用同样的模型，Agent 怎样越用越好？Oracle 的 Richmond Alake 从业务含义讲到记忆训练
大家都能调用相近的模型，怎样让 Agent 更懂业务，也能从经验中改进？
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让 Agent 查数据库，先决定它能看什么、能做什么：Oracle 的几种做法
让 Agent 查询企业数据库，怎样同时减少取错数据和越权操作？
AI 写得越来越快，谁来确认代码可以交付？Sonar 的软件工厂难题
AI 写出更多代码以后，团队凭什么确认它已经可以交付？
只改一行也可能牵连多个仓库：Qodo 怎样给 AI 代码评审补上下文
构建和测试全部通过，为什么只改一行代码仍可能影响整套产品？
AI 代码评审 Agent 怎样少漏 bug、少添乱？Greptile 的自建经验
给 PR 接上评审 Agent 很容易，怎样让它少漏严重错误，又不把无关意见变成返工？
接上 MCP 还不够：企业 AI 为什么需要一张 Context Graph
给企业 Agent 接上 MCP，能让它查询某个客户的工单，却不一定能回答一年里有哪些客户不满意。
为什么更大的上下文窗口也救不了没有边界的 Agent
Agent 不断把工具结果塞进会话时，更大的上下文窗口只能推迟拥塞。
新目录已经上线，AI 为什么还在推荐旧产品？问题可能不在模型
新产品目录已经更新，客服 Agent 却仍报旧名字，问题可能是旧事实曾被微调写进模型权重。
Coding Agent 可能落后半年：接上网页搜索，为什么还是会错？
Coding Agent 的知识可能落后于依赖更新，代码看似合理，也可能遗漏上游刚发布的破坏性变更。
AI Agent 应该记住什么？Oracle 用房贷演示区分偏好、规则和共享记忆
Agent 怎样记住有用经验，又不把一次不当要求变成长期规则？
Agent 写完功能还不够：Sonar 怎样让它边写边查、出错后继续改
编码 Agent 写完功能和测试后，怎样减少等到人工评审才发现问题的返工？
正确证据放进 Context，GPT-4.1 能答对 93%；让它自己搜索，却只剩 14%：问题出在哪里？
Agent 明明能读懂证据，为什么自己搜索后仍常答错？