访谈与指南
每周一期 agent 访谈,再加一批实战指南——教你搭出真正能干活的 AI agent。
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如何写出有效的职场 AI 提示词
写好 AI 提示词只需四件事:说清目标、给足背景、附上范例、指定输出格式,然后不断迭代。一篇不讲术语的职场入门指南。
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如何在公司跑 AI 试点:选场景、量化、决定
把 AI 试点当成一次测试,而不是全员上线:选一个可量化的任务,先设基线,看活跃使用和真实产出,再决定扩大还是停。
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怎么建立团队 AI 带头人计划
AI 带头人计划靠几位受尊敬的同事推动真实使用,而不是 IT 或自上而下的命令。本文讲怎么挑人、写清职责、给他们支持。
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如何让团队真正把 AI 用起来
买了许可证不等于养成习惯。让团队真正用起 AI:从一件真实任务入手,让少数先行者做出样子,再衡量真实使用,而不是登录数。
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如何在团队里推广 ChatGPT
给团队推广 ChatGPT 不是买席位,而是分阶段试点:分清 IT 管理和推广负责人两个角色、设内部带头人、挑真实用例,再用活跃用户数而非席位数来衡量。
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如何衡量团队 AI 采用率:席位不等于使用
买了席位不等于真正用起来。本文教你用 Copilot 和 ChatGPT 自带的仪表盘,从活跃用户、留存到一个任务级指标,衡量团队到底有没有真的在用 AI。
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如何在团队中推广 Microsoft Copilot
推广 Microsoft 365 Copilot 不是买席位,而是分阶段试点:先选真实场景、设内部带头人,再看活跃用户数而非登录数。
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医疗的 AI Agent:2026 现状
医疗里真正在跑的 AI agent 主要干文书活,不是诊断——环境病历、收件箱草稿、事前授权。诊断和治疗的最终签字,必须留给临床医生。
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面向 AI 编程智能体的规格驱动开发
规格驱动开发:先写清规格,再让编程智能体照着实现,而不是临时拼 prompt。GitHub Spec Kit 和 AWS Kiro 到底做了什么,什么时候这份额外功夫才值得。
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小模型搭 AI Agent:什么时候够用
Agent 的大多数步骤都是又窄又重复的活儿,正好是小语言模型的强项。什么时候前沿大模型值那个成本,什么时候不值。
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OpenAI AgentKit:押 SDK,别押画布
AgentKit 打包了 Agent Builder、ChatKit 和 Agents SDK,但 Agent Builder 将于 2026 年 11 月 30 日停用。押 SDK,别押可视化画布。
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AI Agent 代码执行:在哪跑才安全
当 AI Agent 自己写代码、自己跑,它应该跑在一个用完即弃的隔离沙箱里,而不是你的机器上。为什么真正的安全控制是隔离,而不是模型本身。
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AI 智能体支付协议:AP2 与 ACP
AP2(谷歌)与 ACP(OpenAI 和 Stripe)是让 AI 智能体付款的开放标准——用加密签名的凭证,证明这笔支出确实经你授权。
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智能体浏览器安全:能信吗?
Comet、ChatGPT Atlas 这类智能体浏览器在你已登录的会话里行动,页面里藏的一条指令就能劫持它。真实风险与安全用法。
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LangGraph 对比 CrewAI:控制还是快
LangGraph 给你显式控制、状态和断点续跑;CrewAI 让基于角色的多智能体原型最快跑起来。怎么按需求选——以及什么时候两个都不用。
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AI agent 市场:该买、自建还是跳过
四大云厂商都上线了 AI agent 市场——Salesforce、微软、AWS、谷歌。什么时候直接买现成 agent 比自己搭更划算,什么时候不划算。
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AG-UI 协议是什么?智能体实时连到你的界面
AG-UI 是让正在运行的 AI agent 把步骤、工具调用和实时状态流式推到你界面的开放标准——MCP 管连工具,A2A 管连 agent,AG-UI 管连你。
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AI Agent 身份与访问:给它自己的身份
别把你的密码或一个静态 API key 交给 AI agent。给每个 agent 自己的身份、最小权限范围和短时令牌——这篇讲清怎么做。
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自托管 AI agent:自己拥有还是租用
自托管 AI agent 让你掌控数据和成本:用 n8n、Dify 或 Flowise 跑在自己的服务器上,模型可用托管 API,也可用 Ollama 完全本地运行。
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给创业者的 AI agent:哪些帽子该交出去
创业者一个人身兼数职。把可重复的活——找客户、答疑、做内容、理邮件——交给 agent,把愿景、融资、招人这些判断留给自己。
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AI 员工是什么?和 AI agent 有何不同
「AI 员工」是 2026 年最响的标签。剥掉包装,它就是被赋予了角色、记忆和权限边界的 AI agent——不是一种新的智能。这篇讲清标签和能力的区别。
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搭建 AI Agent 的最佳工具怎么选
搭建 AI Agent 的最佳工具取决于要干的活,不是排行榜。本文把工具分成代码框架、零代码搭建器和托管平台三档,讲清各自适合谁、怎么按任务选。
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AI Agent 工具调用:agent 如何行动
工具调用是 AI agent 行动的方式:模型发出一个结构化调用,你的代码去执行,结果再回传给模型。这篇用大白话讲清这个循环。
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AI Agent 提示词注入:怎么识别和防御
提示词注入是 OWASP 排名第一的 LLM 安全风险。讲清楚它怎么劫持 AI agent、背后的「致命三要素」,以及真正管用的分层防御。
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AI Agent 为什么在生产环境失败
Gartner 预计到 2027 年超四成 agent 项目被砍——而问题很少出在模型。真正的失败点是范围、集成、评测和关卡。
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AI Agent 的上下文工程是什么
上下文工程,就是每一步只把 agent 真正需要的高信号 token 放进上下文窗口——让有限的窗口保持好用,而不是塞满。
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AI Agent 设计模式:认识搭建积木
AI agent 背后可复用的搭建积木——Anthropic 的五种工作流模式和吴恩达的四种 agent 模式——以及怎么挑出你的任务真正需要的那一种。
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零代码搭 AI Agent:五步走
零代码搭 AI agent 就五步:挑一个活、选一个搭建工具、用大白话把活写清楚、把流程接起来、给危险的那一步设关卡。
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安全运营的 AI Agent:分诊,不是处置
AI agent 已经在给 SOC 告警做分诊和调查——Proofpoint、微软、CrowdStrike 都在卖。它们到底做什么,以及为什么处置那一步得留给人。
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销售团队的 AI Agent:开发、跟进、成交
Salesforce Agentforce 和 HubSpot Breeze 把销售的杂活跑起来:找客、打分、记录。销售自己仍然握着的,是那场对话和最后的成交。
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AI 浏览器 agent:能做什么,风险在哪
Comet、ChatGPT Atlas、Claude for Chrome 这类浏览器 agent 能在真实网页上点击、填表、下单。它们擅长什么,最该防的又是什么风险。
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AI Agent 还是工作流:该搭哪个
工作流按你定好的固定步骤走,agent 自己在运行时决定路径。Anthropic 建议用能解决问题的最简方案——教你怎么挑,不多搭。
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客服的 AI Agent:2026 现状
AI agent 已经在替客服解决真实工单——Klarna、Intercom Fin、Zendesk。真正要看的不是自动化率,还有那条必须留给人工的底线。
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AI 编程 Agent:盯着写还是放手交
AI 编程 agent 分两种活:在编辑器里你审每处改动的监督型,和你把整件任务交出去的自主型。教你怎么挑,以及哪一步要留给人。
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AI agent 定价模型:席位、按结果、还是按 token
同一个 AI agent 可以按席位、按解决数、或按 token 三种方式计价。选哪种模型,决定了你的账单跟着价值走,还是跟着用量走——附各家真实价格。
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Agentic RAG:让 agent 自己决定检索
经典 RAG 检索一次就作答;agentic RAG 让 agent 自己决定何时去搜、评判取回的内容、必要时重试。这篇讲清它怎么工作、什么时候真的需要。
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AI Copilot 与 AI Agent:辅助还是执行
Copilot 在应用里辅助你,AI agent 自己完成多步骤任务。真正的区别是自主性——教你分清两者,并挑对该用哪个。
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A2A 协议是什么?智能体之间怎么协作
A2A 是让不同厂商的 AI agent 互相发现、彼此委派任务的开放标准——MCP 管 agent 连工具,A2A 管 agent 连 agent。
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Claude Agent Skills:把流程存下来,别每次重讲
Claude Agent Skills 是可复用的文件夹,把一套流程教给 agent 一次,之后不用每次重讲。本文讲清它怎么工作、和 prompt 与 MCP 的区别。
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AI Agent 的记忆与上下文怎么工作
AI agent 默认没有记忆——记忆是你设计出来的。这篇讲清短期、长期、语义记忆如何在任务之间保住上下文。
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电商的 AI Agent:商家这一侧
AI agent 已经在替网店跑一部分活——被购物 agent 找到、接下 agent 的订单、处理客服和退货。各自能做什么,以及哪些决定要留给人。
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AI 购物 Agent:帮你挑还是帮你买
AI 购物 Agent(ChatGPT、亚马逊、谷歌、Perplexity)能帮你研究、比价,有的还能直接下单。它们各自能做什么,以及哪一步要留给你自己。
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Agentic Commerce:当 agent 能替你付款
Agentic commerce 就是能替你挑选、决策、付款的 AI agent。这篇讲清楚它在 2026 年到底是什么,以及唯一必须留给你自己的那一步:付款。
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怎么从零搭一个 AI Agent(务实版)
搭 AI agent 的关键不在模型,而在选一个真活、接好工具、给危险操作设关卡。这篇讲清楚务实的起步路径。
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AI Agent 可观测性:生产环境该盯哪些指标
Agent 的答案只告诉你它做了什么,轨迹才告诉你它怎么做的。可观测性就是记录每一步——工具调用、token、延迟,好让你找到出问题的那一步。
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AI Agent 护栏:企业要强制哪些规则
AI agent 护栏就是套在模型外面、强制执行的规则:输入检查、输出扫描、工具权限、写操作加人工关卡。这篇讲清该落地哪几条。
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AI SDR 陌生开发:调研 vs 发送
一种 AI SDR agent 负责调研并起草外呼、交给销售发送;另一种自己找客户、自己发送。这里讲清两者的分工,以及那条线该画在哪。
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如何评估 AI Agent:看结果,也看过程
Demo 只证明 agent 能跑一次,评估才证明它稳定可用。要分开看两件事:结果对不对,以及它到达结果的路径合不合理。
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怎么把 AI Agent 安全部署到生产环境
Demo 证明 agent 能跑,生产环境要证明它跑得稳。这篇讲清怎么把 agent 从试点推到日常使用——收窄范围、加评测、给写操作设关卡。
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AI Agent 安全风险:到底会出什么问题
多数 AI agent 安全风险,都源自同一件事:给了它太多能碰不可信输入的权限。这篇讲清 2026 年真正的风险,以及怎么逐个消掉。
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AI agent 到底要花多少钱?三种答案
桌面级 AI agent 每月几美元到 30 美元;定制化企业系统则是六位数起。差别取决于你买的是席位、按 token 付费,还是从头搭建。
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文档处理 AI Agent:提取还是执行
一类文档 agent 只读文件——判定类型、抽取字段;另一类对这些数据动手,路由并写进下游系统。本文讲清两者的分野,以及该从哪一步开始。
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AI Agent ROI 怎么算:先立基线
只有 25% 的 AI 项目达到预期 ROI(IBM)。问题不在模型,而在于上线前有没有先定好基线、把真实成本算全。
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数据分析 AI Agent:分析还是决策
Excel Agent Mode、Claude for Excel、Julius 这类 agent 能读表、算数、出图;但这些数字对业务意味着什么,还得你来拍板。
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企业该用多智能体系统吗:炒作与现实
Gartner 预测到 2026 年底 40% 的企业应用会内嵌 AI agent,但多数是单个任务型 agent,而非智能体群。企业何时才真正需要多智能体系统。
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AI Agent 与 RPA:规则与推理各管一段
RPA 按固定规则处理结构化数据,AI agent 靠推理搞定杂乱、模糊的活。真正该问的不是谁更强,而是哪个更适合手上的任务。
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Agentic AI 与生成式 AI 有什么不同
生成式 AI 负责写出答案,Agentic AI 负责去执行。真正的区别是自主性——会规划、调用工具、跨步骤行动。这篇教你一眼分清两者。
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AI Agent 编排:一个 agent 不够用时
AI agent 编排让多个 agent 协作完成一个任务。讲清何时单个 agent 就够、何时该加、以及多出来的 token 成本。
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n8n vs Zapier:AI Agent 平台怎么选
n8n 给你一个能自托管、可控的 LangChain agent;Zapier 给你一个接入 9000+ 应用的 AI 助手。这篇讲清两者怎么选。
- 指南
AI Agent 人在回路:什么时候该加审核关卡
人在回路,就是 AI agent 在发送、付款、删除这类不可逆动作前先暂停、等你批准。这篇讲清楚:什么时候该加这道关卡,什么时候可以放手。
- 指南
AI Agent 和聊天机器人有什么区别
聊天机器人只回答,AI agent 会动手做事。真正的区别是自主性——它会规划、调用工具、跨多步完成任务。这篇讲清怎么区分两者。
- 指南
AI Agent 该用哪些 MCP 服务器?
MCP 服务器现在数以千计,但你只需要一小批:官方参考实现,加上你已经在用的工具的第一方服务器。这篇讲从哪开始、怎么挑、怎么保证安全。
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什么是 MCP?给 AI Agent 的大白话解释
MCP,即模型上下文协议,是让 AI agent 通过一个统一接口连上你工具和数据的开放标准。这篇讲清它到底怎么工作。
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Workspace MCP 服务器:Agent 如何连上 Gmail
Google Workspace MCP 服务器是 AI agent 读取你 Gmail、日历、云端硬盘的通道——靠你授予的 OAuth 权限范围,而不是交出密码。
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AI Agent 做市场调研:搜集 vs. 决策
AI agent 能搜集并综合市场调研——AlphaSense、Perplexity、Qualtrics;但判断这些发现对你的战略意味着什么,仍要人来决定。
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竞争分析 AI Agent:监控还是决策
Crayon、Klue、Kompyte 这类 agent 能盯住对手、生成 battlecard;但一个竞品动作对你定位意味着什么,还得人来判断。
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AI 会议记录 Agent:记录还是行动
Otter、Granola、Fireflies 这类工具能记录会议;更难也更值钱的,是让 agent 把行动项变成任务、CRM 更新和跟进邮件。
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职场 AI Agent:真正能用的五类
职场里能用的 AI agent 归为五类:分拣、备会、起草、清洗、监控。逐一说清每类今天能做什么,以及哪一步仍要由人来定夺。
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律师的 AI Agent:检索、起草、核对
AI agent 能帮律师做法律检索、起草文书、审阅文件——但引用核对这一步必须由人来做,因为法律 AI 至今仍会编造判例。一份逐环节拆开的地图。
- 指南
房产经纪的 AI agent:跟进、定价、营销
AI agent 能帮房产经纪跟进客户、拉可比成交、起草房源文案,但定价建议和公平住房那条线仍由人负责。逐阶段拆解。
- 指南
金融分析师的 AI agent:搜集、建模、决策
AI agent 能帮金融分析师搜集资料、搭建模型,但投资判断仍由人来做。逐阶段拆解,从摩根士丹利到你自己的桌面。
- 指南
咨询顾问的 AI agent:调研、成稿、给建议
AI agent 帮顾问更快调研、起草 PPT,但最终建议要人来给。附一张分阶段落地地图,锚定哈佛-BCG 研究。
- 指南
会计师的 AI Agent:记录、对账、报告
AI agent 能帮会计录入发票、月结对账、起草报税表——但签字确认仍应由人完成。一份把会计流程逐阶段拆开的自动化地图。
- 指南
营销人的 AI Agent:调研、创作、分发
AI agent 能帮营销人做竞品调研、写符合品牌调性的内容、排期发帖,但策略判断和「发布」按钮要留给人。按环节拆一遍。
- 指南
AI 社媒内容 Agent:辅助 vs. 自动发布
AI 社媒内容 agent 能起草帖子、按平台改写、排满内容日历。但每个正经工具都把发布这一步留给你。它负责辅助,别让它自动发布。
- 指南
AI 内容再利用 Agent:起草 vs. 发布
AI 内容再利用 Agent 能把一篇博客或一场网络研讨会改写成各平台的草稿。安全的界线:让它起草各版本,发布这一步交给人。
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招聘官的 AI Agent:寻源、初筛、约面
AI agent 能替招聘官寻源、筛简历、约面试——但录用还是拒绝的那一步,仍归人。本文按招聘漏斗逐段拆给你看。
- 指南
简历筛选 AI Agent:初筛还是定夺
一类简历筛选 agent 按你的标准给候选人排序、筛出短名单交招聘官复核;另一类直接自动拒掉。本文讲清两者的分野,以及为什么拒绝那一步要留人。
- 指南
费用报销 AI Agent:提交还是审批
一类费用 agent 负责扫描并归类收据、对照政策核查,交给人提交;另一类自己审批并报销。本文讲清两者的分野,以及该从哪一步开始。
- 指南
发票处理 AI Agent:起草还是付款
一类发票 agent 负责起草——抓取、编码、与采购单匹配,交给人审批;另一类自己审批并付款。本文讲清两者的分野,以及该从哪一步开始。
- 指南
线索资格 AI Agent:打分还是对话
一类线索资格 agent 负责打分并把线索分给销售;另一类直接与线索对话。本文讲清两者的区别,以及销售团队该从哪一步开始。
- 指南
真实 AI agent 案例:头条级 vs 桌面级
有名的 AI agent 案例都跑在你没有的团队上。这里把它们拆成两类:你复制不了的头条级部署,和你这周就能自己搭的桌面级 agent。
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CRM 数据录入 AI Agent:记录还是维护
一类 CRM agent 负责记录——自动把邮件和通话写进对应记录;另一类负责维护——填充并丰富你用来做预测的字段。本文讲清两者的区别,以及该从哪一步开始。
- 指南
客服工单的 AI agent:先分拣,还是直接解决
帮助台的分拣只读地给工单分类、排优先级、转派;解决型 agent 则直接回答并关单。本文讲清两者分工,以及为何多数团队该先从分拣做起。
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Slack 摘要的 AI agent:看完,还要会行动
Slack 自带的 AI 帮你补上错过的消息;但要有东西去处理这些消息,那才是 agent 的活。本文讲清看完和行动的区别。
- 指南
日历排程的 AI agent:两件不同的事
日历排程的 AI agent 其实分两种活:一种帮你和别人约会议、定时间,另一种自动安排你自己的任务和专注时间。本文讲清两者的区别。
- 指南
会议准备的 AI agent:会前,而非会中
会议准备的 agent 在会前工作:调研与会者、把邮件与文件背景整理成一页简报,而不是像记录工具那样在会中做。三条真实路线带你跑起来。
- 指南
每日待办清单的 AI agent:怎样才有用
多数 AI 待办应用只是帮你整理一份你已经敲进去的清单。更大的价值,是一个能从你真实的工作(收件箱和日历)里生成清单的 agent。
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Gmail AI Agent:三种搭建方式
三种方式搭建 Gmail AI agent:Claude 连接器、无代码平台、或 Gmail API,逐一说明各自能做什么、不能做什么,基于一个每天在跑的真实 agent。
- 指南
无代码 AI Agent 工具怎么选(2026)
Zapier、n8n、Gumloop,还是 Claude 的 connector?一份不吹的无代码 AI agent 工具选型指南,基于一个真实的 Gmail 搭建,讲清各自的取舍。
- 指南
邮件管理 AI Agent:功能还是智能体?
Gmail 的 AI 能总结邮件、起草回复,但那是功能,不是 agent。本文讲清两者的区别,以及邮件 agent 真正能帮你省时间的地方。
- 指南
AI agent 用例:工作里真正跑得通的那些
你看到的大多数 AI agent 用例都只是 demo。这里有一个四问测试,帮你筛出真正在工作里站得住的那些——还有反复出现的几种模式。
- 指南
我用来 triage 邮箱的 Claude system prompt
我每天早上拿来把 Gmail 整理成 P0/P1/P2 待办的那段 Claude system prompt。复制、改方括号里的几段、今天就能跑。
- 指南
Gmail agent 怎么搭:Claude/Zapier/n8n
同一个 Gmail AI agent,我试了四种搭法:Claude.ai、Zapier、n8n、Apps Script。真实的搭建时间、月费、各自的坑都在这。
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用 Claude 搭的 Gmail agent:每天自动写好 to-do
我打开 Claude 输入一个词:triage,40 秒后它读完我的 Gmail,给出按 P0/P1/P2 排好、带时间块和原邮件链接的 to-do。20 分钟搭好,月费 $20,零代码。