AI 成果雷达：如何从大量 Agent 文件中找到真正成果
Agent 可以快速生成大量中间文件，但组织需要按问题、证据、判断、行动和复用价值识别真正成果。
01 / AI & Agents
AI与Agent
研究大模型、AI Agent与新型人机协作方式。
研究边界
我们关注什么
探索AI如何改变咨询、研究、管理、生产和个人创造价值的方式，并持续审视治理、安全与合规边界。
- 前沿模型能力评估
- AI Agent与多Agent协同
- AI工作流与生产系统
- AI治理、安全与合规
CURRENT QUESTIONS
当前重点问题
- 01怎样判断Agent是在演示能力，还是已经形成稳定生产力？
- 02AI成果如何从一次性输出转化为可追踪的认知资产？
- 03人类应在多Agent系统中保留哪些最终判断权？
LATEST OUTPUTS
最新成果
隐形的门槛：当 AI 把管理权交还给普通人
AI 降低了执行门槛，却把问题定义、任务编排、结果验收与责任承担推到前台；真正稀缺的能力正在从操作软件转向管理工作。
HYPOTHESES
研究假设
TOOLS
相关工具
01V1.0
工作流
AI Agent 任务卡模板
在 Agent 执行前明确目标、输入、权限、验收、升级和停止条件。
查看使用说明 →02V1.0
评估矩阵
AI 工具能力矩阵
在同一任务和证据标准下比较 AI 工具，不用厂商标签替代实际验证。
查看使用说明 →03V1.0
研究框架
上市公司经营观察模板
用公开披露研究公司业务、经营质量和证伪变量，不输出股票买卖建议。
查看使用说明 →