以能力跃迁和场景探索为主的阶段，生成式 AI 正在进入以“低波动、高稳定”为特征...

在大模型能力不断增强的背景下，智能体（Agent）逐渐从概念验证走向业务系统。然而在实际落地过程中，一个被频繁观察到的现象是：大量智能体在演示阶段表现良好，却难以进入长期稳...

在过去数十年的数字化进程中，传统行业的技术升级主要围绕“系统建设”展开。无论是 ERP、CRM 还是各类业务中台，本质上都是对结构化数据和固定流程的管理工具。 但近两年，一...

从模型能力提升到系统级落地，人工智能正经历一个关键转折点。业界逐渐形成共识：当技术从单纯的模型调用，演进为具备自主执行能力的智能体（Agent）时，AI 才真正具备生产力意...

在人工智能进入大规模产业落地的早期阶段，行业的核心叙事集中在“效率提升”上： 用算法压缩时间，用模型替代人力，让既有流程跑得更快。 但随着 AI 深度嵌入生产系统与组织结构...

在人工智能从“生成式对话”走向“主动执行”的过程中，智能体逐渐成为复杂业务逻辑的承载单元。行业实践中普遍观察到：当大语言模型具备稳定推理能力后，真正决定系统价值的，不是模型...

在人工智能发展的早期阶段，AI 往往以“创新项目”“试点工程”或“专项研发”的形式存在于企业内部。它通常被视为一种附加能力，用于优化某个局部流程或解决特定问题。...

在人工智能技术持续演进的背景下，生产力工具正在经历从“辅助系统”向“执行主体”的结构性转变。这种变化不只是效率提升，更在于，它开始系统性触及传统行业中长期存在却难以量化的“...

在生成式 AI 的工程实践中，**智能体（AI Agent）**正被频繁提及，但一个被反复验证的结论是：并非所有问题都适合被智能体化。 在真实业务环境中，盲目引入智能体，往...

在人工智能从“对话式交互”迈向“任务型执行”的过程中，一个明确的行业共识正在形成：真正具备生产力价值的，不是会聊天的模型，而是能完成任务的智能体系统。 所谓智能体，本质是一...

在人工智能进入商业应用的早期阶段，其主要形态是概念验证、创新试点与专项实验。这一时期，AI 更多被视为“技术能力的展示窗口”，而非组织运转的组成部分。 进入 2026 年，...

在人工智能发展的早期阶段，行业关注的核心始终围绕“效率提升”与“能力涌现”。模型是否更大、生成是否更快、覆盖任务是否更多，是衡量技术进步的主要指标。...

在通用人工智能持续演进的背景下，AI Agent 正在成为企业数字化体系中的关键生产要素。相较于以往以“工具调用”为主的智能应用，智能体更强调目标驱动、自主决策与跨系统协同...

引言 在智能体（Agent）系统的工程实践中，一个反复被验证的问题是： 如何在确定性与不确定性之间建立稳定结构。 实践表明，真正标志“1”出现的，并非模型规模或参数能力，而...

2026 年，被普遍视为人工智能发展的关键节点。 在这一阶段，AI 的角色正在发生根本性变化——它不再是提升效率的可选工具，而是逐步演化为嵌入生产体系内部的基础性设施。 这...

在人工智能技术演进的过程中，从“对话式模型”迈向“智能体（Agent）”被视为关键分水岭。然而，在实际工程与产品讨论中，关于“智能体是否已经从 0 到 1”仍缺乏清晰、可操...