企业部署AI Agent前，或许急需一个“任务调度中心”
若AI Agent仅协助撰写邮件、检索资料，它仍属于个人效能工具。但当它开始接入ERP、审阅合同、筛选供应商、启动审批、核对款项时，它就不再像工具了。它更类似于外部人力：能执行任务，但也需要被分配工作、授予权限、记录过程、验收成果和结算费用。这正是Sherpa案例引人关注之处。2026年7月9日，Tech.eu披露，德国AI劳动力管理初创公司Sherpa获得220万美元种子前融资，Seedcamp、DN Capital、Activant Capital、Brighteye联合参投，另有数位运营天使加入。S
AI Coding Agent 泛滥之际，企业亟需的是管控中枢
AI Coding实战观察Agent 多起来后，真正考验企业的，是能不能看见、约束并接住每一次自动变更。当 Coding Agent 只能帮工程师补代码时，核心问题是“写得准不准”。但当它开始后台领任务、开分支、跑测试、提 PR，甚至同时处理多个需求时，企业面对的就不只是代码质量，而是任务、权限和责任边界。企业真正缺的不是更多 Agent，而是一个能管住任务、权限、上下文、验证、预算、审计和人工接管的控制面。下图可以把控制面的核心对象串起来：它像一座研发塔台，不替 Agent 写代码，而是决定什么任务能起
AI正在自主构建下一代：Anthropic的预警是危言耸听还是未雨绸缪？
6月5日凌晨，Anthropic发布了一篇深度文章，标题为《When AI builds itself》。用中文来说就是：当人工智能开始构建自身。这并非科幻小说情节，而是Anthropic内部的专项研究报告。更令人不安的是，他们用实际数据表明：这一进程已经启动。一个数字，触目惊心Anthropic透露：截至2026年5月，他们超过80%的代码，已由Claude独立完成。没错。就是那个帮你写周报、改代码、做翻译的Claude，正在协助Anthropic编写用于训练Claude的代码。这已不是"AI辅助人类"
AI智能体管理学：未来竞争核心在于“管理密度”
原文链接：https://tecdat.cn/?p=45574 原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat特此感谢Weilong Zhang对本文的贡献，他拥有上海交通大学企业管理博士学位，专注人工智能与数字化转型。精通Matlab、SPSS、Eviews、Stata及数据分析。Weilong Zhang在企业管理与数据挖掘方面经验丰富，深度参与多家大型企业的数字化转型咨询项目，致力于利用统计软件挖掘数据背后的商业价值，为企业在AI时代的组织重构提供策略支持。你是否因公司引入AI大模型却感到“力不从心”而焦虑