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测完阿里的Accio Work，我理解了「一人跨国公司」为什么可能
作者体验阿里Accio Work后认为，它作为面向全球中小企业和创业者的企业级Agent，像出厂就懂做生意的团队，能让电商小白从零搭Shopify店，通用Agent难以做到，体现数据和场景壁垒。
“Skill 不就是长一点的提示词吗？”
文章回应了对'skill是长提示词'的质疑，指出差异在于提示词配套的是ChatBot还是Agent。ChatBot只能对话，Agent能调用工具干活。Skill可渐进加载，具可复用、组合、迭代等优势，是提示词工程化封装。
在 BetterYeah，我看到了一种新的企业生产力范式
2025 WAIC聚焦Agent，C端个人Agent产品热闹，企业级市场落地难。BetterYeah AI获阿里云亿级融资，其解决企业难题，构建“数字同事”，即将发布的Nova Agent开启“AI数字团队”新范式。
Anthropic的疯狂一周：每天一个新产品，我已经跟不上了
4月4 - 9日，Anthropic动作不断，先封杀第三方Agent用Claude订阅额度，又发布Claude Mythos Preview、Claude Managed Agents和Advisor Tool。其Agent产品线分三层，还展现“不发布”策略，背后是控制生态的商业考量。
我把AI当辅助，AI删我数据库
程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时，遭遇删库事故，agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚，但仍难稳定维护生产数据，暴露出Coding Agent诸多问题。
Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
中国机器人在跳舞，美国机器人在发论文
中美机器人产业发展方向不同，中国主攻硬件，机器人能舞刀弄枪、工厂拧螺丝；美国主攻软件，算法和论文多。双方在机器人产业形成一硬一软的默契分工，类似新能源车产业，且中国软件实力也在快速提升。
天工Skywork开始"看"小红书了，1247个帖子的图片信息被它吃透！
昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力，有信息检索、小红书Agent等功能，Office Agent也有升级，还新增积分预估等特性，邀测后将全量开放。