# Industry

这里持续收集大公司和重要 AI 团队的 Agent 相关工作：产品发布、技术报告、研究博客、工程博客、代码仓库、benchmark 和实践复盘。

它和 `papers/` 的区别：`papers/` 关注研究证据，`industry/` 关注公司真实在做什么、怎么落地、暴露了哪些工程和产品趋势。

## Structure

- [items](items/README.md): 每条公司工作一个 Markdown 文件
- [schema](schema.md): 行业资料字段和写法
- [source-registry](source-registry.md): 官方来源和可信来源清单
- [company-watchlist](company-watchlist.md): 重点公司和团队
- [industry-insights](industry-insights.md): 周期性趋势总结

## Collection Questions

- 大公司正在把 Agent 用在哪些产品和场景？
- 它们公开了哪些系统设计、工具调用、记忆、评估、安全和部署经验？
- 哪些工作只是产品宣传，哪些有技术细节或可复现材料？
- 哪些行业实践能反哺我们的项目、实验和知识文档？
- 公司实践和 JD 要求、论文趋势之间是否互相印证？

## Workflow

1. 收集官方博客、技术报告、产品文档、代码仓库或演讲资料。
2. 用 [industry-note](../templates/industry-note.md) 建立结构化笔记。
3. 标注 company、source_type、topics、implementation_signals 和 evidence_level。
4. 更新 [industry-insights](industry-insights.md)。
5. 把稳定结论回流到 `docs/`、`papers/`、`jobs/`、`experiments/` 或 `projects/`。

## Initial Scope

- frontier labs: OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft、Meta、Amazon、NVIDIA
- China AI teams: DeepSeek、腾讯、字节 Seed、阿里 Qwen、百度、智谱、月之暗面
- product areas: coding agent、computer use、deep research、office agent、enterprise agent、agent safety、multi-agent、agent evaluation
