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字节开源了一个 AI 团队大脑：DeerFlow 2.0 刚发就冲上 GitHub Trending 第一，43k ⭐。它是一个开源的超级代理框架，它让 AI 不再是工具，而是一个能干活的团队。你只需要一句话： “帮我研究 AI 行业趋势，并做一份 PPT” 它会自动完成：拆任务 → 分配 Agent → 并行执行 → 汇总交付不是建议，是直接把结果做出来。更关键的是：它通过 Agent 协同 + 内存 + 沙箱执行 + 可扩展技能可以完成几乎任何事情核心能力就三点： - 多 Agent 协作：一个 AI = 一个团队 - 技能驱动（可扩展）：报告、PPT、网站、视频都能做 - 完整工作流执行：从任务到交付，一步到位... show more

开发者Hailey

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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？

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亲爱的，不晓得你注意到了吗？最近 Quack AI 团队研发的 Q402 在BNB Chain 上线了！👀 它是一个给 AI Agent 经济用的统一签名 + 支付 + 执行层也就是说，以后链上很多操作，我们都可以一键签名直接完成支付和执行重点来了，这个产品有很多优点，例如：直接兼容 ERC-20 支持所有符合 EIP-7702 的 EVM 链不用升级代币也不用重新走一堆授权流程一句话总结，就是对用户和开发者都几乎零改造成本接入！而且，一次签名就能执行操作，也支持 Gasless 流程（为 Agent 设计）另外，结算过程可审计、可追踪、带策略控制以前我们熟悉的那种Approve → Transfer → Pay一整套拆成三步的流程，以后可以直接一次签名就完成！是不是很方便呢？治理、支付、自动化执行，现在都能走同一个 sign-to-pay 流程同时，#Q402 做的是执行层，而 #BNBChain 则是这一切开始的地方感觉 Agent 叙事终于开始从能不能用，进化到好不好用了 👀

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疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

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字节跳动开源 AI 超级员工近 8 万 GitHub Stars，能研究、写代码、做网页、生成 PPT，还会自己组建 AI 团队，DeerFlow 2.0 部署教程。字节跳动开源了一个真正能“干活”的 AI：DeerFlow 2.0 🦌 它不只是陪你聊天。给它一个目标，它会：拆解任务 → 调用工具 → 分配子智能体 → 执行代码 → 检查结果 → 交付文件 GitHub 已接近 8 万 Stars，下面教你 5 分钟部署👇 DeerFlow 可以理解成：一个运行在自己电脑上的 AI 工作团队。普通 AI：你问一句，它回答一句。 DeerFlow：你提出目标，它可以连续工作几十分钟甚至数小时，最后交付： • 调研报告 • 网页 • PPT • 数据分析 • 图片和视频 • 可运行的代码它最强的地方，是给 AI 配齐了“工作环境”： • Sub-agents：多个 AI 分工协作 • Sandbox：隔离执行代码和命令 • Memory：记住你的偏好和工作方式 • Skills：安装或编写专属工作流 • MCP：连接外部工具 • Scheduler：定时自动执行任务不只是模型，而是一套 Agent 操作系统。部署前准备： • Git • Docker Desktop • 一个可用的大模型配置 • 至少 4 核 CPU、8GB 内存 • 推荐 8 核 CPU、16GB 内存先下载项目： git clone cd deer-flow 教程基于 DeerFlow 2.0 主分支，运行官方配置向导：make setup。它会引导你配置： • 使用哪个大模型 • API Key 或模型认证 • 是否启用联网搜索 • 是否允许 Bash • 文件写入权限 • 沙箱运行模式配置完成后，检查环境：make doctor 推荐使用 Docker 启动： make docker-init make docker-start 第一次运行需要拉取并构建镜像。启动成功后打开：到这里，你已经拥有一个本地 AI Agent 工作台。第一个实战：自动生成行业研究报告。直接复制这段提示词：研究 2026 年全球 AI Agent 市场。将任务拆分给多个子智能体，分别分析： 1. 主要公司和开源项目 2. 商业模式 3. 市场规模与增长趋势 4. 潜在机会 5. 主要风险最终生成一份结构清晰、带来源链接的中文研究报告。第二个实战：一键制作内容网站。研究最近一周最值得关注的 10 个开源 AI 项目。总结每个项目的用途、核心亮点、适用人群和使用门槛。完成研究后，创建一个现代、响应式的中文导航网站，并将网页文件保存到输出目录。它不只是告诉你怎么做。它会直接交付网页文件。另外几个非常适合 DeerFlow 的任务： ① 阅读整个 GitHub 仓库并输出重构方案 ② 分析 CSV，生成图表和商业报告 ③ 根据资料制作 PPT ④ 自动收集竞品更新 ⑤ 把固定流程封装成自定义 Skill ⑥ 通过飞书、Slack、Telegram 或微信提交任务真正的价值，是把重复工作变成自动流程。最后提醒： DeerFlow 可以执行系统命令、访问资源和读写文件，权限非常高。不要在没有认证和网络隔离的情况下直接暴露到公网。建议： • 优先使用 Docker 沙箱 • 默认只在本机运行 • API Key 保存在 .env • 重要文件提前备份 • 高风险操作保留人工确认收藏起来，周末给自己部署一支 AI 团队。项目地址：

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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

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有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

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肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

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Codex、Claude 用了这么久，还分不清 Agent、MCP 和 Skill？别背那些复杂定义。把 AI 想象成一家公司，Agent、MCP、Skill 一下就全懂了。今天直接用大白话告诉你它们到底是干嘛的。 1️⃣ Agent 智能体 = AI 员工可以理解任务、安排步骤、调用工具，并一步步把工作完成。 2️⃣ LLM 大模型 = AI 员工的大脑负责理解、推理和生成内容，很大程度上决定这个员工聪不聪明。 3️⃣ Prompt 提示词 = 交给员工的任务单告诉它要做什么、有什么要求，以及什么不能做。 4️⃣ API 接口 = 软件之间的办事窗口让不同软件按照约定好的方式交换数据、调用能力。 5️⃣ Token = AI 读写内容的基本单位你输入的文字和 AI 输出的内容，都会被拆成一个个 Token 来处理。 6️⃣ MCP = AI 连接外部工具和数据的统一插座标准它规定 AI 应用如何连接 GitHub、数据库和各种外部服务。不同工具只要遵守同一套标准，AI 就能用相似的方式接入。 7️⃣ Tool 工具 = AI 员工干活的双手终端、浏览器、搜索、文件编辑，都可以是 AI 真正执行任务时使用的工具。 8️⃣ Skill 技能 = AI 员工的工作 SOP 告诉 AI 某类任务应该怎么做、按什么步骤执行、检查什么，以及最后怎么交付。 9️⃣ Plugin 插件 = 给 AI 安装的能力扩展包不同平台对 Plugin 的定义不完全一样。简单理解，就是给 AI 扩展一组额外的工具、连接或者能力。 🔟 Context 上下文 = AI 员工当前桌面上的资料当前聊天、文件、代码和任务要求，都属于它这次工作能够看到和利用的信息。 1️⃣1️⃣ LTM 长期记忆 = AI 员工的长期档案用来保存跨任务、跨对话仍然有价值的偏好、经验和项目信息。它不是大模型天然拥有的长期记忆能力，通常需要额外的记忆机制支持。最后一句话，把最容易搞混的几个概念记住： Tool 决定它能做什么，Skill 告诉它应该怎么做，MCP 规定工具怎么接进来，Plugin 则负责扩展一组能力。所以：LLM 是大脑，Agent 是员工，Prompt 是任务单，API 是办事窗口，Token 是读写单位，Tool 是双手，Skill 是 SOP，MCP 是统一插座，Plugin 是扩展包，Context 是桌面资料，LTM 是长期档案。所谓 AI 工作流，本质上就是：给一个数字员工配好大脑、任务单、双手、SOP、桌面资料和长期记忆，再让它按照固定流程把事情做完～

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一位中国教授最近公开了他的开发团队配置。不是人类员工，而是 170 个 AI Agent。这些 Agent 负责处理公司的各项决策和开发任务。不用睡觉，不需要涨薪，170 个智能体并行工作。看视频里的网络结构，应该是这些 Agent 之间的协作和决策链路。这种全 Agent 化的管理模式，可能是个新趋势。对于想降低人力成本、提高并行处理能力的团队来说，很有参考价值。

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Vincent

35,957 Aufrufe • vor 4 Monaten

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这：产品：

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这：产品：

梭哈.AI

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Manus 体验报告能自动完成任务并交付结果的AI代理全部是在一个云端电脑上完成，AI自动思考分析、自动通过浏览器访问网站收集数据、完成内容撰写最后在云端电脑运行各种程序并编写代码给你交付出相应的文档、音频、视觉、网站交互结果。真实体验是一个任务运行的时间会很长，但是你可以干别的事情等待它完成。总体来看交付的结果还是不错的。

Manus 体验报告能自动完成任务并交付结果的AI代理全部是在一个云端电脑上完成，AI自动思考分析、自动通过浏览器访问网站收集数据、完成内容撰写最后在云端电脑运行各种程序并编写代码给你交付出相应的文档、音频、视觉、网站交互结果。真实体验是一个任务运行的时间会很长，但是你可以干别的事情等待它完成。总体来看交付的结果还是不错的。

小互

304,385 Aufrufe • vor 1 Jahr

传统的 Deep Research 已经卷到头了。能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。统计 20 个核心人物的 → 出场次数 → 出场回数 → 每个人第一次出场时的原句最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。上传文件后，它自己开始拆任务。一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进；右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需求： “只分析前 80 回，后面的不要了。” 以前遇到这种情况，AI 很可能重新来一遍。 Apodex 直接保留已经完成的成果，只重规划受影响的部分。更关键的是，它不是做完就交卷。交付前，又调起独立核验 Agent，把人物统计、出场回数和 900+ 条出场原句重新检查一遍。最后交付给我的是：可下载的结构化表格 + 完整分析结果 + 口径说明。这可能才是下一代 Deep Research 真正值得关注的变化：从“帮你生成一份报告”，变成“接管一项复杂任务，并把它做完”。目前，Apodex 1.1 Web 端已经正式上线。 🎁 注册即送 credits，强烈建议立刻上传个复杂文件自己跑跑看： 🌐 没想到，更炸裂的是，Apodex 居然开源了开源模型： Apodex 1.1 mini，35B，开放模型权重，支持本地部署。开源框架： FrontierAgent，Agent 执行 Harness，支持 ReAct 单 Agent + Multi-Agent Team。本地运行：支持 macOS / Linux，无需强制依赖 Docker。组合能力： Apodex 1.1 mini + FrontierAgent，可在本地运行完整 Agent 执行流程。 💻 如果你是开发者，这里有开源 Agent 框架，欢迎顺手点个 ⭐： 👉 🤗 想本地自己跑模型的看这里👇 #Apodex #DeepResearch

传统的 Deep Research 已经卷到头了。能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。统计 20 个核心人物的 → 出场次数 → 出场回数 → 每个人第一次出场时的原句最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。上传文件后，它自己开始拆任务。一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进；右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需求： “只分析前 80 回，后面的不要了。” 以前遇到这种情况，AI 很可能重新来一遍。 Apodex 直接保留已经完成的成果，只重规划受影响的部分。更关键的是，它不是做完就交卷。交付前，又调起独立核验 Agent，把人物统计、出场回数和 900+ 条出场原句重新检查一遍。最后交付给我的是：可下载的结构化表格 + 完整分析结果 + 口径说明。这可能才是下一代 Deep Research 真正值得关注的变化：从“帮你生成一份报告”，变成“接管一项复杂任务，并把它做完”。目前，Apodex 1.1 Web 端已经正式上线。 🎁 注册即送 credits，强烈建议立刻上传个复杂文件自己跑跑看： 🌐 没想到，更炸裂的是，Apodex 居然开源了开源模型： Apodex 1.1 mini，35B，开放模型权重，支持本地部署。开源框架： FrontierAgent，Agent 执行 Harness，支持 ReAct 单 Agent + Multi-Agent Team。本地运行：支持 macOS / Linux，无需强制依赖 Docker。组合能力： Apodex 1.1 mini + FrontierAgent，可在本地运行完整 Agent 执行流程。 💻 如果你是开发者，这里有开源 Agent 框架，欢迎顺手点个 ⭐： 👉 🤗 想本地自己跑模型的看这里👇 #Apodex #DeepResearch

前端哥Liam

109,092 Aufrufe • vor 1 Monat

微软研发的 AutoGen 框架太强大了，它是一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务。举一个常见的例子：我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。如果把这个任务丢给 ChatGPT，它会直接返回一串可执行代码，但是代码通常会存在问题，例如执行报错、缺少依赖等，你需要反复跟 ChatGPT 对话来完善程序。当然，我们也可以设定一个复杂 Prompt，要求它调用 ChatGPT 的代码执行插件，如果存在报错，则继续修正程序。这个任务如果交给 AutoGen 来实现，将会变得无比简单，几行代码就可以搞定： 1）定义一个 Assistant Agent，它的任务是解决问题 2）定义一个 UserProxy Agent，它的任务是替代人询问问题，同时在本地执行程序这两个 Agent 都不需要给他们设置 Prompt。当我们把爬虫任务交给 UserProxy 后，它会理解任务，然后询问 Assistant 应该如何做，Assistant 会把操作过程告诉 UserProxy，接着 UserProxy 会根据指示在本地安装依赖，然后创建文件执行代码，如果执行出现错误，它会把详细报错提交给 Assistant，依次循环，直到可以获取到最终的结果。任务结束的时候，你会看到目标图片已经保存到本地磁盘了。利用这个框架可以做的事情非常多，它提供的能力也十分完善，可以在项目的 notebook 中找到很多最佳实践： P.S. 为了确保安全，还是建议你在 Docker 环境中执行程序，UserProxy 有一个 code_execution_config 配置，将 use_docker 配置为 True 即可；另外，它还有一个 human_input_mode 参数，设置为 NEVER，表示整个过程都不需要人参与，也可以设置为其他值，它会等待人的输入后再进行下一步操作，这个设计可以让人参与到任务执行过程，避免跑偏。

微软研发的 AutoGen 框架太强大了，它是一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务。举一个常见的例子：我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。如果把这个任务丢给 ChatGPT，它会直接返回一串可执行代码，但是代码通常会存在问题，例如执行报错、缺少依赖等，你需要反复跟 ChatGPT 对话来完善程序。当然，我们也可以设定一个复杂 Prompt，要求它调用 ChatGPT 的代码执行插件，如果存在报错，则继续修正程序。这个任务如果交给 AutoGen 来实现，将会变得无比简单，几行代码就可以搞定： 1）定义一个 Assistant Agent，它的任务是解决问题 2）定义一个 UserProxy Agent，它的任务是替代人询问问题，同时在本地执行程序这两个 Agent 都不需要给他们设置 Prompt。当我们把爬虫任务交给 UserProxy 后，它会理解任务，然后询问 Assistant 应该如何做，Assistant 会把操作过程告诉 UserProxy，接着 UserProxy 会根据指示在本地安装依赖，然后创建文件执行代码，如果执行出现错误，它会把详细报错提交给 Assistant，依次循环，直到可以获取到最终的结果。任务结束的时候，你会看到目标图片已经保存到本地磁盘了。利用这个框架可以做的事情非常多，它提供的能力也十分完善，可以在项目的 notebook 中找到很多最佳实践： P.S. 为了确保安全，还是建议你在 Docker 环境中执行程序，UserProxy 有一个 code_execution_config 配置，将 use_docker 配置为 True 即可；另外，它还有一个 human_input_mode 参数，设置为 NEVER，表示整个过程都不需要人参与，也可以设置为其他值，它会等待人的输入后再进行下一步操作，这个设计可以让人参与到任务执行过程，避免跑偏。

Barret李靖

518,857 Aufrufe • vor 3 Jahren

我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。第一印象：确实不只是聊天了👇

我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。第一印象：确实不只是聊天了👇

Yanhua

51,913 Aufrufe • vor 6 Monaten

Fable 5.1 + Cursor Cloud Agent + Grok 4.6 + Grok Bot，可能是目前 AI 编程最强的一套“王炸组合” 分工非常明确： - Fable 5.1 负责规划。 - Grok 4.6 负责写代码。 - Cursor Cloud Agent 负责开机器、跑任务、测试和提 PR。 - Grok Bot 负责远程调度、追进度和纠偏。整个流程可以压缩成四步： Plan → Write → Ship → Steer 乍一看，只是把几个热门 AI 工具串了起来。但真正厉害的地方，是它没有强迫一个模型从头干到尾，而是把不同模型放到了各自更合适的位置。复杂需求先交给 Fable 5.1。它不急着写代码，而是先分析需求、拆解任务、定义验收标准，再决定要启动哪些 Agent。任务明确以后，Grok 4.6 接手实现。 Cursor Cloud Agent 给它提供独立的云端环境、代码仓库和工具，让它能真正修改代码、运行测试并提交 PR。 Grok Bot 则站在更上面。它更像这支 AI 团队的技术负责人：谁来做？用哪个模型？ Agent 有没有跑偏？任务卡在哪里？结果是否达到要求？需不需要继续追加指令？这些过去都需要人盯着。现在连“管理编程 Agent”这件事，也开始被 Grok Bot 接管了。所以这四个产品并不是简单叠加。它们刚好组成了一支完整的 AI 工程团队： - Fable 5.1：架构师 - Grok 4.6：程序员 - Cursor Cloud Agent：云端工位和执行环境 - Grok Bot：技术负责人以前大家争论 Claude、Grok、GPT 谁写代码最强。但单个模型再强，也要同时理解需求、设计方案、修改代码、运行测试、处理环境问题和汇报结果。什么都让一个模型干，表面上简单，实际又贵又容易跑偏。这套组合换了一个思路：不找一个全能模型，而是给不同模型安排最合适的岗位。人也不需要守着十几个 Agent 窗口反复追问。你在手机或 Slack 里发出目标，Grok Bot 负责启动和管理 Cursor Cloud Agents。某个 Agent 卡住了，它继续追；方向偏了，它补充指令；执行完成后，它再把 PR 和验证证据交回来。这已经不只是“AI 帮你写代码”。更接近：你提出目标，一支 AI 工程团队负责把事情推进到可以验收。当然，原视频主要展示的是工作流架构，不是一份完整的生产实测报告。 “Fable 负责规划，Grok 负责编码”也不一定适合所有项目。最终还要看一次完成率、返工次数、执行速度、Token 成本和人工审核时间。但方向已经很清楚了。 AI 编程的下一阶段，不会只比哪个模型更强。而是比谁能把规划、执行、环境和管理组织起来。一个强模型只能提高单次任务的上限。一套王炸组合，才有机会把 AI 真正变成团队。

Fable 5.1 + Cursor Cloud Agent + Grok 4.6 + Grok Bot，可能是目前 AI 编程最强的一套“王炸组合” 分工非常明确： - Fable 5.1 负责规划。 - Grok 4.6 负责写代码。 - Cursor Cloud Agent 负责开机器、跑任务、测试和提 PR。 - Grok Bot 负责远程调度、追进度和纠偏。整个流程可以压缩成四步： Plan → Write → Ship → Steer 乍一看，只是把几个热门 AI 工具串了起来。但真正厉害的地方，是它没有强迫一个模型从头干到尾，而是把不同模型放到了各自更合适的位置。复杂需求先交给 Fable 5.1。它不急着写代码，而是先分析需求、拆解任务、定义验收标准，再决定要启动哪些 Agent。任务明确以后，Grok 4.6 接手实现。 Cursor Cloud Agent 给它提供独立的云端环境、代码仓库和工具，让它能真正修改代码、运行测试并提交 PR。 Grok Bot 则站在更上面。它更像这支 AI 团队的技术负责人：谁来做？用哪个模型？ Agent 有没有跑偏？任务卡在哪里？结果是否达到要求？需不需要继续追加指令？这些过去都需要人盯着。现在连“管理编程 Agent”这件事，也开始被 Grok Bot 接管了。所以这四个产品并不是简单叠加。它们刚好组成了一支完整的 AI 工程团队： - Fable 5.1：架构师 - Grok 4.6：程序员 - Cursor Cloud Agent：云端工位和执行环境 - Grok Bot：技术负责人以前大家争论 Claude、Grok、GPT 谁写代码最强。但单个模型再强，也要同时理解需求、设计方案、修改代码、运行测试、处理环境问题和汇报结果。什么都让一个模型干，表面上简单，实际又贵又容易跑偏。这套组合换了一个思路：不找一个全能模型，而是给不同模型安排最合适的岗位。人也不需要守着十几个 Agent 窗口反复追问。你在手机或 Slack 里发出目标，Grok Bot 负责启动和管理 Cursor Cloud Agents。某个 Agent 卡住了，它继续追；方向偏了，它补充指令；执行完成后，它再把 PR 和验证证据交回来。这已经不只是“AI 帮你写代码”。更接近：你提出目标，一支 AI 工程团队负责把事情推进到可以验收。当然，原视频主要展示的是工作流架构，不是一份完整的生产实测报告。 “Fable 负责规划，Grok 负责编码”也不一定适合所有项目。最终还要看一次完成率、返工次数、执行速度、Token 成本和人工审核时间。但方向已经很清楚了。 AI 编程的下一阶段，不会只比哪个模型更强。而是比谁能把规划、执行、环境和管理组织起来。一个强模型只能提高单次任务的上限。一套王炸组合，才有机会把 AI 真正变成团队。

蓝哥AI

30,987 Aufrufe • vor 1 Monat

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

37,398 Aufrufe • vor 5 Monaten