潘锦

挑一个你们团队最常做、步骤最清晰、但最浪费时间的任务，把它完整写成一个 Skill，再把现有系统封装成一个 Workflow。 这两个拼起来，基本就是你们自己的第一个「行业 Workflow + Ag

围绕 ComfyUI，大家讨论最多的是节点、工作流、算力这些，真正去看缓存细节的人其实不多。但只要你开始在一台机器上堆多个模型、多个 LoRA、多个 workflow，缓存策略就会直接决定这几件事：

过去一年，AI Agent 从狂热逐渐回归理性。在企业级应用和垂直行业落地中，我们看到了一个趋势：在行业中，纯粹依靠 Agent 自主决策的构想，正在被「Workflow + Agent」的混合模式所

最近 DeepSeek 的 OCR 论文里有个有趣的想法：用光学压缩来模拟人类的记忆遗忘机制。 这个思路很巧妙。他们注意到人类记忆和视觉感知都有个共同特点：距离越远，信息越模糊。一小时前的事记得清楚，

做 AI Agent 产品这段时间，最大的感受是理想与现实的差距。我们都希望做出科幻电影里那样的 AI，但现实的技术约束让我们不得不妥协。 但这未必是坏事。工作流让 AI 变得可控、可靠、可用。

AI Agent 的发展还处于早期阶段，现在下结论还为时过早。但有一点是确定的：那些能够深入理解客户需求，扎实做好工程实施，持续优化产品体验的公司，最终会在这个市场上站稳脚跟。

AI 改变的是编程的方式，不是编程的需求。就像高级语言没有消灭汇编程序员，框架没有消灭底层开发者，AI 也不会消灭程序员。它只是给了我们一个更强大的工具，让我们能够解决更复杂的问题，创造更大的价值。

最近仔细看了 LangChain 的 Lance 和 Manus 的 Pete 的视频，主题是构建 AI 智能体中的上下文工程。这次分享没有那些空泛的理论，全是在生产环境中验证过的实战经验。 我结合自

AI Agent 持续火爆，不仅仅是产品上，在融资市场也同样火爆，各种产品都在往上靠。但对于 AI Agent 该如何架构，有人关注，但少有人刻意去了解和分析。一些常见的问题有：如单个 Agent 搞