深度研究 Agent 如何用于销售线索：从“抓网页”到“像研究员一样验证”
Google ADK 的 lead generation 示例把研究任务拆成层级协作：发现信息、验证事实、合并证据、形成线索判断。重点并不是更大的爬虫，而是研究过程可以保存状态、并行和反复校验。
阅读全文 →拆解公开案例与应用实践，分析约束、方案、可核验结果及可迁移经验。
Google ADK 的 lead generation 示例把研究任务拆成层级协作：发现信息、验证事实、合并证据、形成线索判断。重点并不是更大的爬虫，而是研究过程可以保存状态、并行和反复校验。
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NVIDIA 展示了用 Isaac Lab 在仿真中训练齿轮装配策略，再迁移到真实 UR10e 的流程。高保真物理、并行训练和域随机化可以显著减少真实设备试错。
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NVIDIA 介绍的 Covision 视觉检测案例采用无监督/自学习思路，用正常样本理解产品外观，再发现偏离正常分布的异常。这与制造业“坏样本少、缺陷种类长尾”的现实高度匹配。
阅读全文 →Google Cloud 演示了将 Gemini、LangChain/LangGraph 与目标检测组合成多模态 Agent。对工业场景，真正有价值的延伸是：视觉结果可以进一步查设备、读 SOP、生成工单、请求复核。
阅读全文 →知其然，知其所以然，知其应然，使之然。
让人工智能从“能回答”走向“能创造结果”