郑工长

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AI Agent进化论:从“瑞士军刀”到“自主专家团队”

AI Agent进化论:从“瑞士军刀”到“自主专家团队”

发布于 2026年1月14日

AI Agent正在经历一场深刻的进化。以Anthropic的“Cowork”为标志,新一代Agent已不再是万能的“瑞士军刀”,而是能够创建和协调“子智能体”(sub-agent)的“项目经理”。本文从工程视角剖析了这种“母-子Agent”架构的优势,并探讨了它将如何颠覆传统的工作流自动化,标志着真正的“自主专家团队”时代的到来。

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泡沫还是价值?智谱与MINIMAX开启中国AI大模型“港股大考”

泡沫还是价值?智谱与MINIMAX开启中国AI大模型“港股大考”

发布于 2026年1月14日

智谱AI登陆港交所,MINIMAX估值引热议,标志着中国AI大模型公司进入“商业化大考”新阶段。郑工长认为,资本市场不再只为技术故事买单,而是开始用更严苛的尺度衡量商业化落地能力。这轮“港股大考”将加速行业洗牌,真正有造血能力的公司将脱颖而出。

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AI编程最大的谎言:让你以为可以不懂代码

AI编程最大的谎言:让你以为可以不懂代码

发布于 2026年1月14日

针对“Vibe Coding”的风潮,郑工长认为,AI不会让外行一夜成为大神,反而会加速暴露其短板。AI编程的尽头,依然是传统的软件工程。我们搞工程的永恒定律是:工具越强大,对使用者的要求就越高。不懂代码的人使用AI,无异于让一个孩童挥舞一把锋利的刀。

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传统巨头的“AI求生欲”:戴尔如何通过流程转型迎战新时代?

传统巨头的“AI求生欲”:戴尔如何通过流程转型迎战新时代?

发布于 2026年1月14日

戴尔推动“规模最大转型”以应对AI挑战,核心在于通过流程标准化和自动化来重塑自身。郑工长认为,这代表了传统巨头在AI时代的典型转型路径,并非直接“造AI”,而是“用AI”优化自身运营,提升效率,降低成本,以适应新的市场竞争格局。

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AI销售员上岗:零犀科技发布汽车销售智能体CaRhino,AI成“数字劳动力”

AI销售员上岗:零犀科技发布汽车销售智能体CaRhino,AI成“数字劳动力”

发布于 2026年1月14日

零犀科技发布汽车销售智能体CaRhino,标志着AI智能体从工具升级为具备自主决策能力的“数字劳动力”,正式迈入商业化落地阶段。郑工长认为,这是AI取代人类复杂劳动的新阶段,将对传统行业,尤其是销售服务业带来深刻变革,效率和成本的优化将成为竞争关键。

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告别“鱼的记忆”:智源院GAM框架如何为AI装上“长效内存”

告别“鱼的记忆”:智源院GAM框架如何为AI装上“长效内存”

发布于 2026年1月14日

北京智源院提出GAM记忆框架,通过“记忆者”和“研究者”双智能体协作,解决AI长期记忆信息丢失的问题。郑工长认为,这是AI从“聪明的工具”进化为“智慧的伙伴”的关键一步,一个拥有可靠长期记忆的AI,才能真正理解上下文、进行深度推理,并在复杂任务中持续学习和成长。

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AI进入“工厂时代”:科大讯飞的招采智能体平台是什么信号?

AI进入“工厂时代”:科大讯飞的招采智能体平台是什么信号?

发布于 2026年1月14日

科大讯飞发布“招采智能体平台”,以低代码/零代码方式让企业快速构建智能体。郑工长认为,这标志着AI Agent进入“工厂化生产”阶段,讯飞这类公司正试图成为AI时代的“富士康”,为不具备研发能力的企业提供标准化生产线,AI应用的门槛正在被彻底打破。

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滴滴牵手智谱AI:“场景数据”与“通用模型”的联姻

滴滴牵手智谱AI:“场景数据”与“通用模型”的联姻

发布于 2026年1月14日

滴滴与智谱AI的战略合作,是“场景为王”的典型案例。郑工长认为,大模型公司拥有强大的“锤子”,但只有行业巨头才握有真正的“钉子”(场景和数据)。这种合作模式是让通用AI技术在复杂行业落地的最快路径,AI的价值最终要在产业实践中被衡量。

人工智能
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阿里千问打响第一枪:大模型告别“陪聊”,开启“办事时代”

阿里千问打响第一枪:大模型告别“陪聊”,开启“办事时代”

发布于 2026年1月14日

阿里千问宣布将发布主打“办事”功能的APP,标志着AI应用从问答对话向实际任务执行的关键转型。郑工长认为,这是大模型“走出聊天框”的标志性一步,未来的竞争焦点将是谁的AI能更高效、更可靠地处理现实世界中的具体事务,将“说到”真正变成“做到”。

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Meta 20亿美元收购案警示:AI智能体赛道已从技术战转向效率战

Meta 20亿美元收购案警示:AI智能体赛道已从技术战转向效率战

发布于 2026年1月14日

Meta斥资20亿美元收购Manus,却在10天后被Anthropic的同类产品超越。郑工长认为,这标志着AI智能体赛道的核心已从技术壁垒转向工程效率,技术的迭代速度已超越资本的决策周期,未来的竞争焦点是谁能以更低成本、更快速度将技术适配到应用场景。

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