从工程视角看 AI Agent 搭建师的价值重构与能力升级
AI Agent搭建师正经历价值重构：低代码平台与强推理模型降低入门门槛，倒逼从业者从提示词调优转向工程化能力升级。核心在于构建“确定性”——通过业务SOP建模、全流程自动化评估、鲁棒性架构设计，深耕复杂场景。终局分化为AI业务架构师与AI系统工程师，工程化思维成不可替代的关键竞争力。（239字）
破解 AI Agent 搭建师职业焦虑：从调参到工程化的能力跃迁
随着大模型原生推理能力提升与低代码平台普及，AI Agent搭建师正面临“上下夹击”：上层被模型自动规划替代，下层被可视化编排覆盖。破局关键在于转向“确定性工程”——聚焦业务SOP工程化、全流程自动化评估、鲁棒性架构设计，成长为懂业务的AI架构师或精工程的AI系统工程师。（239字）
AI Agent搭建师职业焦虑
本文探讨AI Agent工程师在通用大模型与低代码平台冲击下的职业焦虑与破局之道。作者指出，被替代的不是岗位，而是“提示词调优”等浅层技能；真正不可替代的是将模糊SOP转化为确定性状态机、构建可量化评估体系、设计防呆机制的工程能力。终局在于升级为懂业务的AI架构师或重工程的AI系统工程师。（239字）
AI 智能体的开发费用
2026年AI智能体开发费用按能力与业务复杂度定价，非传统人天计费：入门级8–25万（RAG+基础工具），专业级30–80万（系统对接+推理优化），企业级100万+（多Agent协同）。成本大头为Agent架构师人力（60%）与数据治理（20%），含持续运维（年20%）。建议先做15万PoC验证核心工具调用成功率。
GEO优化专家尹邦奇拆解：GEO哪套方法靠谱
在AI搜索时代，GEO（生成式引擎优化）正取代传统SEO，核心是让内容被AI理解、引用并成为答案源。本文深度解析靠谱GEO的三大标准：清晰AI理解逻辑、结构化实操路径、平台验证数据，并重点推荐经多模型验证的“尹邦奇答案架构师+GEO五步法”。（239字）
