论文提出LabAgent，一个面向实验室持续科研的复现与发现框架，通过技能执行验证和纠错经验记录机制，解决人员流动导致方法失传问题。在药物性质预测、生物医学分析、蛋白质变异效应预测和统计遗传学中均超越商业通用智能体，并能准确复现已发表图表。
豆包工作与飞书合作，将团队办公 Agent 引入工作群，面向团队协作场景，提升办公自动化与协作效率。
AI 自动化的入门不是学编程，而是把已经手动做过三次的事情交给定时任务。本文给出一条可直接照做的路径：选场景→拆步骤→写脚本→设定时→验证。
用 AI 赚钱的可行路径有四条：内容站、工具站、服务交付、知识产品。每条路径的启动成本、见效周期、天花板都不同，选路径比努力更重要。