摘要： 
RAG 这两年被讲烂了，但大部分人脑子里的 RAG 还停在 2023 年的那张图：用户提问 → 向量检索 → 把召回的几段文本塞进 prompt → 让模型照着生成答案。一条单向流水线，检索发生在生成之前，且只发生一次。 这套经典 RAG 解决了「让模型用上私有知识」的基础问题，但真正拿去做复杂业务 阅读全文
RAG 这两年被讲烂了，但大部分人脑子里的 RAG 还停在 2023 年的那张图：用户提问 → 向量检索 → 把召回的几段文本塞进 prompt → 让模型照着生成答案。一条单向流水线，检索发生在生成之前，且只发生一次。 这套经典 RAG 解决了「让模型用上私有知识」的基础问题，但真正拿去做复杂业务 阅读全文
posted @ 2026-06-09 17:11
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做过 Agent 的人大概都有过这种体验：周五下午搭出来的原型，演示时一气呵成，自己查资料、调工具、写报告，老板看完很满意。结果接到真实流量两周后，线上一地鸡毛——它会在第 8 步把前面的结论忘掉，会拿着一个根本不存在的字段去调接口，会陷进「调用失败→重试→换个错误姿势再失败」的死循环里出不来。 D 阅读全文
做过 Agent 的人大概都有过这种体验：周五下午搭出来的原型，演示时一气呵成，自己查资料、调工具、写报告，老板看完很满意。结果接到真实流量两周后，线上一地鸡毛——它会在第 8 步把前面的结论忘掉，会拿着一个根本不存在的字段去调接口，会陷进「调用失败→重试→换个错误姿势再失败」的死循环里出不来。 D 阅读全文
posted @ 2026-06-09 16:50
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2026 年，制造业正在从“数字化系统建设”进入“智能体协同落地”的新阶段。过去几年，很多企业已经上线了 ERP、MES、WMS、SRM、PLM、OA、ITSM 等系统，但在真实生产和运营过程中，问题并没有完全解决。系统越来越多，流程越来越长，数据越来越分散，业务人员仍然需要在多个页面之间切换，靠人 阅读全文
2026 年，制造业正在从“数字化系统建设”进入“智能体协同落地”的新阶段。过去几年，很多企业已经上线了 ERP、MES、WMS、SRM、PLM、OA、ITSM 等系统，但在真实生产和运营过程中，问题并没有完全解决。系统越来越多，流程越来越长，数据越来越分散，业务人员仍然需要在多个页面之间切换，靠人 阅读全文
posted @ 2026-06-08 18:29
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这一年陆陆续续接触了不少制造业的 AI Agent 选型，踩坑、复盘、再踩坑，慢慢想明白一件事：给工厂选 Agent，和给一个客服系统、一个办公场景选 Agent，根本不是一回事。 差别就一句话——在工厂里，Agent 能动的不是数据库里的一行记录，是真实世界里一根正在 3000 转上跑的主轴。 这 阅读全文
这一年陆陆续续接触了不少制造业的 AI Agent 选型，踩坑、复盘、再踩坑，慢慢想明白一件事：给工厂选 Agent，和给一个客服系统、一个办公场景选 Agent，根本不是一回事。 差别就一句话——在工厂里，Agent 能动的不是数据库里的一行记录，是真实世界里一根正在 3000 转上跑的主轴。 这 阅读全文
posted @ 2026-06-08 10:36
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写在前面：本文是过去半年我们团队在为多个行业客户（制药、农科、智能制造、智慧园区）做 AI Agent 选型咨询过程中沉淀下来的对比笔记。所有平台均以官方文档与公开 SDK 为准，代码示例可在对应平台的免费层运行验证。不存在"哪个平台最好"的答案——只有"哪个平台更适合你当前的工程约束"。 一、为什 阅读全文
写在前面：本文是过去半年我们团队在为多个行业客户（制药、农科、智能制造、智慧园区）做 AI Agent 选型咨询过程中沉淀下来的对比笔记。所有平台均以官方文档与公开 SDK 为准，代码示例可在对应平台的免费层运行验证。不存在"哪个平台最好"的答案——只有"哪个平台更适合你当前的工程约束"。 一、为什 阅读全文
posted @ 2026-06-03 13:50
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这两年一聊到复杂任务，很多人的第一反应是"上多 Agent"——一个负责规划、一个负责检索、一个负责写代码、再来一个负责审查，听起来分工明确、很美好。但真把多 Agent 系统跑起来之后，相当一部分团队会发现：它不仅没比单 Agent 强，反而更慢、更贵、更难调。 问题往往不出在"多 Agent"这 阅读全文
这两年一聊到复杂任务，很多人的第一反应是"上多 Agent"——一个负责规划、一个负责检索、一个负责写代码、再来一个负责审查，听起来分工明确、很美好。但真把多 Agent 系统跑起来之后，相当一部分团队会发现：它不仅没比单 Agent 强，反而更慢、更贵、更难调。 问题往往不出在"多 Agent"这 阅读全文
posted @ 2026-06-02 13:51
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写过 Agent 的人大概都有过这种体验：本地跑通一个能调工具、能多轮推理的 Demo，往往只要一个下午。可一旦想把它塞进真实业务里跑起来，问题就开始往外冒——任务跑到一半卡死、工具返回了脏数据 Agent 却照单全收、一个简单需求烧掉几十次模型调用、出了错完全不知道它当时在想什么。 Demo 跑通 阅读全文
写过 Agent 的人大概都有过这种体验：本地跑通一个能调工具、能多轮推理的 Demo，往往只要一个下午。可一旦想把它塞进真实业务里跑起来，问题就开始往外冒——任务跑到一半卡死、工具返回了脏数据 Agent 却照单全收、一个简单需求烧掉几十次模型调用、出了错完全不知道它当时在想什么。 Demo 跑通 阅读全文
posted @ 2026-06-02 13:29
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对于有复杂供应链、多系统集成和流程自动化需求的中大型企业来说，数字化建设往往已经推进多年。ERP、WMS、TMS、MES、SRM、CRM、OA、财务系统和 BI 平台陆续上线，企业看似已经拥有完整的信息化基础。 但现实中，供应链协同仍然很难。 销售订单变更后，生产计划要调整；采购到货延迟后，仓库和生 阅读全文
对于有复杂供应链、多系统集成和流程自动化需求的中大型企业来说，数字化建设往往已经推进多年。ERP、WMS、TMS、MES、SRM、CRM、OA、财务系统和 BI 平台陆续上线，企业看似已经拥有完整的信息化基础。 但现实中，供应链协同仍然很难。 销售订单变更后，生产计划要调整；采购到货延迟后，仓库和生 阅读全文
posted @ 2026-06-01 15:21
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做了几个 Agent 项目之后,我越来越确信一件事:单 Agent 能解决的问题,比大多数人想象的要少。 一个挂满工具的大模型,看起来无所不能,但只要任务链路一长,它就开始翻车——上下文塞爆、工具调用顺序错乱、前面的结论到后面自己忘了。这不是模型不够聪明,而是我们把一个本该拆给一个团队做的事,硬塞给 
很多企业做 AI 项目都会经历类似路径：先做几个 Demo，内部展示效果不错；然后选择一些部门试用，反馈也还可以；但一到规模化推广，就开始变慢。使用率上不去，ROI 说不清，业务部门觉得不够贴合，IT 团队觉得维护压力大，最后项目变成“创新案例”，却没有进入核心流程。 这类问题通常不是单纯的模型问题 
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