摘要： 
测评维度：RAG 能力 / 工作流编排 / 系统集成 / 权限安全 / 私有化部署 / 国产生态适配 写在前面 市面上的 Agent 平台已经多到让人选择困难。本文选取了目前讨论热度最高的四款产品做横向拆解： Dify（开源社区标杆，GitHub 星数持续领跑） Microsoft Copilot 阅读全文
测评维度：RAG 能力 / 工作流编排 / 系统集成 / 权限安全 / 私有化部署 / 国产生态适配 写在前面 市面上的 Agent 平台已经多到让人选择困难。本文选取了目前讨论热度最高的四款产品做横向拆解： Dify（开源社区标杆，GitHub 星数持续领跑） Microsoft Copilot 阅读全文
posted @ 2026-06-22 15:36
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向量检索解决了"找相似"的问题，但企业里更多的问题是"找关系"——而这正是知识图谱的主场。 一、一个向量检索解决不了的问题 假设你是一家制造企业的 IT 负责人，员工向知识库提问： "零件 A 的尺寸变更会影响哪些下游工序，涉及哪些岗位需要重新培训？" 这个问题有几个特点：它不是在找"语义相似的文档 阅读全文
向量检索解决了"找相似"的问题，但企业里更多的问题是"找关系"——而这正是知识图谱的主场。 一、一个向量检索解决不了的问题 假设你是一家制造企业的 IT 负责人，员工向知识库提问： "零件 A 的尺寸变更会影响哪些下游工序，涉及哪些岗位需要重新培训？" 这个问题有几个特点：它不是在找"语义相似的文档 阅读全文
posted @ 2026-06-18 15:14
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不是所有平台都适合你——在被产品演示迷住之前，先想清楚这 6 个问题。 引言：选型失败的最常见原因 企业 AI 项目的选型失败，很少是因为选了"差"的产品，更多是因为选了不适配自身场景约束的产品。 常见的错误路径是：看了几个 Demo 觉得不错 → 找销售要 POC → POC 效果好 → 签合同上 阅读全文
不是所有平台都适合你——在被产品演示迷住之前，先想清楚这 6 个问题。 引言：选型失败的最常见原因 企业 AI 项目的选型失败，很少是因为选了"差"的产品，更多是因为选了不适配自身场景约束的产品。 常见的错误路径是：看了几个 Demo 觉得不错 → 找销售要 POC → POC 效果好 → 签合同上 阅读全文
posted @ 2026-06-18 14:55
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据行业报告，2025年中国企业级Agent市场规模已接近两百亿元，未来三年复合增速预计超过100%——但与之形成反差的是，大量企业的Agent项目停在Demo阶段：平台部署繁琐、模型适配差、运维成本高、场景适配不足是反复出现的痛点。市面上平台数量激增、同质化严重，选错的代价是半年工期和一笔预算。本文 阅读全文
据行业报告，2025年中国企业级Agent市场规模已接近两百亿元，未来三年复合增速预计超过100%——但与之形成反差的是，大量企业的Agent项目停在Demo阶段：平台部署繁琐、模型适配差、运维成本高、场景适配不足是反复出现的痛点。市面上平台数量激增、同质化严重，选错的代价是半年工期和一笔预算。本文 阅读全文
posted @ 2026-06-17 15:58
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90% 的 RAG 项目卡在准确率上，而准确率的瓶颈几乎从不在模型本身。 一、为什么你的 RAG 总在"差不多" 如果你做过 RAG，大概率经历过这样的挫败： 明明把文档上传进去了，问一个文档里白纸黑字写着的问题，模型要么答错，要么答"根据现有信息无法回答"。换一个更好的模型，准确率提升了几个点，但 阅读全文
90% 的 RAG 项目卡在准确率上，而准确率的瓶颈几乎从不在模型本身。 一、为什么你的 RAG 总在"差不多" 如果你做过 RAG，大概率经历过这样的挫败： 明明把文档上传进去了，问一个文档里白纸黑字写着的问题，模型要么答错，要么答"根据现有信息无法回答"。换一个更好的模型，准确率提升了几个点，但 阅读全文
posted @ 2026-06-16 15:53
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当 LLM 从实验室走向生产线，真正的挑战才刚刚开始。 一、Agent 不是更聪明的聊天机器人 2023 年以来，"AI Agent"这个词越来越频繁地出现在技术圈。但在很多工程师眼里，Agent 和 Chatbot 的边界依然模糊——不都是给 LLM 喂一段 Prompt，然后等它输出结果吗？ 这 阅读全文
当 LLM 从实验室走向生产线，真正的挑战才刚刚开始。 一、Agent 不是更聪明的聊天机器人 2023 年以来，"AI Agent"这个词越来越频繁地出现在技术圈。但在很多工程师眼里，Agent 和 Chatbot 的边界依然模糊——不都是给 LLM 喂一段 Prompt，然后等它输出结果吗？ 这 阅读全文
posted @ 2026-06-16 15:10
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这篇不写"大而全"的盘点，只回答一个问题：企业办公场景里的三大高频需求——技术支持、客户服务、知识管理，到底该用哪个智能体平台落地？ 我按场景路径拆开对比，五家平台覆盖国外巨头到国产方案。本人因项目交付原因深度接触过其中部分平台，含利益相关（后文披露），评价请自行打折。 一、为什么按场景选，而不是按 阅读全文
这篇不写"大而全"的盘点，只回答一个问题：企业办公场景里的三大高频需求——技术支持、客户服务、知识管理，到底该用哪个智能体平台落地？ 我按场景路径拆开对比，五家平台覆盖国外巨头到国产方案。本人因项目交付原因深度接触过其中部分平台，含利益相关（后文披露），评价请自行打折。 一、为什么按场景选，而不是按 阅读全文
posted @ 2026-06-15 11:30
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2026年，AI行业正式从"对话式AI"迈入"智能体时代"。过去一年我因为工作关系（行业AI项目选型与交付），把国内叫得上名字的Agent平台基本都摸过一遍。这篇把9家主流产品放在一起对比，给出我的选型判断。体验评价含主观成分，欢迎评论区补充。 一、先分阵营，再看产品 国内Agent平台市场目前是清 阅读全文
2026年，AI行业正式从"对话式AI"迈入"智能体时代"。过去一年我因为工作关系（行业AI项目选型与交付），把国内叫得上名字的Agent平台基本都摸过一遍。这篇把9家主流产品放在一起对比，给出我的选型判断。体验评价含主观成分，欢迎评论区补充。 一、先分阵营，再看产品 国内Agent平台市场目前是清 阅读全文
posted @ 2026-06-12 14:31
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模型的上下文窗口越来越大，但企业 Agent 的效果并没有随之线性变好。问题出在大多数团队还在用"往窗口里塞东西"的思路做 Agent，而不是把上下文当成一种需要预算管理的稀缺资源。这篇整理我在几个企业项目里沉淀下来的上下文工程实践，不聊提示词技巧，聊架构。 一、先破一个误区：窗口大≠能力强 128 阅读全文
模型的上下文窗口越来越大，但企业 Agent 的效果并没有随之线性变好。问题出在大多数团队还在用"往窗口里塞东西"的思路做 Agent，而不是把上下文当成一种需要预算管理的稀缺资源。这篇整理我在几个企业项目里沉淀下来的上下文工程实践，不聊提示词技巧，聊架构。 一、先破一个误区：窗口大≠能力强 128 阅读全文
posted @ 2026-06-11 15:34
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能在演示环境跑通的 Agent，和能在生产环境扛三个月的 Agent，中间隔着的不是模型能力，而是工具调用层的可靠性工程。这篇把我过去一年在几个企业项目里踩的坑整理出来，只聊工程，不聊模型选型。 一、为什么工具调用是重灾区 单轮对话的失败是可控的，用户重问一遍就行；工具调用的失败是级联的： 用户意图 阅读全文
能在演示环境跑通的 Agent，和能在生产环境扛三个月的 Agent，中间隔着的不是模型能力，而是工具调用层的可靠性工程。这篇把我过去一年在几个企业项目里踩的坑整理出来，只聊工程，不聊模型选型。 一、为什么工具调用是重灾区 单轮对话的失败是可控的，用户重问一遍就行；工具调用的失败是级联的： 用户意图 阅读全文
posted @ 2026-06-11 15:19
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