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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。

libapi

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Anya Rossi• Live Now

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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！

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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：👇

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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~

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松果先森

64,952 просмотров • 4 месяцев назад

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。 🔗

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。 🔗

sitin

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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：

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：

Zolo 🌊

40,402 просмотров • 1 год назад

更新了啊PARTI，现在连接速度更快、更稳定，延迟也更低了，最主要的还是可以通过多流媒体服务进行直播了，直播平台五花八门，我依旧看好Parti，直播，不是内容，是协作现场的叙事，Web2把直播变成一个人表演、一群人围观，Web3可以把直播变成实时协作的现场，在Parti中，直播间不是舞台，而是共享空间，观众可以影响内容走向，社区可以共同参与玩法，每一次点互动、每一次投票、每一次拉动气氛都能上链，主播与社区像一个临时DAO，一起把一场直播变成一场协作，这一切让直播不再是一次性的消耗，而是一个可以共创、可追溯、可累积资产的协作记录 #Parti

更新了啊PARTI，现在连接速度更快、更稳定，延迟也更低了，最主要的还是可以通过多流媒体服务进行直播了，直播平台五花八门，我依旧看好Parti，直播，不是内容，是协作现场的叙事，Web2把直播变成一个人表演、一群人围观，Web3可以把直播变成实时协作的现场，在Parti中，直播间不是舞台，而是共享空间，观众可以影响内容走向，社区可以共同参与玩法，每一次点互动、每一次投票、每一次拉动气氛都能上链，主播与社区像一个临时DAO，一起把一场直播变成一场协作，这一切让直播不再是一次性的消耗，而是一个可以共创、可追溯、可累积资产的协作记录 #Parti

Wolf $M｜🐜｜NOYA.ai 🌊RIVER MemeMax ⚡️

72,724 просмотров • 8 месяцев назад

昨晚半夜跟里奇一起补 o1 o1.exchange 的作业，今天还没刷出积分，不知道算不算正常，也不知道能不能吃上。因为是在家里，指纹浏览器没装在这台电脑上，只能临时用谷歌浏览器补作业，顺便找到了赶时间快速买卖的方式，发给里奇一起交流怎么最快速交易。 o1从今天起开始了每周2M积分的分配模式，后面估计要卷起来了，如果你对o1这个项目感兴趣，欢迎使用我的邀请链接：我建议是可以用我的邀请链接邀请自己的一个号，然后自己再去邀请自己的小号，这样可以吃到35%的返佣和35% Cashback，降低自己的交易损耗。

昨晚半夜跟里奇一起补 o1 o1.exchange 的作业，今天还没刷出积分，不知道算不算正常，也不知道能不能吃上。因为是在家里，指纹浏览器没装在这台电脑上，只能临时用谷歌浏览器补作业，顺便找到了赶时间快速买卖的方式，发给里奇一起交流怎么最快速交易。 o1从今天起开始了每周2M积分的分配模式，后面估计要卷起来了，如果你对o1这个项目感兴趣，欢迎使用我的邀请链接：我建议是可以用我的邀请链接邀请自己的一个号，然后自己再去邀请自己的小号，这样可以吃到35%的返佣和35% Cashback，降低自己的交易损耗。

安兹大人 🦅

19,400 просмотров • 6 месяцев назад

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 🌊 #Yap

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 🌊 #Yap

Winner🔶BNB |🐬 TermMax

29,986 просмотров • 6 месяцев назад

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 #TRONECOStar

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 #TRONECOStar

MEJ毛毛姐

26,160 просмотров • 4 месяцев назад

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。 #OpenMind

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。 #OpenMind

DD

24,142 просмотров • 6 месяцев назад

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...

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...

小互

143,565 просмотров • 4 месяцев назад

AI Agent 终于可以免费上网搜索了。 wigolo：本地优先的 MCP 服务器，给 AI agent 完整的网络搜索和抓取能力，零 API 费用。 - 18 个搜索引擎同时跑 - 自动抓取和解析网页 - 本地 ML 重排序 - 结果自动缓存 - 遇到反爬网站自动切换无头浏览器 $0/次查询，不需要任何 API key。

AI Agent 终于可以免费上网搜索了。 wigolo：本地优先的 MCP 服务器，给 AI agent 完整的网络搜索和抓取能力，零 API 费用。 - 18 个搜索引擎同时跑 - 自动抓取和解析网页 - 本地 ML 重排序 - 结果自动缓存 - 遇到反爬网站自动切换无头浏览器 $0/次查询，不需要任何 API key。

mousepotato

105,989 просмотров • 24 дней назад

蹭一下clawdbot的热度，很多大V教大家云端部署以降低成本来打击“必须mac mini部署的认知）这个做法直接把私有化的工具暴露在了网络上，任意测绘引擎都可以发现到你的中台（并不是只有shodan可以）。本视频仅演示了黑客窃取你bot token的方式，实则还能执行任意命令（可编辑白名单）

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羊博士

49,399 просмотров • 6 месяцев назад

给大家推荐一个超好用的VS Code插件，可以直接在浏览器中使用Claude Code、Codex CLI 和 Copilot。并且可以直接在网页上选择任意'组件', 在网布中与本地的AI模型对话进行调整这下再也不用担心AI看不懂我希望他改哪块地方了

给大家推荐一个超好用的VS Code插件，可以直接在浏览器中使用Claude Code、Codex CLI 和 Copilot。并且可以直接在网页上选择任意'组件', 在网布中与本地的AI模型对话进行调整这下再也不用担心AI看不懂我希望他改哪块地方了

Truman

30,351 просмотров • 10 месяцев назад