为什么 BestBlogs 开始按 Agent Native 来设计开放能力
文章阐述了阅读产品 BestBlogs 重新设计开放能力的核心理念——Agent Native。作者认为未来的阅读不应局限于单一 App,而应融入用户的完整工作流,支持被智能体(Agent)调用与组合。为此,BestBlogs 开放了 OpenAPI、CLI 和 Skills 三层能力,致力于将阅读过程拆解为可复用的“原语”,从而让内容消费变得更加灵活、可解释且可编程。
文章阐述了阅读产品 BestBlogs 重新设计开放能力的核心理念——Agent Native。作者认为未来的阅读不应局限于单一 App,而应融入用户的完整工作流,支持被智能体(Agent)调用与组合。为此,BestBlogs 开放了 OpenAPI、CLI 和 Skills 三层能力,致力于将阅读过程拆解为可复用的“原语”,从而让内容消费变得更加灵活、可解释且可编程。
文章深刻洞察了Agent Native理念,将阅读产品重构为可被调用的原语工作流,结构清晰,理念前瞻,紧贴当前技术趋势。
本文提出“Agent体验工程”(AX)这一新概念,指设计易于智能体使用的产品,使LLM更愿意采用。作者认为智能体正成为软件的主要购买者,传统UI的粘性优势消失,产品需通过API、MCP服务器、CLI等接口优化智能体体验。同时,原先的“上下文工程师”角色被AX工程师吸收,UI从操作层转变为监督层。文章最后给出实践建议,并预测AX工程师将成为未来品牌必备角色。
本文翻译介绍了营销工程师(Marketing Engineer)这一新兴角色:利用智能体(Agent)、相互连接的数据和业务上下文,搭建能真正执行营销工作的系统。作者分享了将约70%营销工作放入智能体开发环境(ADE)的实践经验,包括如何组织营销智能体工作空间的目录结构、通过API连接X、Typefully等工具、搭建内部与外部知识层、以及构建营销数据层来汇集广告平台、网站分析、CRM等数据。文章强调人的专业知识与审核在系统中的核心地位,并建议从自己熟悉的一个任务出发逐步搭建工作流。
本文是 AI 名词扫盲系列第三期,面向小白讲解如何让 AI 工具变得更强,重点介绍与扩展 AI Agent 能力相关的常见名词。文章逐一解释了工具调用(Tool Calling)、API、MCP、CLI、连接器、插件、API 地址、API Key、模型 ID、Computer Use 等 10 个概念,并配以生活化的例子说明其作用与原理。作者还提醒读者注意保管 API Key、避免将密钥写入前端代码等安全事项,帮助读者理解 AI 如何连接外部工具完成实际任务。
本文是 DeepSeek Harness 的实战教程。Harness 是一个可扩展的智能体运行环境,基于 Cordis 构建,一切皆插件。文章介绍了准备工作(Node.js、API 密钥、测试目录)、启动方式(npx 或源码运行 Web UI)、模型配置与工作区选择,并以生成可审核的小说推广文案为例,演示了素材分析、结构化任务指令、执行检查、人工审核到文件保存的完整闭环。还扩展了团队内容初稿、资料整理、插件接入等方向,给出批量处理的分阶段建议和常见问题排查,并强调最小权限、独立环境等安全边界。
Anthropic 上线面向开发者新站点 Claude.dev,定位类似工程团队博客,发布工程深度文章、Claude Code 与 API 使用指南、团队成员经验分享。文章分为智能体、工程、实战手册、技能四类,内容多围绕 Claude 5 代模型实际用法,如用 Sonnet 5.5 开发、Opus 5.5 成本估算、上下文工程规则,以及 claude.ai 提速 3 倍等工程复盘。站点还收录视频案例,并藏有终端模式等彩蛋,支持键盘快捷键导航。原文档网站 code.claude.com/docs 仍然保留。
作者分享了自己搭建个人远程工作流的经验:通过 Telegram 连接本地 Eagle 资产库和电脑开发工具,实现手机发指令、家里电脑自动执行任务的闭环。作者认为通用 Agent 不适合有固定规矩的本地环境,转而采用任务分流架构:图片归档直接调用 Eagle API,轻量任务用轻量模型,复杂工程交给 CLI 无头模式执行。文章还解决了 Telegram 相册消息拆分、远程唤醒阻塞前台等实际问题,用标准输入传任务、保存会话 ID、文件夹记录状态等细节保证流程稳定,强调 Agent 应安静接入工作流,而非做万能的电子宠物。
本文通过台式即热饮水机和镜面体测仪两个本地项目,讲解如何用 GPT-6 配合 Rhino 建模软件,把 AI 生成的概念图转化为可检查、可修改的三维产品外观模型。文章区分了外观效果图、三维外观模型和可生产工程设计三个层次,介绍了 MCP 和 Computer Use 两种操作通道的分工与验证方法,并给出环境配置、提示词编写、尺寸约束管理和规格冲突识别的实操建议。作者强调模型能打开、能渲染不代表工程验证已完成,AI 建模的关键能力在于把使用需求转化为可检查的几何关系,并主动发现要求之间的矛盾。
作者从「AI 时代要建立个人信源」这一正确却难落地的命题出发,分析了 RSS、关注 list、design skills 等方案为何都难成功:它们的正确解法都要求用户先升级身份成为「编辑」或「设计师」,而用户实际只愿付出一次点击、一次收藏的代价。文章提出伪需求的真正定义:痛点是真的,但用户愿付的行动预算是假的。结论是 AI 降低了开发成本却不改变需求真伪,正确做法是找到用户一次性、无需身份升级就能完成的动作,把它做到极致。
本期早报围绕 Agent 从生成能力走向稳定交付的实践路径展开三条精讲:一是蚂蚁数科的 Harness 工程实践,通过约束层、状态写入、目标对齐与对抗验证建立 AI Coding 验收闭环,存量项目缺陷率显著下降;二是 Uber 的智能体成本治理,在周请求量增长9.4倍的情况下,通过成本乘数拆解、模型路由、上下文治理和缓存策略保持总支出稳定;三是 UrbanGround 在真实三维香港沙盒中评测多模态模型的长程导航能力,揭示局部识别与完整任务完成间的巨大断层。速览部分涵盖自建数据中心、ML 训练数据加载、上下文清理、边缘推理、开源代码治理、AI 电话代理等主题。
文章阐述了Agent-First(AI原生)公司的构建方法,区分了AI-enabled与AI-native两种模式:前者AI仅辅助人类,后者由智能体持久拥有工作流,人类只负责判断、策略与异常处理。作者通过Raft工作区围绕一个真实的macOS产品验证了该模型,介绍了常驻支持智能体和社区反馈闭环两个核心场景,强调持久角色、持久交接、明确边界、可见工作与人类审核关口五大要素,并给出包含规范频道、参谋长智能体、专家智能体等组件的五天搭建指南。