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🚀 Meta 下场掀桌子了！刚刚开源的 Astryx，一款专为实时 AI Agent 打造的反应式框架，原生异步、多智能体协作、工具调用一气呵成，流式输出丝滑到离谱。 LangChain、CrewAI 看完连夜改架构？ 👇 链接在此，star 先冲为敬！

axiaisacat

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Anya Rossi• Live Now

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如果你在用 n8n 构建 AI 自动化，那这个 n8n-mcp 绝对是王炸级的工具。它是一个专门为 n8n 打造的 MCP 服务器，集成了丰富的工具。AI Agent 通过它就能实现智能搜索 n8n 节点、验证工作流、实时监控执行，甚至直接创建和管理工作流。开发效率和自动化能力直接拉满！链接见评论👇

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MapleShaw

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今天在 GitHub Trending 榜单上发现一个轻量级灵活的开源多 AI 智能体协调框架：Agent Squad。它能够根据我们发送的内容智能路由到最合适的 AI 智能体，并在不同智能体之间维持对话上下文。 GitHub：主要特性： - 智能意图分类，根据上下文将查询动态路由到最合适的智能体； - 支持 Python 和 TypeScript 语言，满足不同开发需求； - 支持流式和非流式代理响应，显著提升使用体验； - 跨多个智能体的对话上下文管理，保持交互连贯性； - 可扩展架构，轻松集成新智能体或自定义现有智能体； - 支持从 AWS Lambda 到本地环境的任何地方部署； - 实现多个专业智能体的团队协作和并行处理。该框架适合用于构建复杂的对话式 AI 系统，如智能客服、旅行规划或电商支持平台等。

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GitHubDaily

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腾讯新开源的一款智能体构建框架：Youtu-agent，几句YAML就能让AI上网搜资料、分析表格、整理文件其用DeepSeek-V3，在WebWalkerQA实现60.71% 的准确率、用最新V3.1可提升到71.47%，在GAIA纯文本验证子集上实现了72.8%的准确率核心是它的自动化生成智能体及其配置的能力 Youtu-agent内置的“元智能体”，以交互式对话的方式捕获需求，然后自动生成并保存配置 #AIAgent #AI智能体

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AIGCLINK

34,204 次观看 • 11 个月前

OpenAI刚刚发布了一套全新的工具，帮助开发者更轻松地创建AI智能体（Agent）。过去，开发AI智能体时，开发者通常需要自己拼凑不同的API，不仅麻烦，效率也低。OpenAI新推出的三个内置工具有效解决了这些痛点：第一，Web Search工具，让AI智能体能够实时搜索网络，获取最新的事实信息，回答更准确。第二，File Search工具，升级后支持元数据筛选和直接访问向量数据库，更好地利用企业或个人私有数据，轻松实现知识检索（RAG）功能。第三，Computer Use工具，能控制电脑自动执行任务，甚至操作没有API的旧软件，实现复杂任务自动化。 OpenAI同时还推出了全新的Responses API，不仅能支持多轮对话，还能同时调用多个工具，简化复杂流程，提升效率。它将在未来逐步替代Assistant API（计划于2026年停止服务）。此外，OpenAI的开源智能体编排框架Swarm现已正式升级为Agents SDK，更适合生产环境，支持智能体间的协作、任务交接、流程监控和追踪，开发者只需几行代码就能构建强大的多智能体系统。 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后总结说：“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年，也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。”

OpenAI刚刚发布了一套全新的工具，帮助开发者更轻松地创建AI智能体（Agent）。过去，开发AI智能体时，开发者通常需要自己拼凑不同的API，不仅麻烦，效率也低。OpenAI新推出的三个内置工具有效解决了这些痛点：第一，Web Search工具，让AI智能体能够实时搜索网络，获取最新的事实信息，回答更准确。第二，File Search工具，升级后支持元数据筛选和直接访问向量数据库，更好地利用企业或个人私有数据，轻松实现知识检索（RAG）功能。第三，Computer Use工具，能控制电脑自动执行任务，甚至操作没有API的旧软件，实现复杂任务自动化。 OpenAI同时还推出了全新的Responses API，不仅能支持多轮对话，还能同时调用多个工具，简化复杂流程，提升效率。它将在未来逐步替代Assistant API（计划于2026年停止服务）。此外，OpenAI的开源智能体编排框架Swarm现已正式升级为Agents SDK，更适合生产环境，支持智能体间的协作、任务交接、流程监控和追踪，开发者只需几行代码就能构建强大的多智能体系统。 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后总结说：“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年，也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。”

宝玉

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阿里刚刚放出了其GUI Agent第三代框架：Mobile-Agent-v3，在10+GUI基准测试中取得了SOTA性能在AndroidWorld上达到73.3，在OSWorld上达到37.7 Mobile-Agent-v3是一款基于GUI-Owl的跨平台多智能体框架，GUI-Owl也同时被开源，这是一款多模态跨平台GUI虚拟层模型 GUI-Owl作为GUI自动化基础模型，具备GUI感知、落地、端到端操作能力可以理解GUI界面布局、元素，把指令转化为具体的屏幕坐标和操作，完成完整的GUI操作流程 Mobile-Agent-v3利用GUI-Owl能力与GUI交互，具备任务分解、规划以及进度管理、异常处理和反射能力、关键信息记录能力比如，完成特定目标制定行动计划，跟踪任务执行进度，反馈调整行动。具备关键信息记录能力，支持跨应用任务 #MobileAgentv3 #GUIAgent #AIagent

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AIGCLINK

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

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课程视频翻译：《“多AI智能体系统”（Multi AI Agent Systems）》这门课程由 CrewAI 的创始人兼CEO João Moura打造。在这门课程中，你将学习如何将复杂任务分解为多个AI智能体的子任务，每个智能体都扮演一个特定的角色并执行相应的任务。例如，生成一份研究报告时，你可能会有研究员智能体、撰写智能体和质量保证智能体进行协作。你需要像管理团队一样，定义这些智能体的角色、期望和交互方式。课程将涵盖关键的AI智能体技术，包括角色扮演、工具使用、记忆管理、保护机制以及跨智能体协作。你还将学习如何构建自己的多智能体系统，以便解决复杂任务。我相信你会发现设计智能体并观察它们协作完成任务既高效又有趣。多智能体架构将在推动AI系统的发展方面起到重要作用。课程地址：

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宝玉

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AI agent终于有专属的Slide框架了。 open-slide 直接把“prompt一下就出一整套精美幻灯片”变成了现实。它不是简单生成Markdown，而是把每张幻灯片做成React组件，固定1920×1080画布，内置agent技能： - /create-slide：一句话prompt就能生成完整deck - /apply-comments：在浏览器里点元素留评论，agent一键应用所有修改 - 内置演示模式、演讲者笔记、定时器 - 一键导出HTML/PDF - 支持Claude Code、Cursor、Codex等任意编码agent 最重要的是，它把agent从“聊天生成文字”升级成了“真正能输出可呈现成品”的生产力工具。 GitHub： Demo：这波操作，直接填补了agent和真实产出之间的最后一公里。你觉得agent时代，Slide生成会不会成为标配技能？

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Berryxia.AI

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🧨 刚发现一个 Claude Code 新玩具—— 只需一行命令，就能把任意 Android APK 扒得底裤都不剩： /decompile app.apk 它能做什么？ → 反编译 APK / XAPK / JAR / AAR → 自动提取所有 Retrofit 接口、OkHttp 调用、隐藏 URL → 追踪 Activity → ViewModel → Repository → HTTP 的完整调用链 → 一键分析 Manifest、架构模式 → 甚至能处理 ProGuard/R8 混淆过的代码说白了：任何 App 的 API 文档，AI 帮你 5 分钟写完。安全研究 / 竞品分析 / 学习逆向，这个工具直接起飞 🚀 👇

🧨 刚发现一个 Claude Code 新玩具—— 只需一行命令，就能把任意 Android APK 扒得底裤都不剩： /decompile app.apk 它能做什么？ → 反编译 APK / XAPK / JAR / AAR → 自动提取所有 Retrofit 接口、OkHttp 调用、隐藏 URL → 追踪 Activity → ViewModel → Repository → HTTP 的完整调用链 → 一键分析 Manifest、架构模式 → 甚至能处理 ProGuard/R8 混淆过的代码说白了：任何 App 的 API 文档，AI 帮你 5 分钟写完。安全研究 / 竞品分析 / 学习逆向，这个工具直接起飞 🚀 👇

axiaisacat

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字节开源了一套 AI Agent 框架：Agent TARS 支持深度研究、电脑操作、文件编辑、MCP。 🌐高级浏览器操作：通过代理框架执行深度研究和操作员功能等复杂任务，实现全面的规划和执行。 🛠️全面的工具支持：集成搜索、文件编辑、MCP，工具来处理复杂的工作流程。 💻️增强的桌面应用程序：改进的用户界面，带有浏览器显示、多模式元素、会话管理、模型配置、对话流可视化以及浏览器/搜索状态跟踪。 🔄 工作流程编排：无缝连接 GUI 代理工具——搜索、浏览、探索链接并将信息合成最终输出。 ⚙️ 开发人员友好框架：简化与 UI-TARS 的集成以及 GUI 代理项目的自定义工作流程创建。演示视频

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Orange AI

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搞AI Agent的可以直接冲了，这个Github开源项目，帮你把Demo变成实盘它专门解决一个最现实的问题：你的Agent为什么只能跑demo，上不了实盘？作者是Dex Horthy dex（HumanLayer创始人），他跟至少100位技术创始人聊完 + 实战挖了几百个框架后，提炼出12条真能落地的工程原则覆盖上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理、控制流等等核心环节这个项目叫 12-Factor Agents，现在 23.5k+ Star GitHub：

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梭哈.AI

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我要吹爆这个 AI 搭建上千张桌游卡片设计灵感图库工作流⚡️💥 仅用时 3 天，在 AI 的协助下从创意到实现！🔥 组合图片、AI、各种上下文，通过 AI 完成多模态的输入和输出，完美建模一个生产工作流🤯 所有的逻辑、思路、流程、和提示词全公开，可直接复用，可复制运行！工作流链接 👉

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Tom Huang

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最近北大开源的一个项目，我觉得很值得关注。 AI Agent 现在最缺的，可能不是模型，而是一套像 npm 一样可复用的 skill 基础设施。 MagicSkills 做的就是这件事。它不是再去造一个新的 Agent framework，而是想把那些散落在各处的 SKILL.md，变成可安装、可组合、可同步、可调用的共享能力层。 MagicSkills 的思路更像是，先把 skill 从零散文档里抽出来，做成一个本地优先的共享 skill pool，然后再按不同 Agent、不同框架去组合和分发。这样一来，skill 就不再只是 prompt 附件，而是开始变成真正可复用的能力基础设施。说白了，它想推动的一件事就是：让 Agent 的技能，从“写一份文档自己用”，变成“写一次，到处复用”。我觉得这个方向很值得看。因为当 skill 开始像包管理一样被组织起来，多 Agent 工作流才会真正开始像工程系统，而不是一堆 prompt 和脚本的临时拼装。如果你在关注 AI Agent、Multi-Agent、技能复用，或者正在想怎么管理越来越多的 SKILL.md，这个项目值得研究一下。👇

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axiaisacat

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说个暴论，这才是2026年到目前为止，AI行业最有价值的一次更新，没有之一🚀🚀🚀 Claude一口气接入了8个创意行业的顶级工具，Blender，Adobe，Autodesk，Ableton，Splice，Canva，SketchUp，Resolume。它不再是让你在聊天框里生成东西，再导出到软件里修改，而是直接钻进你每天打开8小时的软件内部，帮你调试场景，批量修改物体，写自定义脚本，处理所有你不想做的重复性劳动。以前的AI是让你换个地方工作，现在的AI是跑到你的工位上帮你干活。这标志着AI正式进入工具原生时代，它的下一个战场再也不是谁的模型更大，而是谁能无缝嵌入普通人的真实工作流。我认为对所有创作者来说，学会用好这些连接器，比追任何新出的大模型都重要。

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AYi

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这丝滑的体验吓到我了！请一定要看完视频！ Safari浏览器安装沉浸式翻译插件，切换到智谱GLM大模型，这翻译速度逆天了，延迟很低！！原来我一直迷信的选择chatgpt作为翻译引擎。所以，场景合适就是最好！你也在用的话，快去换成智谱试试，记得回来感谢我！ #沉浸式翻译 #智谱GLM #AI翻译 #Safari插件 #iPhone #大模型 #AI工具 #AITranslation #效率工具 #用户体验

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分享一个超实用的开源项目：Next AI Draw io（GitHub 2.8万+🌟）一句话就能生成复杂架构图！再也不用手动拖框框画图了！用自然语言跟 AI 聊天，就能瞬间生成专业 draw io 图表： · 系统架构图、RAG 流程、Transformer 结构、AWS 云架构…… · 支持上传图片/PDF → AI 自动复刻或优化 · 实时聊天迭代、动画连接线、历史版本 · 兼容 Claude、DeepSeek、GPT 等多模型地址：开发者必备神器～部署超简单，下面视频也录制了几个我测试的案例～简单的几秒生成一个～

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爱丽丝呀！

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AIagent竞争越来越激烈了，昆仑万维刚刚发布了一款基于deep research的“AI Office智能体”：天工超级智能体，deep research能力超OpenAI Deep Research 基于AI agent架构和deep research技术，可以一站式生成文档、PPT、表格、网页、播客，以及音视频等多模态内容其是由5个专家智能体和1个通用智能体组成的多智能体垂直系统 5个专家智能体分别负责文档、PPT、表格、播客以及网页生成，并集成了超强deep research能力，可以提供专业级内容生成结果 deep research模型为其自研，成本为openAI的40%，其性能在GAIA上得分82.42，超过了OpenAI Deep Research和Manus，排行第一天工生成的研究报告特点是，放了更多数据图表，条形图、直方图、折线图、饼状图、雷达图等等，PPT也一样，反正就是除了内容专业，展现还比较炫酷 1个通用智能体，接入了数十个MCP，用于生成图片、海报、音乐、MV、宣传片、有声读物、绘本，以及其他多媒体内容天工已经把其deep research agent框架开源了，同时，也把他们的文档、PPT、表格生成能力封装成了MCP #AIagent #天工超级智能体 #AI办公助手

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AIGCLINK

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最近在玩一个开源的 Voice Agent 框架，TEN Framework：，它有点像「实时语音 / 多模态 Agent 的操作系统」：在一套统一的实时流框架里，把 STT、LLM、TTS、VAD、Avatar 这些模块做成可插拔的“积木”，可以按需组合、替换，重点就是把和 AI 实时对话相关的低延迟、多模态和跨端部署这些工程问题打包解决掉。花 10min 本地部署跑起来，还没有替换其他的东西，实际体验下它的实时语音问答挺丝滑：可以打断、响应够快，延迟大概在 1s 左右。像 Memory、RAG 这类常见能力也都已经帮你接好了，基于这些再往上可以扩展到 AI 情感陪伴、AI 口语陪练、电话 AI 客服、智能语音硬件这些场景。我用官方案例测试了一下，效果还不错，对「真·实时」语音 Agent 感兴趣的同学可以看看这个开源框架。

Tw93

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一个轻量级可视化的 AI 智能体工作流构建器：PySpur。提供了拖拽式构建、循环、文件上传、结构化输出、RAG、多模态支持、工具集成等等功能。 GitHub：可一键部署，发布为 API 并在任意地方集成使用。支持超过 100 个 LLM 提供商、嵌入器和向量数据库。

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GitHubDaily

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