#AI Agent

5 个视频

1. 41:41

   为什么 FDE 这么火：差距不在模型，在业务细节

   FDE·2026-07-29

   Cresta 的 FDE 负责人 Jove 讲他带队在客户现场做什么。模型谁都能调，稀缺的是把它做成可靠结果的人：处理幻觉、延迟、检索、评测和护栏只是技术的一半，更难的是听懂业务、赢得信任，并对结果负责。访谈覆盖语音 AI 在客服、酒店和餐馆里的用法，以及这个岗位会不会被更强的模型取消。

2. 21:13

   工作流和 Agent 的差别

   企业 AI Agent·2026-07-22

   第 9 集比较 WorkFlow 和 Agent。步骤固定、对错清楚的流程，用工作流更稳，也更好审计。步骤会随情况分叉、需要临时选工具的，才值得做成 Agent。企业里多数「智能」其实是一条带判断的工作流，只有少数环节需要模型自己决定下一步。分清这一点，能少把确定性流程做成一个不好复盘的黑盒。

3. 22:38

   人在回路：Agent 什么时候必须停下来

   企业 AI Agent·2026-07-22

   第 3 集讲 HITL，也就是 human in the loop。Agent 可以起草、检索、填表，但付款、对外发送、改权限、越过制度这类动作，应该在执行前打断，把决定交还给指定的人。这一集讲打断的类型：通过、拒绝、改完再继续。它是下一集「把审批接进 Agent」的原理部分。

4. 23:50

   把人工审批接进 Agent

   企业 AI Agent·2026-07-22

   第 4 集把上一集的原理做成一条能跑的审批：Agent 准备好动作和理由，流程停在审批人那里，人点头之后才真正调用工具。重点不是再包一层聊天，而是让等待审批的状态能留住，人处理完能从断点继续，而不是整个任务重来。适合已经接受「关键步骤必须等人」之后，来看这个口子怎么留。

5. 37:57

   企业 AI 落地的道与术

   企业 AI Agent·2026-01-26

   Kymo 这期不讲某一个框架怎么装，讲的是大模型热了几年之后，企业到底怎么把 AI 用进业务。作者把已经跑过的路径分成「道」和「术」：道是先选能算清结果的场景，术是接数据、接流程、把人留在关键步骤上。适合当作这一组课的开头，先建立判断，再看后面的实现分集。