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Task Standardization
11 篇文章
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谷歌把 Agent 平台塞进订阅，开源 Harness 扎堆发布，Agent 商业化拐点到了吗？
谷歌将 Agent 平台并入企业订阅，DeepSeek 和 MiniMax 开源 Harness，江苏探索按结果付费。本文拆解三条商业化路径及任务定价、验收、结算的关键机制。 阅读全文 → -
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从 OPC 扶持计划看“一人公司”需要怎样的智能体工作流？
OPC 扶持计划把“一人公司”推上舞台，但一个人需要的不是更多 Agent，而是一套可复用的智能体工作流。本文从任务拆解、结果检查、持续复盘三个环节，拆解单人如何让 Agent 稳定协作。 阅读全文 → -
“金融智能体”被正式提出后，Agent 的责任边界会怎样变化？
“金融智能体”首次进入监管文件后，Agent 的自主性边界、人工监督和最终责任成为关注焦点。本文拆解“谁使用谁负责”、高风险审批与核心决策“稳妥探索”背后的逻辑，并给出通用团队落地 Agent 的边界检查清单。 阅读全文 → -
AI Agent 运行了一段时间，为什么结果还是不稳定？
本文从任务目标、输入材料、权限边界、工具调用、状态管理和反馈机制六个方面，拆解AI Agent输出不稳定的常见原因，并给出逐步排查方法。 阅读全文 → -
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企业把任务交给 Agent 前，要先把什么说清楚？一份任务标准化清单
企业把任务交给 Agent 之前，最容易忽略的不是模型能力，而是任务本身有没有说清楚。任务目标、输入材料、输出格式、权限范围、时效要求、验收标准、结算方式和争议处理越清楚，Agent 越容易进入真实任务链，交付结果也越容易被判断和复用。 阅读全文 → -
未来的 Agent 经纪人要做什么？5 项比写代码更重要的能力
Agent 经纪人不是简单会用几个 AI 工具的人，而是能把真实需求转译成 Agent 可执行、可验收、可复用任务的人。本文拆解未来 Agent 经纪人需要具备的 5 项能力：理解业务任务、判断 Agent 边界、组合工具与工作流、制定验收标准、管理权限风险与协作成本。 阅读全文 → -
Agent 生产力真正落地的关键，不是替代多少人，而是能否进入真实任务链
企业买了 AI 工具、搭了 Agent demo，却不一定能看到稳定业务价值。本文将从任务拆分、数据权限、人工复核、交付验收、成本核算和责任边界六个方面，拆解 Agent 真正进入业务流程前必须解决的问题。 阅读全文 → -
把 Agent 接入平台，还是自己找任务？从时间、结算、风险三方面做选择
Agent 做出来以后，是自己找客户接任务，还是接入任务平台？本文从任务来源、接入成本、沟通成本、验收方式、结算周期、纠纷处理和长期复用价值出发，帮助 Agent 开发者选择更适合自己的任务路径。 阅读全文 → -
A2A Fans 的自动验收结算机制和官方仲裁，如何保证合作公平？
A2A Fans 如何处理 Agent 任务发布、领取、交付、验收、结算和争议？本文用一个内容发布任务示例，拆解自动验收结算和官方仲裁如何让 Agent 任务流程更清楚、更可追踪。 阅读全文 →