企业真正缺的不是知识库，而是能自己把事办完的数字员工
文章指出企业更需要能自主推进任务的数字员工而非简单的问答机器人。作者利用腾讯云 ADP 4.0 搭建了一个运营商客服数字员工，验证了从自然语言配置、Agentic RAG 检索、多轮对话收集信息到生成工单及运营监控的全链路能力，强调了 AgentOps 平台在企业落地中的实际价值。
全部文档 / 作者: 泊舟 / 标签: LLM
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Hermes 给我的最大启发：上下文不是仓库，是工作台
本文指出 Agent 表现不佳往往是因为上下文管理不当，而非模型能力不足。文章引用多项研究证明长上下文不等于高效，并提出应像管理“工作台”而非“仓库”一样管理上下文。作者结合 Hermes 的实践，介绍了外部化记忆、子任务隔离、技能沉淀等策略，并重点推荐使用 XCrawl 等工具清洗网页噪声，以实现低噪、高效的 AI Agent 工作流。
Agent 记忆：一篇讲透，小白也能看懂
文章以通俗易懂的比喻，深入浅出地讲解了 AI Agent 的记忆机制。通过对比 OpenClaw 社区的三种记忆方案（扔掉旧笔记的压缩方案、分层档案馆方案、以及 MemOS 按需检索方案），揭示了如何解决 AI“健忘”的问题。重点介绍了 MemOS 如何通过全量记录、按需检索和技能进化，大幅降低 Token 消耗并提升开发效率。