什么是 AI Agent？

先说一个很多同学容易混淆的概念。我们平时使用 ChatGPT、DeepSeek、Kimi 之类工具，本质上属于对话式 AI。你问一句。它回答一句。你继续追问。它继续回答。整个过程仍然需要人不断参与。而 Agent 不一样。Agent 更像一个拥有执行能力的智能员工。你只需要告诉它：“帮我完成这个任务。它会自己分析需求。自己制定方案。自己调用工具。自己编写代码。自己运行测试。最后把结果交给你检查。

业务 Agent 搭建指南：别急着重造 Agent，用知识、工具与评测跑通闭环

很多团队一说要做业务 Agent，第一反应是搭一个自己的 Agent Framework：规划器、执行循环、工具调度、记忆、权限、人机交互，最好再做成平台。这个方向听起来完整，真正落地时却很容易把团队拖进基础设施泥潭。我更倾向于反过来做：先把 Codex、Claude Code 这类当成现成基座，让它们承担推理、代码理解、工具调用和多轮执行。业务团队的精力不要花在重写这些能力上，而是补它们缺的那部

筛完 1400+ Skills，这 5 个让 Claude Code 效率提升 3 倍

它解决一个很具体的问题：Claude Code 每个会话是独立的，你在昨天的会话里和 Claude 讨论了某个模块的设计决策、踩了一个坑、确认了一个命名规范——今天新开一个会话，这些全没了。对于"导航到某个页面，找到某个元素，提取数据"这类日常任务，它够用，且便宜。某次我在会话里临时测试了一个方案，说"先这样试试"，claude-mem 把这条记住了，之后几次会话里 Claude 都参照这个"临时