研究型 Agent 应该先产出规格，而不是直接替你做实验
两篇 2026 年科学工作流与人机协作研究给出同一个工程信号：AI Native 研究工作流的核心不是让 Agent 自主写完实验，而是把自然语言问题转成可验证规格、确定性 DAG、人审 gate、运行证据和失败回滚。本文拆解一套一周内可试跑的研究工作流 harness。
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文档型 Agent 上线前，要先设计可审计动作流
M-Files Custom Agents 的公开 beta 暴露了一个更普遍的 AI Native 问题：文档 Agent 不应停在检索和摘要，而要把读取、判断、属性更新、路由、人工复核和审计证据做成可回滚的工作流。
AI Native 工作流需要一等 Session
OpenRath 把多 Agent 工作流里的对话、工具调用、沙箱、分支、记忆和证据统一到 Session 运行时值。本文用研究发布和代码审查场景拆解一套可复制的 AI Native 工作流：状态模型、Agent 分工、权限边界、执行 SOP、质量指标、成本估算、失败回滚和一周验证计划。
企业 Agent 上线前，先做一条控制面
企业 Agent 的难点不是把模型接进流程，而是把操作包络、审批暂停、权限边界、可观测性和失败复盘做成可执行控制面。本文用高影响工单处理工作流拆解 AI Native 落地方案：原流程、Agent 分工、状态流转、发布门、指标、成本和回滚。
企业 Agent 不缺模型，缺的是可治理的上下文层
Work IQ API 在 2026-06-16 GA，把企业知识、工具、工作区和权限治理包装成 Agent 可用的上下文层。本文用产品反馈周报工作流拆解 AI Native 落地方案：原流程、Agent 分工、数据边界、SOP、质量指标、成本账本和回滚策略。