🏷️ 多模型编排

巨象与蚂蚁：AI落地的真相，没有人告诉你

文章基于一场关于AI商业化的深度对话，揭示了AI在企业级落地中面临的真实困境：包括基层员工的抵触心理、高昂的数据合规与本地部署成本，以及对国外模型的供应链依赖风险。对话指出，服务大客户往往“有名无利”，而务实的个人变现（如AI代写、网文生成）和多模型编排才是当下的生存之道。此外，文章探讨了Agent记忆缺失这一核心痛点，并强调了AI时代个人判断力与出海内容的机会。

Perplexity Computer 初学者完整指南

文章是一份关于 Perplexity Computer 的完整教程。它不仅是一个聊天机器人，而是一个能够连接多种工具（Gmail, Slack, GitHub 等）、自动分解任务并自主执行的智能代理。作者详细介绍了如何设置 Computer、利用其多模型编排能力（结合 Claude, GPT, Gemini 等）进行工作自动化，以及如何理解其信用系统和连接器功能。

LOVART.AI 与 CLAUDE DESIGN 能力深度对比：两种「AI 设计」的路线分歧

文章深度对比了 Lovart.ai 与 Claude Design 两款 AI 设计产品。Lovart 定位为 AI 设计 Agent，通过多模型编排实现端到端的营销物料交付；Claude Design 则是基于 Opus 模型的可视化协作助手，侧重于将设计转化为代码并融入 Claude 生态。两者分别代表了「自主执行」与「协作开发」两种不同的技术哲学。