Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Beim Laden dieses Videos ist ein Problem aufgetreten. Dies könnte an einem vorübergehenden Netzwerkproblem liegen oder das Video ist möglicherweise nicht verfügbar.

UI-TARS：字节跳动开源一种能够自我学习的GUI Agent 它能模拟人类操作手机和电脑并完成任务并具备高级的感知、推理和交互能力与传统依赖模块化框架或手工提示优化的系统不同，UI-TARS采用端到端架构，依赖纯视觉输入，实现了对复杂任务的全面自动化。 UI-TARS 的特点： - 看得懂界面：能理解界面上的按钮、输入框等元素，还能精准找到它们的位置。 - 多平台通用：不管是手机、电脑还是网页，UI-TARS 都能轻松适应。 - 高级推理能力：支持复杂任务的分解与多步决策，能自己规划步骤，遇到问题会反思并修正错误。 - 不断学习：通过反思和在线采集更多任务数据，它可以不断优化和适应新的任务场景，变得越来越聪明。

小互

111,226 subscribers

46,108 Aufrufe • vor 1 Jahr •via X (Twitter)

Bildung Wissenschaft & Technologie Nachrichten & Politik

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

8 Kommentare

Profilbild von 小互

小互vor 1 Jahr

在10多个GUI代理基准测试中达到最先进水平（SOTA）。在复杂的动态交互场景中，其性能优于主流模型（如GPT-4o和Claude Computer Use）。由于不依赖手动设计规则和模块化框架，适应性和泛化能力更强。重复性任务：如表单填写、批量处理等任务中，显著提升效率。复杂交互场景：如在线预订、数据录入等多步骤流程，UI-TARS展现卓越适应能力。跨平台自动化：支持在网页、桌面和移动端上的统一操作。

Profilbild von 小互

小互vor 1 Jahr

字节还顺便提供了在桌面和网页端运行 UI-TARS 的开发框架。可以体验：UI-TARS-desktop：

Profilbild von 小互

小互vor 1 Jahr

UI-TARS详细介绍：

Profilbild von 小互

小互vor 1 Jahr

更多更全场景演示视频 ↓

Profilbild von UserInterface

UserInterfacevor 2 Jahren

Unveiling the Future of Prompt Engineering for Better AI Interactions #tech

Profilbild von Midscene AI

Midscene AIvor 1 Jahr

下面网页视频的操作来自 Midscene ，欢迎👏关注我们～

Profilbild von Le Blue

Le Bluevor 1 Jahr

怎么那么多字节的ai产品，豆包marscode、coze、trae..

Profilbild von 小互

小互vor 1 Jahr

他们是赛马模式，自己人都搞不清有多少个项目在同时进行，而且互相不知道对方在干什么！效率非常高！🤣

Ähnliche Videos

一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub：同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。

Sensitive content

一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub：同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。

GitHubDaily

35,658 Aufrufe • vor 11 Monaten

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

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

AIGCLINK

16,734 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

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

Orange AI

76,874 Aufrufe • vor 1 Jahr

Mininglamp-AI Mininglamp（2718.HK）开源了两个很有意思的项目： Cider 和 Mano-P 一个解决“Mac 本地跑 AI 怎么更快” 一个解决“AI 怎么真正操作电脑” 可以让你的 Mac 不只是运行 AI，而是成为本地 AI 工作站很多人用 Mac 跑本地模型，会遇到一个问题：芯片很强，但模型跑起来没有想象中那么快 Cider 做的事情，就是把 M5 芯片里的 INT8 TensorOps 更充分用起来，让 LLM / VLM 推理更快、更省内存 Mano-P 则是一个 GUI-VLA Agent，面向端侧设备，可以在 Mac mini / MacBook 上本地推理它不是只能操作浏览器，还能操作桌面软件、网页界面、专业工具和复杂图形化工作流支持复杂 GUI 自动化、跨系统数据整合、长任务规划执行、智能报告生成、自主应用构建技术路径是纯视觉 GUI 操作，截图和任务数据可以不出设备 Cider 解决的是： Mac 本地模型怎么跑得更快、更省内存 Mano-P 解决的是： AI 怎么像人一样看屏幕、操作电脑、完成任务一个是端侧推理加速框架一个是端侧 GUI Agent 模型合起来，就是一套私有 AI 的本地基础设施下面是 Mano-P系统在麻将游戏中的应用：通过纯视觉理解游戏界面，自主完成识牌、分析和决策。

Mininglamp-AI Mininglamp（2718.HK）开源了两个很有意思的项目： Cider 和 Mano-P 一个解决“Mac 本地跑 AI 怎么更快” 一个解决“AI 怎么真正操作电脑” 可以让你的 Mac 不只是运行 AI，而是成为本地 AI 工作站很多人用 Mac 跑本地模型，会遇到一个问题：芯片很强，但模型跑起来没有想象中那么快 Cider 做的事情，就是把 M5 芯片里的 INT8 TensorOps 更充分用起来，让 LLM / VLM 推理更快、更省内存 Mano-P 则是一个 GUI-VLA Agent，面向端侧设备，可以在 Mac mini / MacBook 上本地推理它不是只能操作浏览器，还能操作桌面软件、网页界面、专业工具和复杂图形化工作流支持复杂 GUI 自动化、跨系统数据整合、长任务规划执行、智能报告生成、自主应用构建技术路径是纯视觉 GUI 操作，截图和任务数据可以不出设备 Cider 解决的是： Mac 本地模型怎么跑得更快、更省内存 Mano-P 解决的是： AI 怎么像人一样看屏幕、操作电脑、完成任务一个是端侧推理加速框架一个是端侧 GUI Agent 模型合起来，就是一套私有 AI 的本地基础设施下面是 Mano-P系统在麻将游戏中的应用：通过纯视觉理解游戏界面，自主完成识牌、分析和决策。

小互

12,114 Aufrufe • vor 3 Monaten

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

AIGCLINK

16,164 Aufrufe • vor 1 Jahr

阿里刚刚放出了其首个千问具身智能体通用模型：Qwen-Robot ，也开始搞具身智能了！ Qwen-Robot由三个模型组成机器人的手+脚+大脑，三个模型可以独立用，也可以组合用比如，用它可以组成一个既能动手端盘子，又能走路送餐，还能预判端着热汤拐弯儿会不会洒的服务机器人 Qwen-RobotManip：其采用80维统一动作表征，把不同机器人的动作翻译成同一种通用语言，并基于摄像头画面的相对位置操作，不再依赖繁琐的绝对坐标计算，解决了换个机械臂、换个场景数据不通用的情况 Qwen-RobotNav：核心思路是把视觉分配策略本身参数化，而非固定，具体解法是把记多少、怎么记变成可调参数，根据任务类型自动配置，不同任务按需配置，比如目标追踪只关注最近几帧省算力，指令跟随保留长程上下文不迷路因为记忆策略参数化了，一套权重即统一五类导航任务在双层智能体系统（上层规划器+Qwen-RobotNav）中，EXPRESS-Bench提升15.4%，导航步数减少了77% 通用接口设计，其他上层AI可以直接调用它的导航能力，无需再为每个任务单独训练一个导航模型，原生支持多种智能体框架 Qwen-RobotWorld：相当于机器人的想象力基于对物理规律的理解，可推理和模拟下一时间点的合理动作和状态；能生成视频数据用于训练，缓解训练数据不足问题；可以在执行前推演未来动作轨迹，使操作更精准 Qwen-Robot相当于是一套模块化的具身智能系统，把导航、操作、世界预测三个专业的能力解耦又协同，让通用模型像调用软件工具一样，调用物理世界的行动能力 #QwenRobot #robot #具身智能

阿里刚刚放出了其首个千问具身智能体通用模型：Qwen-Robot ，也开始搞具身智能了！ Qwen-Robot由三个模型组成机器人的手+脚+大脑，三个模型可以独立用，也可以组合用比如，用它可以组成一个既能动手端盘子，又能走路送餐，还能预判端着热汤拐弯儿会不会洒的服务机器人 Qwen-RobotManip：其采用80维统一动作表征，把不同机器人的动作翻译成同一种通用语言，并基于摄像头画面的相对位置操作，不再依赖繁琐的绝对坐标计算，解决了换个机械臂、换个场景数据不通用的情况 Qwen-RobotNav：核心思路是把视觉分配策略本身参数化，而非固定，具体解法是把记多少、怎么记变成可调参数，根据任务类型自动配置，不同任务按需配置，比如目标追踪只关注最近几帧省算力，指令跟随保留长程上下文不迷路因为记忆策略参数化了，一套权重即统一五类导航任务在双层智能体系统（上层规划器+Qwen-RobotNav）中，EXPRESS-Bench提升15.4%，导航步数减少了77% 通用接口设计，其他上层AI可以直接调用它的导航能力，无需再为每个任务单独训练一个导航模型，原生支持多种智能体框架 Qwen-RobotWorld：相当于机器人的想象力基于对物理规律的理解，可推理和模拟下一时间点的合理动作和状态；能生成视频数据用于训练，缓解训练数据不足问题；可以在执行前推演未来动作轨迹，使操作更精准 Qwen-Robot相当于是一套模块化的具身智能系统，把导航、操作、世界预测三个专业的能力解耦又协同，让通用模型像调用软件工具一样，调用物理世界的行动能力 #QwenRobot #robot #具身智能

AIGCLINK

11,106 Aufrufe • vor 2 Monaten

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

GitHubDaily

35,779 Aufrufe • vor 1 Jahr

感觉跟 Alma 的 Agent Crew 功能差不多，Alma 提供了一些内置的 Agent，同时用户也可以添加 Custom Agent。每个 Agent 都可以指定： 1. 不同的模型/ACP 2. 不同的视角 3. 不同的工具遇到复杂任务时，系统会自动使用 Agent Crew 拆分和分发给不同的 Agent 去完成整个任务。

感觉跟 Alma 的 Agent Crew 功能差不多，Alma 提供了一些内置的 Agent，同时用户也可以添加 Custom Agent。每个 Agent 都可以指定： 1. 不同的模型/ACP 2. 不同的视角 3. 不同的工具遇到复杂任务时，系统会自动使用 Agent Crew 拆分和分发给不同的 Agent 去完成整个任务。

yetone

22,177 Aufrufe • vor 5 Monaten

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

27,254 Aufrufe • vor 1 Jahr

Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

宝玉

37,498 Aufrufe • vor 1 Monat

AI 每天都在干活，最后为什么只长了数据库？现在做 Agent，很容易产生一种虚假的繁荣。日志越来越多，向量库越来越大，接入的工具越来越全，工作流也越来越复杂。系统看起来什么都留下了。可下一项相似任务到来时，模型的判断未必比上一次更好。这就像一个员工每天写十页工作日报。年底一看，硬盘写满了，脑子还停在年初。存得更多，不等于学得更多。今天很多 AI 缺的不是第二块硬盘，而是一条能把真实工作变成模型能力的路。我更愿意把它叫作：能力复利。工具解决的是“这一次能不能完成”；能力复利解决的是“这一次完成之后，下一次能不能更好”。这件事必须从完整的工作现场开始。客户之前说过什么，项目为什么这样决策，哪些方案被否决，谁修改了结果，最终反馈发生在什么时间——如果这些信息散落在邮件、会议、文档和聊天记录里，模型看到的就只是几个孤立碎片。 Alloomi 的 Holistic Context，试图把分散的信息重新组织成一个持续变化的业务世界。在验证跨会话问答、时间关系和多跳推理的 LoCoMo‑V2 上，取得 97.4%，对照 Mem0‑V3 的 92.5%。在验证长期信息提取、知识更新和多会话综合推理的 LongMemEval‑S 上，取得 97.6%，对照 Mem0‑V3 的 94.4%；该项公开人类参考为 82.9%。在千万 Token 历史规模下测试全局理解与信息定位的 BEAM 10M 上，取得 67.0%，对照 Hindsight 的 64.1%。这些数据背后真正重要的，不是给 AI 增加一个更大的记忆库。而是让它理解一件事情为什么发生、怎样变化，又是如何走到最终结果的。当工作现场被完整还原，真正困难的部分才刚刚开始：这些经历，能不能改变模型下一次的判断？一次真实任务会留下 Context、Decision 和 Feedback：模型当时看见了什么、做出了什么选择、最后获得了怎样的反馈。但并不是所有轨迹都值得学习。错误判断、偶然成功和低质量反馈如果直接进入训练，模型不但不会进化，反而可能把错误放大。所以 Alloomi 的 Self‑Evolving Agent 会先进行质量筛选和专家锚定，再通过 Online LoRA、跨任务回放与能力蒸馏，把有效经验逐步写入模型。在验证从复杂上下文中学习新规则并用于后续执行的 CL‑Bench 上，SEA 取得 47.6%，同基座参考为21.5%。在验证长周期、多阶段经验积累与迁移的 CL‑Bench‑Life 上，取得 32.1%，公开榜单中的 GPT 5.5（High）为22.2%。在验证跨任务持续学习、环境适应和抗遗忘的 Con.L Bench 上，取得 32.6%，对照 Claude Sonnet 4.6 的22.3%。跨模型成绩更适合观察公开榜单位置。真正能够判断框架贡献的，仍然是相同基座和相同评测条件下，21.5% 到47.6%的变化。因为数据库保存的是“曾经发生过什么”。训练改变的是“以后遇到类似问题会怎么做”。但能力进入模型，还不能算完成。最后仍然要回到现实世界，接受一个很朴素的检查：代码修好了吗？报告能交吗？复杂任务形成了可以验收的结果吗？在覆盖高经济价值职业任务的 GDPval‑AA Normalized 上，Alloomi 取得 74.2%，对照 Claude Opus 5 的67.9%。在验证真实职业工作流与专业交付的 JobBench 上，取得57.5%，报告列出的公开参考为54.7%。在验证真实 GitHub 问题修复、连续软件工程经验迁移和抗遗忘能力的 SWE‑Bench‑CL 上，取得80.6%，对照 OpenCode、Kimi K3 与 FAISS 组合方案的73.3%。从真实工作进入上下文，从任务反馈进入训练，再从模型能力回到专业交付，这才构成一条完整的成长路径：真实任务轨迹 → 质量筛选 → 专家锚定 → 后训练 → 评测准入 → 版本回滚。效果变好，新的能力才能进入下一版本；如果更新破坏了旧能力，系统就回滚。所以，自进化不是让模型随意修改自己。而是让它在可验证、可审计、可撤销的条件下持续成长。过去我们看 Agent，喜欢看第一次 Demo 有多惊艳。但 Demo 看的是峰值，长期工作看的是斜率。真正值得观察的，不是它今天执行了多少任务，而是这些任务有没有让能力曲线继续向上。工具的价值，是帮 AI 做完一件事。自进化的价值，是让这件事没有白做。这就是 Alloomi 想建立的能力复利：让 AI 每完成一次交付，就获得一次成长。 AlloomiAI

AI 每天都在干活，最后为什么只长了数据库？现在做 Agent，很容易产生一种虚假的繁荣。日志越来越多，向量库越来越大，接入的工具越来越全，工作流也越来越复杂。系统看起来什么都留下了。可下一项相似任务到来时，模型的判断未必比上一次更好。这就像一个员工每天写十页工作日报。年底一看，硬盘写满了，脑子还停在年初。存得更多，不等于学得更多。今天很多 AI 缺的不是第二块硬盘，而是一条能把真实工作变成模型能力的路。我更愿意把它叫作：能力复利。工具解决的是“这一次能不能完成”；能力复利解决的是“这一次完成之后，下一次能不能更好”。这件事必须从完整的工作现场开始。客户之前说过什么，项目为什么这样决策，哪些方案被否决，谁修改了结果，最终反馈发生在什么时间——如果这些信息散落在邮件、会议、文档和聊天记录里，模型看到的就只是几个孤立碎片。 Alloomi 的 Holistic Context，试图把分散的信息重新组织成一个持续变化的业务世界。在验证跨会话问答、时间关系和多跳推理的 LoCoMo‑V2 上，取得 97.4%，对照 Mem0‑V3 的 92.5%。在验证长期信息提取、知识更新和多会话综合推理的 LongMemEval‑S 上，取得 97.6%，对照 Mem0‑V3 的 94.4%；该项公开人类参考为 82.9%。在千万 Token 历史规模下测试全局理解与信息定位的 BEAM 10M 上，取得 67.0%，对照 Hindsight 的 64.1%。这些数据背后真正重要的，不是给 AI 增加一个更大的记忆库。而是让它理解一件事情为什么发生、怎样变化，又是如何走到最终结果的。当工作现场被完整还原，真正困难的部分才刚刚开始：这些经历，能不能改变模型下一次的判断？一次真实任务会留下 Context、Decision 和 Feedback：模型当时看见了什么、做出了什么选择、最后获得了怎样的反馈。但并不是所有轨迹都值得学习。错误判断、偶然成功和低质量反馈如果直接进入训练，模型不但不会进化，反而可能把错误放大。所以 Alloomi 的 Self‑Evolving Agent 会先进行质量筛选和专家锚定，再通过 Online LoRA、跨任务回放与能力蒸馏，把有效经验逐步写入模型。在验证从复杂上下文中学习新规则并用于后续执行的 CL‑Bench 上，SEA 取得 47.6%，同基座参考为21.5%。在验证长周期、多阶段经验积累与迁移的 CL‑Bench‑Life 上，取得 32.1%，公开榜单中的 GPT 5.5（High）为22.2%。在验证跨任务持续学习、环境适应和抗遗忘的 Con.L Bench 上，取得 32.6%，对照 Claude Sonnet 4.6 的22.3%。跨模型成绩更适合观察公开榜单位置。真正能够判断框架贡献的，仍然是相同基座和相同评测条件下，21.5% 到47.6%的变化。因为数据库保存的是“曾经发生过什么”。训练改变的是“以后遇到类似问题会怎么做”。但能力进入模型，还不能算完成。最后仍然要回到现实世界，接受一个很朴素的检查：代码修好了吗？报告能交吗？复杂任务形成了可以验收的结果吗？在覆盖高经济价值职业任务的 GDPval‑AA Normalized 上，Alloomi 取得 74.2%，对照 Claude Opus 5 的67.9%。在验证真实职业工作流与专业交付的 JobBench 上，取得57.5%，报告列出的公开参考为54.7%。在验证真实 GitHub 问题修复、连续软件工程经验迁移和抗遗忘能力的 SWE‑Bench‑CL 上，取得80.6%，对照 OpenCode、Kimi K3 与 FAISS 组合方案的73.3%。从真实工作进入上下文，从任务反馈进入训练，再从模型能力回到专业交付，这才构成一条完整的成长路径：真实任务轨迹 → 质量筛选 → 专家锚定 → 后训练 → 评测准入 → 版本回滚。效果变好，新的能力才能进入下一版本；如果更新破坏了旧能力，系统就回滚。所以，自进化不是让模型随意修改自己。而是让它在可验证、可审计、可撤销的条件下持续成长。过去我们看 Agent，喜欢看第一次 Demo 有多惊艳。但 Demo 看的是峰值，长期工作看的是斜率。真正值得观察的，不是它今天执行了多少任务，而是这些任务有没有让能力曲线继续向上。工具的价值，是帮 AI 做完一件事。自进化的价值，是让这件事没有白做。这就是 Alloomi 想建立的能力复利：让 AI 每完成一次交付，就获得一次成长。 AlloomiAI

知识猫AI实验室

12,017 Aufrufe • vor 17 Tagen

中国版 Claude Cowork 来了... 体验了一周我感觉今年AI办公自动化将大爆发... 前两天不是测试了 Claude 的 Cowork 功能嘛测试完就被封号了😂 然后昨天阶跃星辰的人看到我写的 Cowork 测试内容了，说他们也有个和 Cowork 类似的产品，让我也体验下我一看这玩意竟然去年9月份就发布了... 测试了下的感受是：基本上Claude Code 能干的它也都能干： -能读取和直接操作电脑上的文件（区别于纯聊天AI） -能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容） - 能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容）进行重复劳动） - 妙计系统，支持任务模板复用（类似Claude 的技能功能，兼容Claude 的技能） - 多任务并行执行，效率更高（能同时运行多个任务互不干扰）

中国版 Claude Cowork 来了... 体验了一周我感觉今年AI办公自动化将大爆发... 前两天不是测试了 Claude 的 Cowork 功能嘛测试完就被封号了😂 然后昨天阶跃星辰的人看到我写的 Cowork 测试内容了，说他们也有个和 Cowork 类似的产品，让我也体验下我一看这玩意竟然去年9月份就发布了... 测试了下的感受是：基本上Claude Code 能干的它也都能干： -能读取和直接操作电脑上的文件（区别于纯聊天AI） -能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容） - 能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容）进行重复劳动） - 妙计系统，支持任务模板复用（类似Claude 的技能功能，兼容Claude 的技能） - 多任务并行执行，效率更高（能同时运行多个任务互不干扰）

小互

86,060 Aufrufe • vor 7 Monaten