Hermes Studio 最新多 Agent 群聊，正在打破设备与网络的边界。 （正在测试） 创建群聊并分享邀请链接后，任何人都可以加入房间，并把自己部署在本地电脑或远程服务器上的 Agent 拉进群聊。... 不同用户、不同设备、不同服务器上的 Agent，可以通过 WebSocket 实现跨网络实时通信，在同一个房间中讨论、协作并完成任务。 每个 Agent 仍然保留独立的模型、Profile、身份、工具、记忆和运行环境。 未来，你不仅可以邀请朋友加入群聊，还可以邀请他的 Agent 一起来。 一个链接，连接来自世界各地的人与 Agent。show more

虽然很多人吐槽 Deepseek harness 选择了 WebUI 的方式 但是不得不说这东西部署在服务器上或者自己电脑上，在其他设备上可以实时看到输出，用最朴素的方式实现了非常牛逼的完全实时同步的远程控制 agent

今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use... 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！show more

Hermes Studio App 延续桌面端的核心 Agent 能力，现已支持 Hermes、Ekko、Claude、Codex、Pi 五种 Agent... 框架。 用户可以根据不同任务灵活选择 Agent，并在移动端完成连续对话、工具调用、文件处理及 Markdown 文档生成与阅读。 桌面端未完成的工作，也可以继续在手机上处理。show more

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。... 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：show more

OpenClaw 已经过时了。 如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。 很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。... 但这套东西很快就要卷废了。 下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool， 而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这： 会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进 会搜索过去的对话和任务 会逐渐建立对你的理解 还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作 说白了， 别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。 所以不是 OpenClaw 不行， 而是这条路线已经开始落后了。 接下来真正值得看的， 不是哪个 agent 更像 demo， 而是哪个 agent 越用越强。 项目：👇show more

随着市场对AI Agent关注度增加，上周整个AI赛道都有一个显著的涨幅 生成AI Agent自然少不了数据，CZ也发帖表达了对Crypto x AI数据赛道的看好 之前给大家分享过这个赛道的Grass和DIN, 今天再分享一个有趣的项目Rivalz, 目前已经有40w日活，非常支持AI领域的Delphi... Digital(Grass, MyShell, ionet) 也是投资人之一，目前获得了900万美元融资，估值一个亿 (因为图比较多，我尝试合成了一个视频，体验更好一些，感兴趣的朋友可以暂停一页页看) Rivalz 对自己的定位是”The World Abstraction Layer”(世界抽象层), 咋一看的确非常抽象，但解决的问题很有意义，让 AI Agent 可以访问真实世界的资源，包括数字资产、人类互动和 DePIN 硬件。也就是说，Rivalz 为 AI Agent 解锁了世界（不仅是在链上），架起了 AI 与现实之间的桥梁。 这就有点意思了，比如 $Virtual 上的头牌 Luna, 可以让你授权数据知道你的喜好，专门为你创作一首歌，直接电话拨给你；或者给 $GOAT 和 $ACT 电脑摄像头的访问权限，让它们可以和我们直接视频聊天，和人类多维度交互，形成更大的影响力。 （ai16z 的 Shaw 在最近一次播客分享中，透露正在想办法建立「去中心化的协调机制」，让Agent 可以去和其他 Agent 或者人类交互，Rivalz 的能力会非常有帮助）。 如果加上 DePIN, 还可以搞一个管家 Agent, 帮我管理和协调所有的智能家居（都有 DePIN 模块），甚至基于冰箱里面的食材和我的健身目标，给我制定每日食谱。 之前我在 AI Agent 那篇文章里面提到过，「Crypto 作为 AI Agents 的基础设施，帮助其完成最后一块拼图」。 Crypto 可以帮助 AI Agents 在链上注册自主身份和财务身份，这一块已经有不少项目（比如 Virtual 和 Coinbase AI Wallet）；同时 Crypto 还可以帮助 AI Agents 获取链下数据，和各个 API 交互，使得 AI Agents 可以融入这个真实世界具备更强大的能力，这其实就是 Rivalz 在构建的方向。 （可以访问真实世界的 Agent, 让我想到了西部世界😂） 说回 Rivalz, 它通过以下 5 个模块（数据、连接、身份、资源和应用程序），构建出连接 AI Agent 和现实世界的桥梁。 🔸OCY DePIN（数据模块）: AI数据存储和处理，目前拥有超过 200 万个社区节点和 5 EB 的数据空间； 🔸ADCS（连接模块）：让 AI Agent 可以访问去中心化数据网络的连接器（包括链下数据）； 🔸NOSTRINGS（身份模块）：支持 AI Agent 的创建，并使其可以访问广泛的映射资源网络，包括数字资产、个人数据、物理资源和人力资源，而无需处理底层的复杂性。同时还将为 Agent 提供钱包； 🔸ROME(资源中心模块)：将计算能力、存储、带宽和虚拟机等现实世界资产（RWA）token 化并进行管理，便于 AI Agent 访问；通过 ROME，AI Agent 可以连接必要的资产，促进不同形式的收益发行，并加速广泛的 DePIN 网络的发展 🔸VORD（应用程序模块）：用于构建 AI Agent 的平台。VORD 抽象了构建 AI 应用程序的过程，无代码构建者和开发人员可以将重点放在应用程序的 AI 用例上，并创建复杂的 AI 助手和 Agent. 由于需要用户一起来构建去中心化数据网络，如果你有闲置的电脑，可以去Rivalz测试网做做兼职来赚猪脚饭（有群友用一台 2000 块的电脑跑了 10 个项目，相当于同时打了 10 份工，妥妥的超级个体了😂） 目前有 4 种方式来做兼职 1️⃣邀请朋友加入： 2️⃣通过 rClients 跑 OCY DePIN 储存数据 3️⃣做 NOSTRINGS 相关的任务 4️⃣购买和运行 zNode 验证节点 前 3 种方式都是免费的，但也会有点卷哈哈，获取的是积分（欢迎大家通过我的链接注册体验）；zNodes 是 Rivalz DePIN 的验证层，主要作用是确保 rClients 存储的数据是有效、未经修改和安全的，确保整个网络的可靠性和安全性。 （现在不少项目都是这样设计，免费+节点，具体的数据流转科普可以见我之前分享的 DIN 那篇 X 文章） ✅第 4 种方式参与 zNode 节点可以直接获得 $RIZ 代币奖励。 Tier 1 和 Tier 2 的节点之前已经通过社区售罄了，现在销售的是 Tier 3 节点，总量 15000 个，FDV 6400万美元。 我看现在剩下不到 2000 个，销售速度还可以。单个价格 550U，用我上面的邀请链接可以便宜 10% （请大家自行 DYOR 和计算收益率） 节点有 2 种收益模式： 1️⃣ 销毁 zNode，一次性赚取 17,857 枚 $RIZ，在 TGE 时全部解锁，适合不打算长期持有节点的用户 2️⃣持有 zNode：可以获得 42,857 代币奖励 - 35,714 $RIZ 将从 TGE 开始，在 2 年内线性解锁 - 还会有额外 35,714 * 20% = 7143 枚代币在 TGE 时直接空投 - 活跃验证者还会有来自 ADCS、ROME、Vord 和 Nostrings 的额外激励 （另外 zNodes 在 TGE后 6个月可以交易） Rivalz的分享就到这里，更多信息大家可以访问官网和白皮书。创作不易，欢迎大家一键三连，分享给更多朋友~show more

OKX TG 钱包行情 Bot 现已上线！ 📖 如何使用： 在 TG... 打开 @OKX_WALLET_BOT，发送 CA，即可查询和交易 Solana 链上的 Meme 代币！ 同时，你也可以邀请 Bot 至你的群聊，一键获取实时行情信息。 快来试试吧 👉show more

HStudio手机端可统一管理多Agent HStudio 现在已经支持在手机端统一管理多个 Agent 了。 Hermes、Codex、Claude、Pi、Grok 等 Agent 的版本与运行状态都能清晰查看，还可以随时切换界面语言。... 不用一直守在电脑前，也能轻松打理你的 AI 工作空间。show more

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent... 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。show more

玩币的过年坐小孩那桌！ 截止目前，上证连着第18个阳，反观加密近30天的恐惧指数有28天低于40。 有这样一种感觉：你打开一个新的应用，点了几下，突然发现——“嘿，这比我想象中顺手多了！” 真正让人愿意重复进入一个产品的，并不是一堆炫酷的功能，而是细节上的 “无感优化”、行为路径上的 连贯性提升。这些项目正在悄悄做的，正是这种让体验变得自然的改进。 Spaace 🟠 —... NFT 不只是市场，而是用户体验的“积木场” Spaace 走得不是那种一次性爆发交易量的路线，而是在逐步把 NFT 交易转变为一种可持续参与的行为链条。在它的生态里，每一次挂单、浏览、任务参与不仅能获得奖励，还会形成一个更连贯的用户轨迹。你不再是“来一次、走一次”的游客，而是一个在生态里慢慢“成长”的参与者——这让 NFT 使用不再像一笔单一操作，而像一个可以反复进入、反复体验的互动空间。 Veera — 让链上入口变成你愿意点开的“探索入口” Veera 的方向并不只是做一个钱包，它试图把 Web3 的入口从命令式的“按钮堆栈”变成一种更像信息流的自然浏览感。你打开它，不是看到一墙按钮，而是像打开一个可以滑动、查看和探索的界面。这种把“入口”变成“探索空间”的思路，让用户从“被迫了解复杂操作”转向“顺手发现有趣内容”的习惯性行为，这对提高留存和用户连续参与是非常重要的一步。 MagicBlock ✨⬜ — 把实时体验和可扩展性带到链上应用 MagicBlock 是一个基于 Solana 的实时执行引擎，目标是让链上应用具备Web2 级的交互性能，并且保持去中心化的安全性。它使用 Ephemeral Rollups 技术，在不拆分状态的前提下提供极低延迟、几乎零手续费的执行环境，这适合实时游戏、DeFi 以及需要高频交互的场景。其设计让开发者不再为性能牺牲链上特性，同时也极大提升了用户“无延迟感”的体验可能性。 除了技术本身，MagicBlock 还在孵化器层面发力，吸引开发者来构建更具创意和实时性质的应用，这让生态不仅是底层引擎，更成为创新场景的催化器。 Altura — 资产不再只是标签，而是可调用的“行为构件” Alturax 的核心变化在于，它让链上资产具备更强的生态参与能力：不是只有买和卖的逻辑，而是一种资产在不同协议与玩法之间调用的能力。资产不再是静止的符号，而是可以参与多种逻辑、被策略调用的构建块。这种思路让资产在链上进一步融入生态协同，而不是只能在市场上看价格。 Konnex — 把现实世界的任务纳入链上协作图谱 Konnex 的有趣点在于：它不单是一个链上协议，而是试图把现实世界的不确定性直接带进链上。在它的构想中，机器人、自动化系统和协议之间可以协作，通过链上可验证的数据完成现实任务的结算 —— 使得现实世界的执行与去中心化结算建立起一种可验证的信任。 这是 Web3 往现实落地迈出的一步，不再把链上交互限定在数字资产，而是融入实体世界的执行逻辑之中。show more

AI又有新气象……抓紧体验🔥 Google 悄悄发布了一个东西，可能比 Gemini App 更值得关注——AI Edge Gallery 它不是又一个... AI 聊天软件。 本质上，它是一个本地 AI 运行平台：模型直接跑在手机芯片上，推理全程离线，数据不经过任何服务器。 目前已支持 Gemma 3/4 系列模型，最新版本还加入了 Thinking Mode 和 Agent Skills——也就是说，手机本身可以完成多步骤任务推理，而不只是回答问题。 ▍实际能用来做什么？ ∙拍照提问、文档理解，完全本地处理 ∙没网络也能用的实时翻译、语音转写 ∙敏感文件分析，内容不出设备 ∙未来可能支持本地 Agent 自动完成任务流 这件事真正的意义，不在于”又多了一个 AI App”——而在于 Google 正在验证一件事：AI 能不能成为每台 Android 手机的底层能力，而不是需要联网调用的云端服务？ ▍如果这条路跑通 手机 AI 的竞争格局会重写。 苹果有 Apple Intelligence，高通在推 AI PC，现在 Google 在 Android 端下这步棋。 ► 端侧 AI 的入口之争，已经开始了。show more

字节开源了一个超级智能体套件：DeerFlow 2.0 目前已经有35K的Star了，迅速登上GitHub Trending第1名 它通过sub-agents并行协作、沙箱执行环境、持久记忆和可扩展的skills系统， 让AI agent不只是"聊天"，而是真正能研究、写作、编程、网页生成、自动化工作流， 再配合可扩展的skills，几乎可以让agent可以完成任何事情。

worktrunk — Git Worktree 管理器，专为并行跑多个 AI coding agent 设计。... 先说痛点： 如果你现在用 Claude Code / Codex 写代码，一个 agent 一次只能改一个功能。想并行跑 5-10 个 agent 同时处理不同任务？Git 原生做不到——多个 agent 共享同一个工作目录，互相踩文件、冲突不断。 Git 其实有一个 worktree 功能可以解决这个问题：给每个 agent 分配独立的工作目录，共享同一个 .git。但原生 UX 极其痛苦： 创建一个 worktree 要打三遍分支名： git worktree add -b feat ../repo.feat cd ../repo.feat worktrunk 把这件事简化成了一行命令： wt switch -c -x claude feat 创建 worktree + 切换目录 + 启动 Claude Code，一步到位。 核心命令就三个： • wt switch feat → 切换到指定 worktree • wt switch -c feat → 创建新 worktree • wt remove → 清理 进阶功能也很实用： • Hooks：创建/合并时自动执行脚本 • LLM commit messages：自动从 diff 生成提交信息 • wt merge main：一行命令完成 squash + rebase + merge + 清理 • 交互式选择器：带实时 diff 和 log 预览 • 构建缓存复制：worktree 之间共享 target/、node_modules/，跳过冷启动 当你从"一次跑一个 agent"升级到"同时跑 5 个 agent 做不同任务"，worktree 管理就是第一个要解决的问题。 🔗show more

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。... 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的： 我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人，第一次可以不是我了。show more

大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个... Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：show more

帅不帅不知道 但美女确实流口水了 无法反驳 不知道你有没有发现，在以太坊或者传统的 Layer2 上，交易就像在单行道上开车：前面的车没走，后面的车只能等 这种串行执模型，就是导致 Gas 费飙升和网络拥堵的元凶... #Miden 如何通过并行执行打破链上拥堵？ Miden 的思路很硬核：把单行道变成超级多车道的高速公路 核心逻辑：从排队到并行 #Miden 引入了一种以动作为中心的并发状态模型 在以太坊： 所有人共用一个账本，状态更新必须按顺序来，因为大家可能会抢同一个变量 在 #Miden ： 账户和票据是独立的，只要你和我的交易不涉及同一个账户，我们就可以在各自的设备上同时完成计算并生成证明 链上订单簿的终极方案 目前的 DEX 大多采用 AMM，很大程度是因为链上串行执行撑不起高频的订单簿 想象一下，如果一个去中心化交易所在 Miden 上运行： 由于交易是并行执行的，一千个用户同时下单，他们是在自己的客户端生成证明，然后异步提交给节点，节点只需要验证这些证明的数学正确性，而不需要像传统链那样一个个排队跑逻辑 结果就是： 毫秒级的响应体验，却拥有以太坊级别的安全性 更绝的是，Miden 的账户天生就是智能合约， 不需要像以太坊那样通过 ERC-4337 这种复杂的补丁来实现 在 #Miden，你可以轻松设定： 多重签名： 必须两个设备同时确认 限制消费： 每天只能转出 100 刀 资产找回： 即使私钥丢了，也可以通过预设的逻辑找回 这种把隐私、并行、安揉进底层的设计，才是未来 DApp 爆发的基石 #Miden #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yapshow more

HStudio 是 Hermes Studio 官方移动客户端，需要配合 Hermes Studio 桌面端使用，无需登录同一个账号。 使用步骤：... 在电脑上安装并启动 Hermes Studio 桌面端； 点击桌面端的「设备互联」； 打开 HStudio App，扫描桌面端生成的二维码； 连接成功后，即可在手机上使用 AI 会话、模型切换、工具调用、文件处理及多 Agent 协作工作流等功能。 官方网站： 如遇到连接问题，请检查手机与电脑的网络状态，或通过官方渠道联系我们。show more

从产品视角看 白 + 支付结算 + 隐私”做成一条更短的路径 孙哥参与顾问的项目 白 让用户/开发者/未来的智能体，用统一入口与统一结算方式，低摩擦地调用顶尖模型与算力，同时尽可能减少传统支付体系带来的行为画像与围墙效应。... 1）用户痛点到底是什么？不是“没有模型”，是“调用这件事太碎” 如果你是普通用户或轻量创作者，你会遇到这种体验问题： • 想用不同模型完成不同任务：写作一个、代码一个、图片一个、推理一个 • 但每家要注册、订阅、绑定支付、切换账号 • 一旦涉及支付，信息链路和行为沉淀很重（隐私敏感的人会非常在意） 如果你是开发者/团队，痛点会更硬： • 多家模型不同 API、不同限速、不同计费、不同账单 • 采购与对账像在做供应链 • 模型迭代很快，接入层维护成本越来越高 • 更现实的一点：跨区域支付/风控/合规流程会直接卡进度 而当你开始做 Agent，痛点会升级成“结构性问题”： • Agent 要按任务动态选模型、选算力 • Agent 需要“自己付钱买资源”，才能持续运行 • 没有支付与结算能力，Agent 很容易停在 demo（靠人工续费/人工维护） 2）白 把产品拆成三层：入口、路由、支付网络 白 的产品设计不是单点功能堆叠，而是三层结构，对应三类用户与未来演进： （1）To C：BAIclaw（白虾助手）——多模型交互入口，主打隐私体验 这是面向普通用户的入口层：把多模态与多模型聚合到一个交互端，并把“隐私保护”放在主叙事上。 从产品价值来说，它解决的是“想用最合适的模型，但不想在一堆平台之间迁移和暴露信息”的需求。 一个很直观的对比案例： 你在传统平台用信用卡订阅/计费时，支付链路天然会把“你是谁、你在哪、你买了什么、你多久用一次、你偏好什么能力”沉淀成画像；而 白 主推的路径是钱包地址登录 + 链上支付，尽量把这条“支付—身份—行为”的绑定关系拆开，让隐私敏感用户在使用多模型时不必默认交出完整画像。 这也是孙哥特别推的一点：匿名与隐私不是噱头，而是 Agent 时代的生产要素——谁控制了调用与支付数据，谁就控制了未来的分发与定价权。 （2）To B：LLM 顶尖大模型聚合路由——开发者默认网关 对开发者来说，白 的关键点是“路由”而不是“模型”。 它提供统一 API，把多模型接入变成一种更工程化的能力： • 不用逐家谈采购、逐家接 SDK • 不用自己维护复杂的切换与策略 • 让产品团队能把资源花在体验与场景，而不是胶水工程 你可以把它理解为：多模型时代的“接入层与调度层”。 （3）To Agent：AI 智能体链上支付网络——让智能体拥有身份与支付能力 白 提到的双协议（x402 / ERC-8004）对应两个核心能力： • ERC-8004：链上身份（让 Agent 可被识别、授权、计量） • x402：无摩擦支付（让支付成为可编程能力） 它想解决的是：当 Agent 开始自主运行时，支付/结算不应继续依赖“人类账号 + 信用卡 + 平台风控”这套体系。 这里也可以用一个更“可感知”的案例来理解： 假设一个 Agent 需要和另外 5 个 Agent 协作完成任务（A2A），并且按贡献实时分账：传统体系下你很难做到“秒级微结算 + 自动对账 + 可验证历史”；而依托 x402 与 ERC-8004，交易与交互历史可以沉淀为可验证的信任基础，逐步形成“Agent 社会”的信用体系，使得真正去中心化的 A2A 协作与微结算成为可能。 更重要的是，一旦这条支付网络已经支持多链、支持主流加密币种的支付，那对 Agent 来说就不是“能不能付”的问题，而是“付得足够快、足够低摩擦、可跨生态”的问题——这会直接决定 Agent 商业闭环能不能跑起来。 3）它解决的问题可以总结成一句产品话术：把路径缩短 站在产品角度，白 做的是把链路变短： 以前： 多平台注册/订阅 → 各自绑定支付 → 调用留痕与画像 → 多模型维护与对账 现在（白 叙事）： 钱包登录 + 链上支付 → 统一调用与路由 → 清算网络支撑结算 → 更少网关壁垒 这里要注意它的 PR 边界：白 并不把自己描述成“代理/中转站”，而是强调智能路由、算力聚合、底层基建、隐私保护、无边界访问——也就是把自己放在基础设施位置，而不是工具拼装位置。 4）对标怎么说才专业：体验上像 OpenRouter，但差异点在隐私与支付闭环 如果非要找一个“体验层”的参照，白 在 To C/To B 的使用路径上，确实会让人联想到“多模型聚合平台”（比如 OpenRouter 的那类思路）。 但 白 想强调的差异不是“模型更多”，而是两点： 1）隐私叙事更强：通过链上支付，尽量切断传统支付体系的信息收集闭环 2）更偏 Agent 经济化：不仅是聚合调用，还要把身份与支付/清算做成底层网络，让 Agent 能自主购买算力并形成商业循环 这也是为什么它避免和 OpenAI/Anthropic 直接竞争——它的野心不在模型层，而在“让模型与 Agent 可持续运行”的底层能力。 5）适合谁用：三类用户一眼就能对号入座 普通用户/创作者： 想要一个入口随时切模型，同时更在意隐私与支付痕迹的人。 开发者/产品团队： 想降低多模型接入维护成本，尤其是需要动态路由、统一结算、快速迭代的团队。 Agent 构建者： 目标是让 Agent 真正自主运行（能付费、能对账、能闭环），而不是停留在演示。 6）为什么说孙哥这步布局“格局高”：再创业不是换赛道，是把赌注押在底座 孙哥作为 白 顾问，我觉得这里最打动人的点，反而不是“站台”，而是他身上那种典型的 AI 赛道创业者气质：看得更远，也更愿意做难事。 很多人会选择在应用层追热点、做流量型产品；孙哥更像是在“第二次创业/再出发”时，把筹码压在下一阶段的必需件上——当 Agent 从“会对话”走向“会协作、会交易、会自我运转”，身份、支付、清算、路由会从可选项变成基础配置。 这种选择不一定最热闹，但一旦趋势兑现，基础设施的生态位会更稳、更厚。能在大家都追短期叙事的时候，去推动“匿名与隐私保护”以及“Agent 经济化 H.E. Justin Sun 👨‍🚀 🌞 B.AI #TRONECOStarshow more

从机器人系统演进的角度看 OpenMind 真正制约落地的，并不是自主程度， 而是责任如何在时间中被传导。 机器人一旦进入真实环境， 行为不再是一次性指令的结果， 而是长期策略不断叠加的产物。 问题往往不是“这一刻谁下的指令”， 而是过去一连串决策，如何共同导致了当前结果。... 这正是很多机器人系统难以规模化的原因。 当行为后果跨越多个时间节点， 如果无法清晰回溯责任链条， 系统就无法被真正授权长期运行。 OpenMind 处理的，并不是让机器人更自主， 而是在为机器人行为建立可追溯、可分段的责任结构。 当机器人开始参与生产、服务甚至资产相关场景， 能否把“责任”拆解到可被理解和承担的层级， 会比模型能力更早成为上线门槛。 机器人真正进入现实世界的标志， 不是它能做多少事， 而是人类是否还能对它的行为后果负责。 #OpenMindshow more