Agent

每家公司都说"以用户为中心"，但 90% 的用户声音（Voice of Customer, VOC）最终的归宿是——躺在某个 Excel 表里，等着某个产品经理"有空的时候"去翻一翻。

问题不是团队不重视用户反馈。问题是：从原始反馈到可执行的产品动作之间，隔着太多手工活。 收集、清洗、分类、归因、优先级排序、写进 Backlog——每一步都在消耗人的精力，而人的精力是有限的。

这篇文章是一个完整的教程：如何用 AI + 自动化工具，把 VOC 变成一条可执行的生产线——从原始数据采集，到最终输出结构化的产品需求，全程自动。

每一代平台级产品的竞争，最终都不是功能之争，而是架构之争。Windows赢了OS/2，不是因为功能更多，而是因为它的架构让第三方开发者能更容易地构建应用。iOS赢了Symbian，不是因为初期功能更强，而是因为它的架构从第一天就为触控交互和应用生态设计。Chrome赢了IE，不是因为它一开始更快，而是因为多进程架构让它在页面崩溃时不会拖垮整个浏览器。

现在，AI Agent正在成为从Desktop、Web、Mobile之后的第四代平台级产品。而历史正在重演：决定谁能赢的，不是谁的模型更强、谁的功能更多，而是谁的架构更对。

传统制造企业在数字化转型过程中，面临着一个普遍而棘手的问题：来自不同客户的订单文档格式千差万别，有PDF、Excel、Word、扫描件、甚至手写订单。这些非标准化的订单数据需要人工录入MES（制造执行系统）才能启动生产流程，不仅效率低下，而且容易出错。

随着GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet等多模态大模型的成熟，我们终于有了一个优雅的解决方案：结合视觉识别能力、自然语言理解和代码生成能力，构建一个智能的订单归一化工作流。在这个工作流中，AI Agent承担大部分繁重工作，人类只需在关键节点进行验证和确认，实现真正的人机协作自动化。

在教育科技领域,AI自动批改试卷已经从概念走向现实应用。本文通过一个小学标准化试卷高准确度批改的Agent实践案例,系统性地总结了如何将传统行业数据转化为AI-Ready格式的工程范式,为类似场景提供可复用的方法论。

当我们谈论AI应用开发时，经常会听到API、MCP（Model Context Protocol）和Skills这三个词。它们看起来都是让程序之间"对话"的方式，但究竟有什么不同？让我用一个简单的餐厅比喻来解释。

想象你要解决"吃饭"这个问题，有三种不同的方式可以选择。每种方式代表了不同的技术范式，适用于不同的场景。