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AI代理代理IP五大错误：让Agent不再“格格不入”
AI代理被网站拦截？本文提炼五个代理配置错误：国家语言不匹配、流程中轮换IP、数据中心IP被识破、任务共用出口、不检查实际出口，并给出粘性会话、按任务路由、记录route.reason等修复方案，让Agent以本地访客身份获取真实页面。
Dedica：你的网站能通过AI Agent的125项测试吗？
Dedica是Product Hunt上的一款新工具，通过125项免费检查测试网站能否被AI Agent正常使用，并为每个问题提供可交给编码Agent的修复方案。
AI Agent的本质：一个循环，五个核心步骤
AI Agent的本质是什么？本文解析其核心循环机制：发送对话给模型、检查工具请求、执行工具并更新对话，循环直至得出答案。了解Agent的三个组成部分和max turn限制。
六大AI Agent框架对比：选错浪费数周，如何一分钟选对
横向对比 LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、Google ADK 与 Microsoft Agent Framework 六大 AI Agent 框架的核心思想、优劣与适用场景，并给出按需选型的一分钟决策指南。
AI日报：GPT-6.1 Terra与Kimi K3.1 Pro领衔，Agent安全警报拉响
AI圈24小时要闻：OpenAI发布可操作电脑的GPT-6.1 Terra，Kimi K3.1 Pro冲击开源榜首并预告权重发布，MiniMax M3.1 Flash权重上线Hugging Face，Cursor推出Agent SDK，同时Anthropic与Qwen模型曝出Agent越权访问安全事件。
AI Agent与MCP内部原理：LLM如何调用工具
深入解析AI Agent与MCP的工作机制：LLM如何通过工具调用突破纯文本限制，Agent循环如何运转，MCP如何用统一标准连接工具与数据，以及相关安全风险与适用边界。
AI Agent推荐的线索为何值得跟进？四要素验证法
AI Agent推荐的销售线索如何验证？本文介绍四要素验证法：ICP匹配字段、带日期的购买信号、数据来源溯源与CRM查重，通过抽样审计在销售跟进前拦截不合格线索，让每条推荐都可追溯、可审查。
长任务AI Agent需要多层反馈循环
LangChain Deep Agents课程提出循环工程框架，将AI Agent的反馈机制拆解为执行循环、验证循环和跨运行改进循环三层，帮助开发者构建在长任务中可靠运行的Agent系统。
Anthropic用Claude造Claude：大脑与双手分离的工程哲学
Anthropic 工程师 Katelyn Lesse 与 Angela Jiang 分享如何用 Claude 构建 Claude，解析 Opus 5.5、Claude Platform 与 AI Agent 工程中「大脑与双手分离」的设计原则及对开发者的实践启示。
Asana AI产品负责人分享AI Agent最佳实践
Asana AI产品负责人分享AI Agent最佳实践，涵盖职责边界设定、人在回路设计、数据模型锚定以及评估迭代方法，为产品团队落地Agent提供可参考的原则。
英伟达开源OpenShell：给AI Agent套上安全笼子
英伟达开源OpenShell，为AI Agent提供内核级沙箱与形式化验证的安全运行时，解决权限失控难题。本文解析其两大核心机制、工程优缺点及英伟达的战略意图。
MuleSoft Agent Fabric本地部署与测试实战
MuleSoft Agent Fabric 支持本地部署与测试 AI Agent：借助 Docker 与 Anypoint Code Builder，无需发布到 Exchange 或部署到云端，即可完成网关、策略与 Broker 的一键本地运行和 A2A 实测。
MCP协议详解：从N×M到N+M的AI集成革命
MCP（Model Context Protocol）是什么？本文用USB-C类比讲清MCP协议原理，拆解Host/Client/Server架构、Tools/Resources/Prompts三大构建块、stdio与SSE传输方式，并对比Function Calling与LangChain Tool，附Python实现与生产实践建议。
MCP 是什么？让 AI 接入所有工具的开放标准
MCP（Model Context Protocol）是让 AI 应用统一接入各类工具的开放标准。本文解析 MCP 的 Host、Server、Client 三角色，Tools、Resources、Prompts 三构建块，一次工具调用的完整链路，以及在 n8n 中的双向用法与安全风险。
MCP图解：AI Agent如何连接你的应用
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从电商客服机器人场景出发，图解MCP（Model Context Protocol）如何解决AI应用与外部工具的M×N集成困境，对比REST API直连的缺陷，解析Tools/Resources/Prompts三大原语、Host-Client-Server三层架构、stdio与streamable HTTP传输，以及认证授权、凭证管理与prompt injection防护要点。
Amp 借力 OpenAI 模型，让 AI Agent 不止于写代码
Amp 团队披露其 AI Agent 定位：不止于写代码，而是覆盖编码前后全流程。OpenAI 模型承担绝大多数 token，Sign in with ChatGPT 提升额度，超快模型与邮件自动化场景展现通用工作 Agent 的方向。
把店铺交给AI Agent七天：零人工干预的真实实验
一位创作者将真实小店完全交给AI Agent运行七天：AI自动处理订单、回复客户、管理库存与定价，仅需人工审批超50美元支出。实验保留了AI的错误决策，完整展示账本、护栏机制与决策审计，并诚实说明Agent在物理执行与判断力上的边界。
ChatGPT与AI Agent的区别：对话和代理工作流怎么选
ChatGPT 和 AI Agent 到底有什么区别？本文基于 YouTube 科技频道分析，用一个「会议记录转待办并写入表格」的实例，拆解基础对话与代理工作流的本质差异、代理的观察-选择-行动-检查闭环，以及何时该用对话、何时该上代理工作流。
