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

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

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

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

一人一企业，真的可以实现了？ 最近 GitHub 上有个超火的项目 Paperclip，短短几天就狂揽 16000+ Star。 我们构建的 OpenClaw... 龙虾军团、或使用的 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent。 全部都能把它们招进 Paperclip 这家开源 AI 公司里，进行企业化管理。 GitHub： 而我们人类则作为一名董事长角色，可协调各大 Agent 实现共同目标。 其中重大的动作需要我们确认，同时我们也可以随时暂停或终止任何 Agent 工作。show more

在使用 AI 编程工具开发前端应用，当预览出现报错时，想让 AI 帮忙分析，需要把报错位置的详细信息发给它，挺麻烦的。 现在，可以装一下 Pointer 这个开源的 MCP... 服务器，它能让 AI 助手拥有能 “看见” 网页元素的能力，提升我们与 AI 沟通的开发效率。 通过快捷键选中页面上任意元素，然后自动获取到元素的完整信息，包括 CSS 属性、HTML 结构、React 组件名等详细数据。 GitHub： 需要搭配一个浏览器插件使用，通过 WebSocket 实现浏览器与 AI 工具之间的实时连接通信。 目前插件已上架到应用商店可直接搜索安装，然后运行一条命令配置 MCP 服务器，即可在 Claude Code 或 Cursor 上使用。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

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

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。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

这个工具火了，可以用自然语言一键生成安卓和iOS App，Emergent刚上的新功能 以前可以用vibecoding做网页，现在直接出Android / iOS 安装包，比如“帮我做个记账App”即可 另外还上了一个Emergent Pro模式，Agent能力更强，能处理错误、动态调整计划，内置Linux 虚拟机，可访问互联网... 网友反馈Emergent的一键生成体验比较好，输入需求即可获得完整应用，从规划到编程、测试、调试和部署，端到端自动化 #AIagent #Emergent #APP生成工具show more

有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控... iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。show more

一个可以在图片人物与背景之间添加文字工具：text-behind-image，可以快速生成设计效果 创意非常棒，这是一名16岁少年用cursor和v0用三个小时构建的一个应用，代码开源 github： Dreaming Tulpa 🥓👑复刻了一个，可以在线体验 #AI设计 #AI图像编辑

一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。 该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。... 7.9k forks。MIT 协议。 这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。 使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。 架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。show more

LibTV 全新视频 Agent 评测 可以接入Claude Code，一句话出片... LiblibAI 发布了一个全新的工作流 AI视频... Agent 平台LibTV，它可以在一张无限大的画布上，通过拖放节点来组合各种模型进行视频生成创作。 最牛P的是他们发布了一个skill技能，接入Claude Code、小龙虾，让AI能自动帮你编排节点... Claude Code等通过 Skill 接口全自动调用它的各种节点，自动帮你搭建节点，从剧本构思到最终成品剪辑自动跑完，一句话进去，成片出来。 我测试的过程中一直感叹，非常的牛P...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

Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布了一组进展：在两名技术人员监督下，Claude 用了不到四周时间，协助优化了... 30 多个开源生物学模型，其中包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，相关优化代码已经开源。 这件事情吸引人的地方，在于它处理实际科研代码的具体过程，也就是从进入工程仓库、定位问题、修改代码，到最后一步步拿指标做检查。 顺着这种科研工作流的思路，我最近试用了 ScienceBuddy。它是 PhAI Labs 推出的生物医学 Agent 工作台，我先用它跑了一个具体的文献梳理任务。 我给出的提示词是整理近几年用机器学习预测 CRISPR-Cas9 脱靶活性的相关研究，主要看基因编辑在目标区域之外产生误切的情况。 为了方便后续比对，我直接指定了输出结构，要求把研究任务、数据规模、主要发现、研究局限和 DOI 整理成规整的列。 ScienceBuddy 在当前任务窗口里生成了一张论文信息表格。不同研究使用的数据集、得出的结论以及原文入口被归纳在同一套字段下。这样的交互挺省事：输入的提示词、生成的表格以及后续的追问都停留在同一个工作界面，左侧列表也保留着历史任务记录，随时可以点回来继续补充条件。 拿到了整理好的表格，我抽查了其中一行，点击 CRISMER 对应的 DOI 链接，跳转到了 bioRxiv 上的原始预印本摘要。 表格里抓取的 CHANGE-seq 和 SITE-seq，确实是原文摘要里明确写出的训练数据；论文自身报告的 F1 值为 0.728、PR-AUC 值为 0.818，也逐字出现在摘要数据中，页面同时标有预印本提示。这里需要说明，这些准确率数值是 CRISMER 那篇论文自己的实验结果，并不是软件的性能数据。这次抽查做的事情很简单，就是顺着生成结果里的来源链接，确认关键字段能不能在原文里找到出处。 在另一个关于 GEO 公开组学数据的任务中，我查看了它的运行轨迹（Trajectory）。界面上展示了 query_geo、fetch_source、query_pubmed 等工具调用节点，清晰记录了系统在推进任务时尝试发起的查询动作。 关于底层的实现，项目方提到 ScienceIDE 是 ScienceBuddy 的底层技术框架，主要作用是把真实的科研代码封装成 Agent 可以执行、练习和验证的环境，并尝试通过科学标准来检查结果。面向普通用户日常使用的产品是 ScienceBuddy。 整套体验下来，最直观的感受是ScienceBuddy 把文献线索集中整理成表，并在同一个任务流里继续追问，遇到关键数据也能够直接从引用中找到 DOI 回原文做核对。 产品访问地址是 PhAI Labs 开发。我体验的时候 Preview 版本处于免费开放状态。如果平时需要梳理生物医学领域的论文脉络或收集开题证据，可以找一个具体课题试一试。show more

两个香港学生，把Karpathy的自动研究框架干到了5倍速。 没换更强的模型，也没加更多算力，甚至代码都没怎么改。 只是在原来的循环上面，又套了一个循环。 这可能是今年对普通Agent开发者最有用的一篇论文，没有之一，具体拆解如下：

亲爱的，现在AI工具超卷的 如果还只是把AI当成聊天、写文案的应用，那就太可惜啦～ 让 AI 开始执行任务吧！ 看看 Bluwhale 新上线的 AI... Trading Agent Builder 完全不需要会写代码，就能把自己的交易思路做成一个 AI 代理，让它 24/7 按照策略来运行 而且，如果你的策略足够优秀，还可以发布给其他用户使用 只要有人使用你的 AI，你就能获得收益 在不远的未来，每个人都会拥有属于自己的 AI Trading Agent 快来 Bluwhale CN 体验一下 Bluprint： 结合Web3 + AI，把自己的交易经验蒸馏成能做事的 AI 全天候提高生产力吧！ $BLUAIshow more