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企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
企业级靠谱龙虾升级，拒绝失控
OpenClaw爆火又降温，凸显轻量化智能体短板，企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型，其与两平台构成DeepexiOS，支撑企业AI体系化建设。
《麦肯锡2025 AI报告》｜附下载
麦肯锡发布2025年AI报告，调查近2000家组织。虽88%企业用AI，但仅39%获实质财务回报。Agent热度高却远未量产，AI多在后端降本，红利多被高绩效企业获得，还改写企业组织架构。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
月费3万，成本为零：谁在收割企业的GEO焦虑？| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化，提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生，多数服务商报价随意、技术原始，靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战，未来提示词或成新货架。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
抨击AI炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic由7位前OpenAI核心成员创立，联合创始人兼总裁Daniela Amodei接受采访，谈到成本控制、AI安全及上市可能。她认为AI安全是核心优势，公司谨慎对待支出和算法效率，虽算力投入大，但硬件回报高。
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
谷歌、Anthropic双重围剿下的OpenAI，正面临「生死抉择」
进入2026年，OpenAI将部分重心转向企业级市场，CEO奥特曼召集企业高管聚会，传达服务企业用户意向，还将推新方案助企业AI转型。其发力企业市场，是因流量被谷歌等竞品追赶，似走到转型十字路口。
硅谷顶级团队闭门会，让Agent活下来的共识，95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上，企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败，活下来的5%符合5个共识，包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等，还提及被低估的方向。