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真正能落地的AI Agent：一个CTO推翻产品后的9个教训

Patrick Dougherty在创业过程中推翻整套产品，转而用AI Agent重构系统。这次分享不是概念宣讲，而是来自真实生产环境的教训：什么才算Agent、为什么“会想”比“知道多”更重要，以及哪些常见做法其实在拖垮Agent表现。

这篇文章还原了Cohere工程师Shaan Desai关于“企业级LLM Agent如何真正跑起来”的一线经验，从框架选择、单/多Agent策略，到安全、评估与失败治理，揭示了为什么大多数Agent原型很炫却难以规模化，以及Cohere如何把这些教训固化成产品North。

这是一篇关于AI Agent如何被错误营销、以及这种叙事为何正在伤害开发者与产品本身的文章。来自前GitHub Copilot开发者布道师的亲身经验，提出了一套“克制而真实的拟人化”框架，帮助AI工具在获得采用率的同时，避免透支开发者信任。

很多团队以为RAG只是“向量数据库+大模型”的工程拼装，但Ofer用一线经验揭示：真正的成本隐藏在质量、规模、安全与运维细节中。这篇文章带你看清自建RAG在企业级落地时最容易被低估的七个坑。

Y Combinator 的这期视频解释了 OpenAI o1 为什么被视为一代分水岭模型。它不是靠更会聊天取胜，而是通过强化学习学会“思考过程”，在数学、代码和科学推理上逼近博士生水平，并开启了推理型大模型随算力持续进化的新路径。

这是一个关于耐心、技术拐点与真实需求的故事。Casetext联合创始人Jake Heller用10年时间，把律师数周的工作压缩到几分钟，最终以6.5亿美元卖出公司。这篇文章带你理解：为什么大模型让法律行业发生质变，以及真正的AI产品是如何被“磨”出来的。

这是一场罕见的群体式对话：40位Y Combinator背景的AI创始人，毫不修饰地谈论他们每天真实使用、构建和怀疑的人工智能。从写婚礼致辞到自动改UI代码，从创造力爆发到幻觉失控，这些一线经验勾勒出当下AI最真实的能力边界。

Neo4j 的 Stephen Chin 从一线实践出发，直指当前 AI Agent 幻觉与失效的根源，并提出 Agentic GraphRAG 作为解决路径。通过知识图谱、结构化检索和代理运行时的结合，他展示了一种更可控、更接近人类推理的智能系统设计思路。

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