AI Agent竞争新逻辑：从对话能力转向技能沉淀能力
过去十二个月，AI Agent成为科技领域最受关注的方向。众多产品纷纷标榜自己是Agent：能够联网检索、调用各类工具、操作浏览器环境、编写程序代码、处理文档资料、自动化执行多步骤任务。但核心问题在于：一个Agent究竟依靠什么来实现稳定输出、专业表现和重复利用？不是更冗长的提示词。 不是把所有工具一股脑塞给模型。 更不是让模型每次都重新摸索。Perplexity Research近期发表了一篇研究《Designing, Refining, and Maintaining Agent Skills at
告别AI焦虑：与其追逐热点，不如打磨技能
今天这篇纯手工敲的，随便唠唠。每天听得最多的，是不是GitHub又破纪录了，狂揽几十万星……火遍全网，再不学就要落伍了之类的标题。然后一顿狂装猛点，结果发现没啥卵用，产出效果还不如大厂的AI agent好用。对普通人而言，别瞎追。因为大厂迟早会把产品打磨得极好推给你。只是决策慢点落地，这是保护机制。openclaw还没火多久，hermes agent又火了，后面搞不好还有pig、chicken agent。我已经把openclaw卸载了，把技能一键迁移到hermes里。它真挺适合我，尤其是量化这块。ope