产业动态
底特律遇上硅谷：通用汽车新一代车载 Agent 抛弃了语音助手壳子
通用汽车在2026年7月展示了其最新的车载原生智能体架构。通过硅谷AI小队的一年密研，新一代车载 Agent 成功打通了整车CAN总线，实现了底盘、车身与座舱的多舱协同，彻底摆脱了“套壳聊天软件”的行业窠臼。
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关键词：Agent
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产业动态
AI 工具箱
长 Prompt 管不住复杂 AI 工作流，状态机负责兜底
一次四步工作流的内部测试中，状态机把成功率从62%拉到89%，平均耗时从45秒降到32秒，Token消耗从8500降到5100。变化不在模型，而在每一步都有明确输入、出口和异常处理。
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技术应用
AI Agent调度试验跑了三个月，调度员还在
据这家华南合资车企的内部复盘，工业调度 AI Agent 曾把突发断供的平均响应从45分钟压到3分20秒。但旧接口、延迟数据和车间物理约束让它无法独立接管；金额超50万元或首次出现的异常，仍需人工确认。
阅读全文Prompt 写得再长，也救不了不会认错的 Agent
Prompt 仍然重要，但它管不了长链路里的每一次偏差。更可靠的 Agent，会用单元测试、Schema、SQL 规则等外部标准验收结果，再根据报错局部返工；连续失败时，也要知道何时停下并交给人。
阅读全文通用汽车供应链AI：自动调度还缺哪一环
现有公开素材能确认AI已用于需求预测、订单处理、库存管理、物流跟踪和质量协同，但不足以证明通用汽车已经完成自主调度。真正的门槛在执行：订单、运输和产线动作要经过现实约束校验，并能根据结果持续修正。
阅读全文Agent 已经能自己写代码，工作流为什么还不能省？
Auto-coding Agent 能临时写 Python、调用 API、处理数据，省掉不少画布节点。但在生产环境里，鉴权、状态切换、外部写入和回滚仍需固定且可审计。更合适的分工，是让 Agent 处理局部变化，让工作流
阅读全文长 Prompt 越写越乱，Agent 该自己拆任务了
复杂任务一旦夹着多轮搜索、API 调用和异常重试，2000 字 Prompt 也可能在中途断掉。更实用的做法，是固定目标、边界和验收条件，让 Agent 规划步骤、调用工具，并在失败后重排。
阅读全文自进化 Agent 的关键，是把失败写进工作流
Prompt 写得再长，也挡不住 Agent 在长程任务里断片。更稳的做法，是记录执行轨迹，用验证器发现失败，再通过 Reflection、重试和记忆沉淀更新工作流。
阅读全文2000 字 Prompt 失灵后，我把调研拆成 Agent 工作流
一条 2000 字 Prompt 很难同时管住检索、核验和对比。更稳的做法，是把调研拆成检索、审计、结构化对齐和合成四层，再用状态机决定何时返工、何时输出。
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AI 工具箱
LangGraph 多 Agent 客服：先把状态和路由管住
多 Agent 客服不是多写几个角色提示词。Router、Billing、Tech 和 Shipping 四个节点能否稳定协作，取决于共享状态、条件路由、工具调用和循环边界。代码示例拆开这条工作流，也说明并行与本地迁移前
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战略前瞻
“人工智能+”开始算账：2026年前七个月落地观察
2026年前七个月，“人工智能+”的政策重点不只在扩大应用，还包括算力、算法、数据供给和治理。制造业更看重领域 Agent 与物理 AI 能否接入业务闭环，消费端和服务机器人则仍受接口、工程成本与常识推理限制。项目值不值
阅读全文沿着高文的智能定义，看2026年AGI走到哪了
高文把人工智能落在感知、认知与行动三个层面。结合DeepSeek R1、Manus、宇树机器人和AGI-Next峰会的公开信息，2026年更值得追踪任务收尾、失败恢复、工作流适配和物理执行。
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