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AI应用的三个真相：革命未至，真金浮现——来自2025年的务实洞察
发布于 2026年1月18日
2025年，AI智能体落地成功率不及预期，但已开始进入价值实现阶段。本文深入剖析AI应用在价值实现阶段的三个核心真相：数据质量与治理是基石，人机协作是主流范式，业务场景深度理解是关键。从期望与现实的落差出发，帮助企业更清醒地认识AI的潜力与局限，制定务实的落地策略，在技术狂热褪去后，抓住AI的真金价值。
AI Agent的“及格线”：当价值回归，我们该如何衡量一个AI的好坏
发布于 2026年1月18日
2026年，AI Agent正式从“实验室的宠儿”变为“产线上的工人”。当企业不再为“技术炫技”买单，而要求可量化的投资回报率（ROI）时，我们评价一个AI Agent好坏的标准，也必须彻底改变。本文从“产线工人”的第一性原理出发，探讨在价值回归的时代，一个“及格”的AI Agent必须具备的三个核心素质：确定性、经济性和集成性。这不仅是对AI技术的新要求，更是对所有AI产品设计者和工程师的灵魂拷问。
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开源大模型“反攻”：精装房与毛坯房的战争，工程师如何选？
发布于 2026年1月18日
2026年，开源大模型在性能上对闭源模型的快速追赶，让AI领域上演了一场“精装房”与“毛坯房”的路线之争。闭源模型如GPT，是开箱即用的“精装房”，省心但限制多；开源模型如Llama，则是潜力巨大的“毛坯房”，需要企业投入大量工程资源进行“精装修”。本文将从“AI交付模式”的第一性原理出发，深入剖析企业在选择技术路线时面临的显性成本与隐性成本，并探讨这场战争对未来AI工程师技能栈提出的全新要求。
郑工长·AI洞察｜2026.01.18·AI生产力悖论！技术狂欢vs数据沉默
发布于 2026年1月18日
郑工长发现一个诡异现象：Cursor刚宣布数百AI智能体协作7天写出300万行代码造出浏览器，技术突破令人咋舌；但Forrester分析师却泼来冷水——AI普及率飙升，生产力统计数据却纹丝不动。李开复妥协道出AI创业难，苹果低头绑定谷歌生态，这场技术狂欢与数据沉默的拉锯战，到底谁在裸泳？
AI的“技能”到底是啥？一个装修工长的比喻，让你彻底搞懂
发布于 2026年1月18日
Agent Skill, MCP, Workflow…这些概念让人头大。本文从“郑工长”视角，借用一个“装修房子”的生动比喻，为您彻底厘清这些AI核心概念。文章不仅解释了什么是Skill（内化的“工法”），它与MCP（标准“工具”）、Workflow（死板“工序”）的区别，更描绘了Agent Skill为AI Agent带来的无限能力拓展潜力。
AI安全的“沉默危机”：你用AI保护数据，谁来保护AI不被“釜底抽薪”？
发布于 2026年1月18日
AI安全讨论多聚焦于模型偏见与幻觉，但一种更根本的“量子威胁”正逼近。本文从“郑工长”视角，揭示了当前加密标准在未来量子计算机面前的脆弱性，指出AI模型和训练数据本身面临被“降维打击”式破解的风险。这是一种“沉默的危机”，文章呼吁工程师将“后量子密码学”（PQC）纳入知识体系，在系统设计之初就考虑抗量子攻击，以防今日的AI辉煌，沦为明日的数字废墟。
AI的“算力危机”：当模型推理成为“无底洞”，工程师如何应对？
发布于 2026年1月18日
AI行业正从“无卡可用”走向“用不起卡”的新型“算力危机”。模型推理需求的爆炸式增长远超算力成本的下降，导致许多AI应用陷入“越受欢迎，亏得越多”的死亡螺旋。本文从“郑工长”视角指出，“粗放式”AI开发时代已结束，竞争核心正从“模型效果”转向“算力性价比”。模型量化、边缘计算等工程优化技术，将成为工程师在“AI下半场”的核心竞争力。
AI工程师的新型疲劳：从“确定性”到“不确定性”的适应之痛
发布于 2026年1月18日
AI工程师正面临一种独特的“新型疲劳”，它源于AI开发中不透明、延迟且概率性的反馈循环，带来强烈的失控感。本文从“郑工长”视角，揭示AI工程作为“软件工程”与“实验科学”混合学科的本质，指出用管理“确定性”的传统流程驱动“不确定性”的AI研发是症结所在。文章强调，需重新审视研发管理、工程师心态和价值衡量体系，将“失败的实验”视为宝贵资产，回归对“洞察”的追求，以适应AI时代的新挑战。
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AI Agent的“双向奔赴”：一个向内，一个向外，共同构建未来
发布于 2026年1月18日
Anthropic“Cowork”让Agent本地化操作，人形机器人则走向物理世界。本文从“郑工长”视角，剖析AI Agent进化的两大核心方向：“本地化”（解决隐私与个性化痛点）与“具身智能”（实现物理交互）。二者分别代表AI深入个人数字世界和探索物理世界的双向奔赴，共同构建了AI Agent从“云端的神”到“身边的工具”的完整版图。
RAG已死，Agent当立？别被带偏了，这根本不是取代，而是“进化”
发布于 2026年1月18日
近期，“RAG已死，Agent当立”的论调在AI圈引发热议。本文从“郑工长”的工程师视角，深入剖析这一技术路线之争的本质。文章指出，这并非“死亡”或“取代”，而是“进化”：RAG正从一个独立的、固定的架构模式，“降级”为一个AI Agent可以按需调用的、工具箱中的一个“工具”。未来的AI开发，核心将从“设计固定流程”转向“为Agent打造并编排强大的工具箱”。