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行业花了一整年在喊上下文窗口突破、百万token时代到来。然后PlugMem告诉你：加更多上下文，Agent反而更笨。这道裂缝，撕开了AI Agent记忆问题的真面目。
Manus演示惊艳全网，MiniMax却悄悄拆掉了整个看图找按钮的架构。为什么Browser Agent总是倒在生产环境？不是模型不够强，是工程那层从一开始就没存在过。
AI Agent演示行云流水，生产一塌糊涂？问题不在模型，在工程。本文拆解可靠Agent的四层结构：工具接口、状态追踪、上下文管控、认证隔离。
Anthropic开源的MCP协议正在成为AI时代的事实标准——但最终的赢家，可能既不是它的发明者，也不是你认为的那些领跑者。
推理模型大批发时代，胜负不在于用什么模型，而在于问什么问题、怎么判断答案、会不会调度 AI。
LLMs fail in systematic, hard-to-predict ways that correlate with training distribution rather than objective difficulty. Chain-of-thought doesn't give models real reasoning—it gives them tokens to generate plausible confabulations.
我在2024年观察了超过300家AI创业公司，发现真正的死亡原因从来不是技术不够好，而是不知道自己是谁、为谁服务、凭什么活下去。这是一份12种典型死法的尸检报告。
AI coding tools have plateaued at a surprising equilibrium: they dramatically boost senior developer productivity but leave junior developers nearly unchanged. The bottleneck isn't generation — it's verification.
本文揭示2024年AI创业公司的真实生存状态，拆解五大死亡陷阱：PMF幻觉、技术债雪球、豪华团队坑、数据飞轮陷阱、融资节奏失控，并给出活下来公司的共同特征和可操作建议。