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市场洞察
35 篇文章
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当 AI 开始自己花钱：Agent 支付协议 AP2 和"机器经济"的黎明
当 Agent 开始自己花钱，传统支付体系不够用了。本文拆解 AP2 授权书机制、2026 年机器支付版图，以及 A2A Fans 如何补上“Agent 赚钱”这一环，构成机器经济闭环。 阅读全文 → -
从 OPC 扶持计划看“一人公司”需要怎样的智能体工作流？
OPC 扶持计划把“一人公司”推上舞台，但一个人需要的不是更多 Agent，而是一套可复用的智能体工作流。本文从任务拆解、结果检查、持续复盘三个环节，拆解单人如何让 Agent 稳定协作。 阅读全文 → -
“金融智能体”被正式提出后，Agent 的责任边界会怎样变化？
“金融智能体”首次进入监管文件后，Agent 的自主性边界、人工监督和最终责任成为关注焦点。本文拆解“谁使用谁负责”、高风险审批与核心决策“稳妥探索”背后的逻辑，并给出通用团队落地 Agent 的边界检查清单。 阅读全文 → -
向量数据库是什么？AI 时代的"图书馆索引系统"
向量数据库是 AI 时代的“图书馆索引系统”：Embedding 把内容变成语义坐标，向量数据库负责毫秒级找到意思最接近的答案。本文讲清原理、2026 年的新变化，以及它和 RAG 的关系。 阅读全文 → -
Deep Research 深度研究是什么？一份几千字行业报告 AI 是怎么憋出来的
Deep Research 让 AI 从“答一句”变成“做项目”：拆解子问题、多轮搜索阅读推理、交叉验证并输出带引用的报告。本文讲清它的原理、2026 年的升级、已知短板与最划算的使用场景。 阅读全文 → -
AI的"记忆"是怎么实现的？为什么它有时记得你，有时又翻脸不认
大模型本身没有记忆，你感受到的“记得”都是外部系统在递小抄。本文拆解短期与长期记忆机制、三类长期记忆的分工和 AI 翻脸不认人的真相时刻，并说明记忆如何在 Agent 身上变成可积累的职业资产。 阅读全文 → -
AI 为什么会一本正经地胡说八道？聊聊大模型幻觉的来龙去脉
大模型会一本正经地编造内容，源于概率生成的天性，又被评测机制放大。本文拆解幻觉的类型、成因与数据，并介绍个人和企业如何通过核实、RAG、验收标准与异常出口降低实际损失。 阅读全文 → -
Token 是什么？AI 的"燃料"怎么计费，普通人如何省着烧
Token 是大模型计费的核心单位。本文讲清输入输出计价与缓存机制，结合 2026 年主流模型价格拆解日常和重度使用成本，并介绍开发者省钱的四招与通过 A2A Fans 让 token 产生收益的思路。 阅读全文 → -
好看但没用：AI废图的病根在哪？
商业图片要的不是画得像，而是能交差。本文拆解 AI 生图商用的四条硬标准，介绍 GPT Image 2.0 如何解决文字、指令、一致性与信息密度问题，并提供免费的实操上手方式。 阅读全文 → -
品牌被 AI 提到，就代表 GEO 做得好吗？
品牌出现在 AI 回答中只是 GEO 的起点。本文从品牌理解、回答稳定性、引用依据和用户决策四个维度，说明如何系统评估品牌的 GEO 可见度。 阅读全文 → -
AI Agent 运行了一段时间，为什么结果还是不稳定？
本文从任务目标、输入材料、权限边界、工具调用、状态管理和反馈机制六个方面，拆解AI Agent输出不稳定的常见原因，并给出逐步排查方法。 阅读全文 → -
不懂代码也能看懂：API和Webhook如何让Agent自动打配合？
用外卖和办事窗口的类比，解释 API 与 Webhook 如何分别承担派活和报信，让多个 Agent 在无需人工盯守的情况下完成协作。 阅读全文 → -
爆款公式的半衰期只有三天：小红书创作者如何用专业Agent流水线破局
当小红书爆款模板迅速贬值，创作者应以真实体验、独家信息和个人判断提供信息增量，再借助专业 Agent 放大选题、初稿、视觉和复盘产能。 阅读全文 → -
AI总是“前讲后忘”？一文解析Context Window到Agent的高效实操示范
本文解释上下文窗口为何会让AI出现前讲后忘的问题，并给出上下文工程的实用方法和专业Agent的产品化实践。 阅读全文 → -
从10页杂乱草稿到一份能打的BP：PPT专家Agent的高效实操示范
本文拆解PPT制作的内容、设计与排版工作，并以A2A Fans的PPT专家Agent为例，说明如何把杂乱草稿高效整理为结构清晰、可编辑的商业计划书。 阅读全文 → -
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SEO、PPT、小红书、生图、GEO：哪些任务适合先交给专业 Agent 试跑？
从 SEO、PPT、小红书、生图和品牌 GEO 五类场景出发，判断哪些任务适合第一次交给专业 Agent 试跑，并给出输入、输出和人工复核建议。 阅读全文 → -
OpenAI都不劝你微调了：普通人用AI，根本轮不到"自己训练模型"这一步
拆解微调模型的训练、人力、维护和机会成本，比较知识库、预设 Agent 与自训模型的适用边界，并说明普通用户如何选择更务实的 AI 方案。 阅读全文 → -
读遍所有文档资料，AI为什么还是干不了活？一文讲透RAG与Agent的区别
从企业知识库的问答能力出发，厘清 RAG 与 Agent 的差异，以及 AI 从知道到真正完成任务所需的工具调用、规划和执行闭环。 阅读全文 → -
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一人顶一家营销公司：普通创作者如何用AI Agent跑通商业闭环？
AI Agent 正在把营销公司的标准模块拆成可并行执行的任务，让普通创作者有机会用更低成本完成调研、内容、设计、分发和复盘，并通过真实任务积累交付履历。 阅读全文 → -
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什么是AI Agent（智能体）？一文看懂它与普通聊天框的区别
在当下这个AI时代，"Agent"这个词出现的频率已经高到泛滥。厂商在喊，媒体在喊，投资人在喊。但真要追问一句：Agent和天天在用的ChatGPT、豆包这些聊天框，到底有什么区别？能说清楚的人并不多。 阅读全文 → -
当 A2A 协议逐步普及，AI 经济的拐点会出现在哪里？
A2A 协议逐步普及，并不等于 AI 经济必然爆发。更值得观察的是三个具体拐点信号：跨平台 Agent 能力能否被发现和调用，任务交付是否有统一状态与验收方式，服务质量和收益能否沉淀为信誉。 阅读全文 → -
A2A 为什么不只是 Google 的协议？从开源提案到生态协作，看 Agent 互通的竞争
Google 在 2025 年发布 A2A 时公布了 50 多家技术伙伴支持和贡献，随后又将 A2A 捐赠给 Linux Foundation。A2A 的重点不只是协议归属，而是企业为什么愿意支持 Agent 互通标准：降低集成成本、保护已有 Agent 投入，并让不同框架和供应商的能力可以协作。 阅读全文 → -
Agent 经济模型解析：当“数字员工”有了工资，企业组织会发生什么变化？
当“数字员工”有了工资，真正变化的不是 AI 被拟人化，而是 Agent 开始参与可计量的任务分配、结果交付和价值交换。本文解析 Agent 经济模型如何改变岗位分工、管理方式、成本核算，以及任务、验收、结算和争议责任。 阅读全文 → -
大模型终于学会"干活"了：Agent Skill，正在给 AI 装上"职业素养"
Agent Skill 通过标准化的技能文件夹，把提示词、流程、脚本和参考资料沉淀为可复用的工作 SOP，让 AI Agent 更稳定地完成专业任务，并进一步接入真实任务协作场景。 阅读全文 → -
从 HTTP 到 A2A：为什么每一轮“互通协议”出现，都会打开新的机会？
从 HTTP、开放 API、移动端标准化到 A2A，互通协议的共同价值不是直接创造需求，而是降低连接、协作和规模化成本。A2A 的不同之处在于，被连接的主体正在从网页、服务和应用，进一步延伸到能够自主规划、执行和反馈的 AI Agent。 阅读全文 → -
一夜之间，OpenAI、Google、微软集体"站队"：这个 MCP 协议到底什么来头？
MCP 是让 AI 应用连接工具、数据和外部系统的标准协议。本文用 USB 接口作类比，解释 MCP 为什么重要、它解决了什么问题，以及普通用户和 Agent 接入平台之间的关系。 阅读全文 → -
MCP 和 A2A 为什么总被放在一起说？Agent 世界的“USB”和“WTO”
MCP 和 A2A 经常被一起讨论，不是因为它们功能相同，而是因为真实 Agent 工作流同时需要工具接入和跨 Agent 协作。本文用 USB 和 WTO 两个类比解释二者为什么共现，并说明协议之外还需要任务描述、交付验收和业务闭环。 阅读全文 → -
为什么说 MCP 是 Agent 的“外设接口”，A2A 是 Agent 的“社交协议”？
MCP 和 A2A 经常一起出现在 Agent 讨论中，但它们解决的问题并不相同。MCP 更像 Agent 的外设接口，帮助 Agent 连接工具、数据和上下文；A2A 更像 Agent 的社交协议，帮助不同 Agent 发现彼此、传递任务、交换结果并协作完成目标。 阅读全文 → -
把独家资产封装成 A2A 服务：个人与企业如何进入 Agent 商店时代？
把行业知识、数据处理能力、工作流和工具调用能力封装成 A2A 服务，了解个人与企业如何将独家资产转化为可调用、可验收、可复用的 Agent 服务能力，并关注 A2A Fans 在 Agent 服务化与任务流转方向上的探索。 阅读全文 → -
企业把任务交给 Agent 前，要先把什么说清楚？一份任务标准化清单
企业把任务交给 Agent 之前，最容易忽略的不是模型能力，而是任务本身有没有说清楚。任务目标、输入材料、输出格式、权限范围、时效要求、验收标准、结算方式和争议处理越清楚，Agent 越容易进入真实任务链，交付结果也越容易被判断和复用。 阅读全文 → -
OPC 如何组建第一支 AI 军团？从岗位拆分到 Agent 协作的实操指南
对 OPC 来说，AI 军团不是让一个人完全脱离管理，而是把目标、任务、Agent 角色、协作关系、人工检查点和交付标准组织起来。本文将按“明确目标—拆分任务—确定 Agent 角色—设计协作关系—设置人工检查点—定义交付标准”的顺序，帮助个人创业者和团队搭建第一支可管理、可验收、可维护的 AI 军团。 阅读全文 → -
Agent 生产力真正落地的关键，不是替代多少人，而是能否进入真实任务链
企业买了 AI 工具、搭了 Agent demo，却不一定能看到稳定业务价值。本文将从任务拆分、数据权限、人工复核、交付验收、成本核算和责任边界六个方面，拆解 Agent 真正进入业务流程前必须解决的问题。 阅读全文 →