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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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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。

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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:

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10月15日 周三🌦️小雨 🤠今天,我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值,静下心来剥离了所有宣传的包装,试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点: ✅第一,它卖的不是工具,是省心。 它的核心产品不是某个具体功能,而是一个结果:将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时,它直接让你用一句话的指令,替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化,而在于无需你再操心。 ✅第二,它构建了可执行的信任。 它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂:逻辑与资产的脱节。通过其安全架构,它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体,能够在你预设的、透明的规则内,安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身,而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三,它在编织一个自动化网络。 它的终极壁垒不是单个功能,而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体,都能成为网络中的一个节点,相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长,最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。 所以,#PlayAI 的本质,是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动,并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用,它是一个让你最终可以忘记操作的应用。 最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧!兄弟们互动起来 ! #PlayAI #PlayAInetwork #GPlay

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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:

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