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最近，flowith 团队发布了一款叫 Matrix 的产品，要帮你解决这个问题：主打用 Agent 开一家「无人公司」。说白了，就是你当老板设个目标，剩下的调研、生产、发布、获客，交给一整套 AI 员工去跑。它想干的事，听起来有点狂：让每个人都能开一家不需要员工的公司，然后这家公司真的能赚钱。
当 Agent 从演示视频中的炫技片段开始走进真实工作流与生产环境，下一阶段的「何去何从」成为业界关注的焦点。
当大模型应用进入深水区，决定一个 Agent 体验上限的，早已不只是 "答得对不对", 而是 "能不能持续记住同一个人"。
多租户 RAG 与Agent系统的生产实践中，最致命的事故莫过于数据串租，系统将租户 B 的私有数据作为背景知识，回答了租户 A 的提问。
本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。
微信和企业微信的 Agent，同时出牌。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
Agent 正在逐渐获得「人权」。
为了想清楚 Agent 时代怎么发社交平台，我做了 ArcSocial 。ArcSocial 不是为了让 AI 替我写文章，而是为了把人的判断、Agent 的协作和平台发布流程组织成可追溯、可维护的工作区。
这款 AI 邮箱客户端 2025 年 4 月才正式上线，总生命周期不过 17 个月。Notion 给出的理由很直接，随着 Agent 能力变得更强，越来越多用户将邮件工作流交给 Agent 处理。"如今，超过一半的 Notion Mail 用户在不打开收件箱的情况下管理邮件。因此，我们决定全面转向由 Agent 来管理你的收件箱。"