最近这一轮 Agent 热度，和前两年的 AI 聊天不太一样。以前大家更关心的是，它能不能回答得更准，能不能写文案，能不能写代码。

AI NATIVE组织/业务自迭代 由AI 能否产生高质量决策决定。

从关键词匹配到任务理解：Agent 意图识别

随着 Agentic AI 进入企业应用，企业搜索正在从“信息入口”升级为智能应用的上下文基础设施。

一文读懂AI的前世、今生和未来

2个月深入阅读vLLM源码的心得

过去几年商品域为应对AI化挑战，构建了"事件驱动的Function-Centric Agent架构"。该架构采用两层设计：上层为业务场景workflow编排层，下层为统一能力供给层，通过AIFunction标准化封装工具和领域知识。

合理定位、正确认识、场景多元、积极开辟新赛道，注重大模型的成本和价值，促进大模型和千行百业的深度融合。

深度拆解 Claude Code 本地文件式记忆系统：四类结构化记忆 + KAIROS 日志 + 会话记忆分层设计，从存储、提取到检索全流程解析其长上下文实现逻辑。

前四篇聊了路径规划、需求挖掘、建站部署、SEO优化。如果你按顺序做了，现在手上有了一个上线了1-3个月的网站，Google开始给你送流量了，每天可能几十到几百个访客。

出海系列第四篇。前三篇聊了路径规划、需求挖掘和建站部署，今天聊最关键的一步——

出海系列第三篇。前两篇聊了完整路径和需求挖掘，今天开始真正动手——

一个安卓开发者，没英语优势、没海外资源、没运营经验，花了近8000块学费，用AI从零开始做网站出海。6个月后，月收入990美元。

出海系列第二篇。上一篇我们聊了出海的完整地图，这篇文章开始动手——