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三个人的 Agent,一份失败经验:MisakaNet 在腾讯云 CVM 上的团队落地记

MisakaNet(失败经验库,作者 Ikalus1988,Apache 2.0,493 star)是 dpharness.com 插件清单里的一个插件。它把自己定义为 failure-memory protocol 的参考实现:用 Markdown 记录「问题 → 根因 → 修复 → 验证」,分发靠 Git,检索是纯 Python 标准库实现的 BM25。库内当前有 393 条 canonical lessons、333 个节点。这篇不写安装清单,写一个具体场景:三个人、三台 CVM、同一批报错被各踩一遍,后来怎么把它变成能共享的东西。

先接数据,再谈智能:企业 Agent 的"地基"其实是一条知识管道

很多团队做 Agent 的第一反应是换模型。但翻完 Google Cloud 那份 46 页的《The AI Agent Handbook: 10 Practical Hacks to Use AI Agents for Business》,再看国内这两天的技术讨论,会发现真正卡住落地的东西,往往在模型之外——在数据怎么进来这一层。 一、把 10 个场景重新分层,才看得出产品布局 手册原文列的是 10 个并列案例,硬读像 10 篇软文。但如果按"离数据远近 + 用户卷入度"重新排一次,整套产品矩阵就浮出来了: · 数据访问层:企业搜索(Gemini Enterprise)、深度研究(De...

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