AI Agent在销售与金融领域的‘滞后’并非技术瓶颈,而是数据基础设施的‘时差’。编程与客服之所以率先爆发,是因为代码库与工单系统天然具备‘数据结构化’与‘反馈即时性’;而销售与金融长期受困于数据孤岛、集成复杂及反馈周期长。然而,2026年正成为转折点:CRM/ERP巨头竞相开放原生Agent框架,管道正在打通。
A/B 测试作为一种科学评估 AI 系统性能的方法论,正在重塑机器学习模型的迭代与部署流程。从早期互联网公司的页面优化实验,到现代大语言模型的 Prompt A/B 测试,这一技术经历了从简单分流到复杂自适应算法的演进。本文将深入剖析 AI A/B 测试的完整技术演进脉络,揭示其背后的统计原理、工程实践与产业变革。
Claude Skills 正在重新定义 AI 与人类的协作方式。作为可复用的指令包,它将专业知识、业务逻辑和执行脚本封装成模块化工具,解决了 AI 对话短暂、知识分散的痛点。本文从核心机制到实践操作,详细解析 Skills 如何通过渐进式披露技术提升上下文效率,并手把手教你安装官方技能库、制作自定义技能,探索下一代 AI Agent 的无限可能。
Google Gemini 3.1 Pro 的发布不仅是一场技术迭代,更是一记战略重拳。这款专为科学研究和复杂工程设计的旗舰模型,通过突破性的 Deep Think 机制和系统2思维模式,在抽象推理和专业知识测试中碾压对手。然而,48小时后开发者社区的猛烈炮火,暴露了其在交互设计和代码执行上的致命短板。这场技术与现实的碰撞,正在撕开AI军备竞赛最残酷的真相面纱。
过去三年,我们习惯了把 AI 当作“顾问”。直到遇见 OpenClaw,我才意识到 2026 年真正的变量发生了:
AI 终于长出了“手脚”。 当大模型从云端落入本地,从“对话框”走向“操作系统”,我看到的不再是一个聊天机器人,而是一个真正意义上的“数字牛马”。
这一夜,从折腾代码到见证“贾维斯”诞生,我看到了个人 AI 助理的未来。