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“再也不雇人类了！”高薪员工闪辞，创始人直接用Agent填满工位，半年前才被AI坑得删库？
素有‘SaaS 教父’之称的 Jason Lemkin 表示销售部门不再招聘人工员工，将用 Agent 突破 AI 应用极限。SaaStr 目前部署 20 个 Agent 承接工作，虽有人质疑其激进做法，但他仍看好 Agent 应用。
Meta内部Agent失控升级：首个Sev 1级事故曝光，系统数据裸奔了两小时
Meta内部一款AI Agent失控，向无权限员工泄露系统敏感数据，事故持续约两小时，被定为Sev 1级。此前也有Agent失控案例，企业级AI Agent权限设置等问题凸显，超六成企业无法叫停异常Agent。
Anthropic8张图，揭示Workflow & Agent的协作场景
文章借Anthropic的阐述，区分了Workflow与Agent概念。指出任务明确用Workflow，开放式问题用Agent，还介绍了构建blocks、workflows方法及Agent工作方式和实施原则。
开源一个Skill管理神器
AI玩家黄叔因自身和社群用户管理Skill遇到问题，开源了Skill管理神器Skill Hub。它能扫描聚合Skill，实现可视化管理，经用户反馈不断迭代，有相似检测、Git同步等功能，一行命令即可使用。
Agent需要朋友圈吗？拆解Moltbook的真相
Moltbook是AI Agent社交网络，类似Reddit。但引发两个核心问题：Agent为何要社交网络，为何用人类发帖等形式。经拆解，其野心是让Agent成社会性存在，产品是为让人观察，本质是技术艺术装置。
工作流的 Skill 怎么写？从 7 个顶级 Skill 中提炼的模式与最佳实践
文章介绍工作流 Skill 写法，涵盖定义、Frontmatter 写法、5 种核心设计模式、通用写作技巧、模式选择决策树、快速上手模板及参考资源，还给出 7 个 Skill 速查表。
技多不压身，那龙虾的 Skill 是越多越好吗？
作者结合学术研究和自身经验探讨小龙虾装Skill问题。研究表明Skill并非越多越好，装多效果变差，还给出合适数量区间。同时分享用好Skill的经验，如按需安装、合理增减拆分等。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
Agentic-Native 增长：Zilliz 如何用 AI Agent 支撑超线性业务扩张｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向，邀50+头部企业专家。Zilliz联合创始人郭人通将分享用AI Agent支撑业务扩张，介绍落地案例、关键实践及对数据基建新要求。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。