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Agent 进组织：任务、知识与运行时怎么配
一个 Agent 要从演示走进组织，光聪明没用，它得先回答三个问题：它依据什么说话（知识）、它干完的活记在哪（任务）、它在哪儿干活（运行时）。这三块底座对应我的三个开源项目：琅嬛管知识，璇础管任务，瑶光把 Agent 放进飞书群。
这个主题的五篇文章围着这条主线展开：支柱篇讲三块底座的架构和取舍；概念篇把知识库、MCP、Skill、Agent 应用四个容易搅在一起的词拆开；决策篇回答老板和工程师各自该把注意力放在哪、成品工作台能接住多少活；方法篇解决最前置的一步——把活派得清楚，Agent 才接得住。
先读支柱篇建立整体图景，再按需进入：搭系统的读概念篇，做选型决策的读两篇评估，带团队用 Agent 的读方法篇。
架构总览：知识、任务、运行时，缺一块就落地不了——对应三个开源项目：琅嬛、璇础、瑶光。
概念拆分：知识库、MCP、Skill、Agent 应用各回答什么问题，企业从一次试点做到可复用、可验收。
分工边界：开源是工程师的活，老板的注意力该留在业务上——成品优先的决策框架。
产品评估：把每天的活分成流程性和思考性，真正替掉 App 的恰恰是口述做出来的小工具。
方法底座：「先问后做」三步——派活先让 AI 问你，确认任务单再动手，提示词可直接复制。