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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👇

huangserva

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教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

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Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

0x_Miko

188,102 次观看 • 2 个月前

蚂蚁百灵刚刚发布了 Ling-3.0-flash：一个AI 执行层的关键拼图刚刚看到 Ling-3.0-flash 正式发布，我觉得这款模型值得认真关注。原因很简单：在 AI 工程越来越深入到实际业务的今天，大家早就不满足于模型“会不会想”了，更关键的是它“能不能持续做”。尤其是在 Agent 工作流中，需要高频调用工具、迭代代码、处理长程任务时，一个响应快、执行稳的执行引擎成了刚需。Ling-3.0-flash 的出现，正好瞄准了这个缺口。 1. Agent 的执行层从我的角度看，它最聪明的一点是没有去硬拼超大模型的深度推理能力，而是把自己定位成一个高速执行引擎——负责把已经规划好的任务快速落地。这在实际应用中特别实用，比如当大模型把方案设计好之后，剩下的代码生成、工具调用、批量处理就需要一个既快又稳的模型来接手。 2. 为什么它能兼顾速度和成本技术细节上，它采用 124B 参数的 MoE 架构，但实际激活参数约 5.1B，在推理速度和运行成本之间找平衡。它还支持混合推理模式：简单任务可以关闭 Reasoning，降低延迟，适合大批量处理；复杂任务则可以开启思考模式，保持逻辑连贯。原生支持 256K 上下文，对需要持续读取历史指令和项目状态的 Agent 工作流也很重要。 3.如何使用我觉得 Ling-3.0-flash 最适合做 Agent 工作流里的执行节点。反复调用 API 或 MCP 工具时，它能根据结构化错误信息自我诊断和修复，不容易在循环调试中卡死，因此适合放进 Loop 或 Graph 架构。 4.结对编程和批量任务结对编程是一个典型场景：人负责架构规划、边界定义和测试，Ling-3.0-flash 负责快速生成代码、调用工具、读取报错，并根据反馈持续修改。批量处理长文档、日志、简历和结构化数据时，它看重的也是速度、格式稳定性和成本控制。直播数字人或高频办公协作，则需要它的低延迟响应来减少体验断层。 5.边界当然，它不是万能模型。复杂系统不能只靠一句指令搞定；缺乏架构和测试环境时，结果可能跑偏；需要深度冷门知识的研究任务，还是更适合交给更大规模的推理模型。更合理的用法是：大模型负责搜索、规划和架构设计，把方案写成规范文档；Ling-3.0-flash 负责高频工具调用、代码执行和批量处理。总结：Ling-3.0-flash 不是来替代所有模型的，而是把 Agent 工作流里“执行层”这件事做得更快、更稳。大模型负责想清楚，它负责做出来。

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奶牛叔

66,157 次观看 • 22 天前

🚀太强了！Claude Code 现在可以控制 Workflow 的规模了。目前一共有 4 个选项： unrestricted：不限制规模，由 Claude 根据任务复杂度自行决定 small：少于 5 个 Agent medium：少于 15 个 Agent，也是默认选项 large：少于 50 个 Agent 需要注意的是，这些更像是“规模建议”，而不是硬性上限。如果你的 Prompt 明确要求使用不同数量的 Agent，Claude 仍然可能覆盖当前设置，采用更适合任务的规模。对于担心 Workflow 开太多 Agent、消耗过高，或者想控制执行复杂度的人来说，这个功能非常实用。 #ClaudeCode #Workflows

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AI超元域

15,038 次观看 • 19 天前

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

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歸藏(guizang.ai)

47,074 次观看 • 3 个月前

国产最新的多模态模型来了！！前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。提几个我觉得挺务实的点： 1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。 2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。 3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。 4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。海外平台：国内平台：

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耳朵

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Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

0x_Miko

155,054 次观看 • 2 个月前

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 DeerFlow 2.0 不是提升效率，是把几乎所有工作流程交给 AI。

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 DeerFlow 2.0 不是提升效率，是把几乎所有工作流程交给 AI。

开发者Hailey

62,129 次观看 • 4 个月前

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

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axiaisacat

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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

29,514 次观看 • 5 个月前

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

Xudong Han

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很多人一聊到选哪条链？第一反应都是：热度高不高？补贴多不多？生态有没有流量？但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议，我反而有种感觉：这不是在给 Sui 站台，更像是一场技术自白。首先Talus 选 Sui，真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事，在别的链上，很难跑得像样。先说清楚一点：Talus 要做的不是一个 AI 应用，也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络：成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提，就把底层链的门槛直接拉满。为什么是 Sui？我听下来，核心其实就三点。第一，并行执行。代理世界不是排队点菜，不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多，如果底层还是串行执行，结果只有一个：越跑越卡，最后只能做 demo。Sui 的并行执行，本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的，这点和 Talus 的形态非常贴合。第二，高吞吐量。代理不是偶尔动一下，而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住，所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说，吞吐量不是加分项，是能不能活下来的前提条件。第三，移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑，它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上，本身就更像现代应用，而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”，我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队，而是工程师视角下的现实选择。至于多链？我自己的理解是：Talus 不是不懂多链，而是很清楚——在基础设施阶段，过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统，先把一个底层跑通、跑稳，比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”，但真正做底层的人，往往会先问一句：现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模？从这个角度看，Talus 的选择是理性的，也是偏长期的。不追热点，不抢流量，先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热，但一旦真跑起来，后面的持续热度，反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

很多人一聊到选哪条链？第一反应都是：热度高不高？补贴多不多？生态有没有流量？但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议，我反而有种感觉：这不是在给 Sui 站台，更像是一场技术自白。首先Talus 选 Sui，真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事，在别的链上，很难跑得像样。先说清楚一点：Talus 要做的不是一个 AI 应用，也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络：成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提，就把底层链的门槛直接拉满。为什么是 Sui？我听下来，核心其实就三点。第一，并行执行。代理世界不是排队点菜，不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多，如果底层还是串行执行，结果只有一个：越跑越卡，最后只能做 demo。Sui 的并行执行，本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的，这点和 Talus 的形态非常贴合。第二，高吞吐量。代理不是偶尔动一下，而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住，所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说，吞吐量不是加分项，是能不能活下来的前提条件。第三，移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑，它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上，本身就更像现代应用，而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”，我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队，而是工程师视角下的现实选择。至于多链？我自己的理解是：Talus 不是不懂多链，而是很清楚——在基础设施阶段，过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统，先把一个底层跑通、跑稳，比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”，但真正做底层的人，往往会先问一句：现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模？从这个角度看，Talus 的选择是理性的，也是偏长期的。不追热点，不抢流量，先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热，但一旦真跑起来，后面的持续热度，反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

百里 🌊RIVER | MemeMax⚡️|🧠SENT

13,710 次观看 • 8 个月前

最近拿 StepFun 的 Step 3.7 Flash 跑了一次完整的自动编程流水线，从需求文档到能用的工具，65 分钟，中间没碰键盘。先说模型。Step 3.7 Flash 的定位是把 Agent 工作流从头跑到尾：规划、写代码、跑测试、审代码、出错重试，看的是整条流程跑完的综合效率。原生多模态，开源可部署。Agent 循环一次要调几百次模型，快和便宜在这里不是锦上添花，是能不能跑得起的问题。再说项目。hero-coding 是我用 Go 写的一个自动编程流水线：输入一份 Markdown 需求文档，四个 Agent 执行——Planner 把需求拆成带依赖关系的小任务，Worker 在独立的 git worktree 里写代码提交，Verifier 跑测试出硬证据，Reviewer 审 diff，通过就合入主干，不过就打回重做。四个角色全部由 Step 3.7 Flash 驱动，区别只是 system prompt 和工具权限。这次给它的需求：做一个 Agent 运行日志分析工具，读日志文件，统计每个 Agent 的调用次数、成功率、平均耗时、token 消耗，找出最慢和最不稳定的 Agent。实际跑下来： · Planner 把需求拆成 6 个任务，自动排好依赖顺序 · 6 个任务全部自动交付，逐个合入主干 · 期间 Reviewer 打回 5 次——有测试全绿但被审出正确性问题的，有只改测试期望值想糊弄过去被拒收的，全部在重试轮次内自动修复 · 不是一个模型在自言自语，是多个 Agent 在互相检查，而且检查真的拦住了东西 · 最终产出的 CLI 直接能用，视频结尾是它分析真实日志的输出视频是完整过程的运行日志。国内: 海外： StepFun

最近拿 StepFun 的 Step 3.7 Flash 跑了一次完整的自动编程流水线，从需求文档到能用的工具，65 分钟，中间没碰键盘。先说模型。Step 3.7 Flash 的定位是把 Agent 工作流从头跑到尾：规划、写代码、跑测试、审代码、出错重试，看的是整条流程跑完的综合效率。原生多模态，开源可部署。Agent 循环一次要调几百次模型，快和便宜在这里不是锦上添花，是能不能跑得起的问题。再说项目。hero-coding 是我用 Go 写的一个自动编程流水线：输入一份 Markdown 需求文档，四个 Agent 执行——Planner 把需求拆成带依赖关系的小任务，Worker 在独立的 git worktree 里写代码提交，Verifier 跑测试出硬证据，Reviewer 审 diff，通过就合入主干，不过就打回重做。四个角色全部由 Step 3.7 Flash 驱动，区别只是 system prompt 和工具权限。这次给它的需求：做一个 Agent 运行日志分析工具，读日志文件，统计每个 Agent 的调用次数、成功率、平均耗时、token 消耗，找出最慢和最不稳定的 Agent。实际跑下来： · Planner 把需求拆成 6 个任务，自动排好依赖顺序 · 6 个任务全部自动交付，逐个合入主干 · 期间 Reviewer 打回 5 次——有测试全绿但被审出正确性问题的，有只改测试期望值想糊弄过去被拒收的，全部在重试轮次内自动修复 · 不是一个模型在自言自语，是多个 Agent 在互相检查，而且检查真的拦住了东西 · 最终产出的 CLI 直接能用，视频结尾是它分析真实日志的输出视频是完整过程的运行日志。国内: 海外： StepFun

劳伦斯

51,937 次观看 • 2 个月前

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

0x鸣人

38,481 次观看 • 21 天前

我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。

我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。

宝玉

76,401 次观看 • 1 年前

最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候，殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。你们知道腾讯低调到什么程度吗？前几天发布的Hy3 ，21B的激活参数已经可以打平旗舰水准，并且直接塞进微信10 亿+用户手里，这才是国产大模型真正的王炸啊兄弟们！说实话周一刷到 Hy3 发布消息那会儿，我第一反应跟很多人一样：又一个卷参数的国产模型？趁着周末有空，我仔细翻了一圈资料，发现完全不是这么回事。原来Tencent Hy这个模型从一开始就不是朝着聊天模型去的，人家的定位就是奔着干活去的 Agent 向 LLM。另外最反直觉的是它的推理效率，295B 总参数，实际激活只有 21B 的 MoE 架构，就能打平参数是它 2 到 5 倍的旗舰模型，这事儿我琢磨了一下，其实有点像团队管理，并不是说人越多产出越高，关键得看真正干活的那几个人靠不靠谱。为什么这个效率重要呢？你想想微信每天服务 10 亿人， token 成本多一厘都是天文数字， 21B 激活还能打出旗舰水准，我觉得这才是它能被规模化铺开的根本原因，跟刷榜没半毛钱关系。说到刷榜，我仔细研究之后这个版本还真不是，从 preview 到正式版，Hy3 是Hunyuan团队拿了50 多个真实业务的反馈不断迭代出来的，内部 WorkBuddy 任务成功率从 72% 干到 90%，耗时降了 34%，幻觉和常识错误全往下掉。我原来以为 Agent 的核心是想得多深，后来发现真正决定能不能上生产的，是稳不稳，比如工具编排会不会中途崩，出错了能不能自己爬回来，换个框架差不差太多等等，就是这些不起眼的东西，才是能跑完一整套 workflow 不掉链子的关键。当然实际测试下来Hy3 也有短板，比如纯视觉它还不够强，不过腾讯也有单独的多模态大模型线，它能打的主要还是 coding、办公、复杂任务规划这几块。最后说个我的一个判断：就是接下来大模型拼的可能不是谁参数更大了，核心看谁能把干活的能力以最低摩擦送到更多人手里，比如Hy3 我理解它可能不是一个更会聊天的模型，更像是一个更会干活的 Agent 底座。话说回来，腾讯这步棋确实走得挺狠，我觉得国产大模型的拐点真的要到了，下方视频是我用Hy3跑的几个测试案例，分别让它做了一个介绍自己的HTML网页，一个我的认知系统agent网页，和做了一个10页的PPT，都很惊艳，大家可以感受下，会干活、会自检、还会主动说自己哪没做到位，我觉得这才是 Agent 时代，真正能用的模型该有的样子hh～ #Hy3 #Hunyuan #TencentAI

最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候，殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。你们知道腾讯低调到什么程度吗？前几天发布的Hy3 ，21B的激活参数已经可以打平旗舰水准，并且直接塞进微信10 亿+用户手里，这才是国产大模型真正的王炸啊兄弟们！说实话周一刷到 Hy3 发布消息那会儿，我第一反应跟很多人一样：又一个卷参数的国产模型？趁着周末有空，我仔细翻了一圈资料，发现完全不是这么回事。原来Tencent Hy这个模型从一开始就不是朝着聊天模型去的，人家的定位就是奔着干活去的 Agent 向 LLM。另外最反直觉的是它的推理效率，295B 总参数，实际激活只有 21B 的 MoE 架构，就能打平参数是它 2 到 5 倍的旗舰模型，这事儿我琢磨了一下，其实有点像团队管理，并不是说人越多产出越高，关键得看真正干活的那几个人靠不靠谱。为什么这个效率重要呢？你想想微信每天服务 10 亿人， token 成本多一厘都是天文数字， 21B 激活还能打出旗舰水准，我觉得这才是它能被规模化铺开的根本原因，跟刷榜没半毛钱关系。说到刷榜，我仔细研究之后这个版本还真不是，从 preview 到正式版，Hy3 是Hunyuan团队拿了50 多个真实业务的反馈不断迭代出来的，内部 WorkBuddy 任务成功率从 72% 干到 90%，耗时降了 34%，幻觉和常识错误全往下掉。我原来以为 Agent 的核心是想得多深，后来发现真正决定能不能上生产的，是稳不稳，比如工具编排会不会中途崩，出错了能不能自己爬回来，换个框架差不差太多等等，就是这些不起眼的东西，才是能跑完一整套 workflow 不掉链子的关键。当然实际测试下来Hy3 也有短板，比如纯视觉它还不够强，不过腾讯也有单独的多模态大模型线，它能打的主要还是 coding、办公、复杂任务规划这几块。最后说个我的一个判断：就是接下来大模型拼的可能不是谁参数更大了，核心看谁能把干活的能力以最低摩擦送到更多人手里，比如Hy3 我理解它可能不是一个更会聊天的模型，更像是一个更会干活的 Agent 底座。话说回来，腾讯这步棋确实走得挺狠，我觉得国产大模型的拐点真的要到了，下方视频是我用Hy3跑的几个测试案例，分别让它做了一个介绍自己的HTML网页，一个我的认知系统agent网页，和做了一个10页的PPT，都很惊艳，大家可以感受下，会干活、会自检、还会主动说自己哪没做到位，我觉得这才是 Agent 时代，真正能用的模型该有的样子hh～ #Hy3 #Hunyuan #TencentAI

AYi

193,721 次观看 • 1 个月前

这两年我一直有个默认假设：模型参数越大，能力越强，什么任务都该交给最大的那个模型去做。但最近我在搭一个需要长流程、反复调用工具的 Agent 任务时，专门试了试把"规划"和"执行"拆开、交给不同模型来做的思路，用的执行端模型是Ant Ling刚发布的 Ling-3.0-flash。这次体验让我对"大模型不是越大越好"这句话有了更具体的理解。我遇到的问题起因是我想搭一个 Blender MCP 的工作流：让 AI 帮我自动完成一个简单场景的粗模搭建和运镜——比如摆几把椅子、设置一个摄像机轨迹，作为后续正式渲染前的预演草稿。一开始我图省事，直接让一个参数量很大的全能模型来处理整个流程：既要它想清楚场景该怎么布局、镜头该怎么运动，又要它高频地调用 Blender 的 MCP 接口去逐步执行动作。结果是，虽然效果还行，但每一步操作等待的时间都不短，跑完一整套流程花的时间和成本都超出了我的预期——毕竟这类任务里，真正需要"深度思考"的部分只占很小一块，绝大多数时间都花在了"调用接口、摆放物体"这类重复动作上。换成"规划-执行分离"之后我把流程拆成了两段：先用一个知识面更广的大模型，把场景的整体构图、镜头运动路径想清楚，写成一份结构化的操作说明；然后把这份说明交给 Ling-3.0-flash，让它作为执行引擎，逐条读取说明并调用 Blender MCP 接口去落地。这一次的差别很明显。Ling-3.0-flash 的总参数量是 124B，但实际推理时只激活 5.1B 参数，加上首字延迟能做到 500 毫秒以内，我能感觉到每一步操作的响应几乎是"秒回"的——不再是那种等大模型"想"完再动手的节奏，而是我一条指令下去，场景里的物体几乎立刻就摆好了。整套流程跑下来，成本也比全用大模型的方案低了不少。我的体会这次尝试让我确认了一件事：如果任务里"想清楚该怎么做"和"把已经想清楚的事情执行出来"这两部分能拆开，那把执行这一段交给 Ling-3.0-flash 这类专门优化过工具调用稳定性和响应速度的模型，确实比一个模型包办到底更划算。但我也发现，这套分工不是无脑套用的——如果场景本身很复杂，需要边搭建边做美学判断（比如构图是否好看、光影是否协调），单靠 Ling-3.0-flash 自己去决定，效果就会打折扣，这部分还是得靠前期规划阶段先想清楚。人负责把边界和验收标准定好，大模型负责规划，Ling-3.0-flash 负责又快又稳地把方案落地——这套组合让我第一次比较直观地感受到"规划-执行分离"这套架构的实际好处。目前Ling-3.0-flash 现已在 OpenRouter 上线——并可免费使用至 2026 年 8 月 3 日。链接：也可以直接网页对话体验：大家不妨去体验体验一下，感受下魅力

这两年我一直有个默认假设：模型参数越大，能力越强，什么任务都该交给最大的那个模型去做。但最近我在搭一个需要长流程、反复调用工具的 Agent 任务时，专门试了试把"规划"和"执行"拆开、交给不同模型来做的思路，用的执行端模型是Ant Ling刚发布的 Ling-3.0-flash。这次体验让我对"大模型不是越大越好"这句话有了更具体的理解。我遇到的问题起因是我想搭一个 Blender MCP 的工作流：让 AI 帮我自动完成一个简单场景的粗模搭建和运镜——比如摆几把椅子、设置一个摄像机轨迹，作为后续正式渲染前的预演草稿。一开始我图省事，直接让一个参数量很大的全能模型来处理整个流程：既要它想清楚场景该怎么布局、镜头该怎么运动，又要它高频地调用 Blender 的 MCP 接口去逐步执行动作。结果是，虽然效果还行，但每一步操作等待的时间都不短，跑完一整套流程花的时间和成本都超出了我的预期——毕竟这类任务里，真正需要"深度思考"的部分只占很小一块，绝大多数时间都花在了"调用接口、摆放物体"这类重复动作上。换成"规划-执行分离"之后我把流程拆成了两段：先用一个知识面更广的大模型，把场景的整体构图、镜头运动路径想清楚，写成一份结构化的操作说明；然后把这份说明交给 Ling-3.0-flash，让它作为执行引擎，逐条读取说明并调用 Blender MCP 接口去落地。这一次的差别很明显。Ling-3.0-flash 的总参数量是 124B，但实际推理时只激活 5.1B 参数，加上首字延迟能做到 500 毫秒以内，我能感觉到每一步操作的响应几乎是"秒回"的——不再是那种等大模型"想"完再动手的节奏，而是我一条指令下去，场景里的物体几乎立刻就摆好了。整套流程跑下来，成本也比全用大模型的方案低了不少。我的体会这次尝试让我确认了一件事：如果任务里"想清楚该怎么做"和"把已经想清楚的事情执行出来"这两部分能拆开，那把执行这一段交给 Ling-3.0-flash 这类专门优化过工具调用稳定性和响应速度的模型，确实比一个模型包办到底更划算。但我也发现，这套分工不是无脑套用的——如果场景本身很复杂，需要边搭建边做美学判断（比如构图是否好看、光影是否协调），单靠 Ling-3.0-flash 自己去决定，效果就会打折扣，这部分还是得靠前期规划阶段先想清楚。人负责把边界和验收标准定好，大模型负责规划，Ling-3.0-flash 负责又快又稳地把方案落地——这套组合让我第一次比较直观地感受到"规划-执行分离"这套架构的实际好处。目前Ling-3.0-flash 现已在 OpenRouter 上线——并可免费使用至 2026 年 8 月 3 日。链接：也可以直接网页对话体验：大家不妨去体验体验一下，感受下魅力

韭菜饼子

83,352 次观看 • 21 天前

前几天看到量子位的视频说Perplexity Computer 复刻彭博机，就一直对这个有所种草今天看到官方发布，秒付钱，一句指令就能build一个产品和Claude code/Cursor有所不同的是，Perplexity Computer 并没有plan mode这种需要多个指令或者调试开发计划的步骤，是仅仅一句话“指令”就能人类无干预做出几乎满足用户需求的产品设计另外值得一说的是，Perplexity Computer的原理和Cursor有点不一样的是，它把复杂任务拆分给很多不同的agent去做，针对不同agent的特长来分配任务，更像一台computer 目前收费是200U一个月🫡下面附上我的测试录屏，这次开箱体验我给到夯爆

前几天看到量子位的视频说Perplexity Computer 复刻彭博机，就一直对这个有所种草今天看到官方发布，秒付钱，一句指令就能build一个产品和Claude code/Cursor有所不同的是，Perplexity Computer 并没有plan mode这种需要多个指令或者调试开发计划的步骤，是仅仅一句话“指令”就能人类无干预做出几乎满足用户需求的产品设计另外值得一说的是，Perplexity Computer的原理和Cursor有点不一样的是，它把复杂任务拆分给很多不同的agent去做，针对不同agent的特长来分配任务，更像一台computer 目前收费是200U一个月🫡下面附上我的测试录屏，这次开箱体验我给到夯爆

Ru7.ai

91,133 次观看 • 5 个月前

自从马云重新现身后，蚂蚁集团一直猛冲AI，大动作不断！像是卯足劲在追赶阿里QWEN！最近更是连发两款实用拉满的模型！！！先是百B级的 Ling 2.6 Flash，盲测阶段就冲上 OpenRouter 趋势榜第一，直接火到了海外！！还不算完，Ant Ling 今天又甩出一张底牌： Ling 2.6 1T ！名字就能看得出来，这个模型能力会更强！！但有一个误区：能力强的不一定是思考模型！ Ling 2.6 1T 不靠拉长推理链条来显得"很聪明"，而是把 token 更多花在理解、规划和输出上。换句话来说：它的核心定位，是面向复杂任务，是精准指令下的执行模型！！ 1M 超长上下文，能把会议纪要、群聊记录、项目文档、零散资料一次性扔进去统一处理。强工具调用能力，可以接进 OpenClaw、Hermes、LangGraph、Dify 等跑工作流。真实问题处理，不只生成漂亮 demo，而是能够读懂已有代码，按照你的要求去干活。 Token 效率更高，不默认展开超长思考，成本控制到最低。最近一段时间都是免费用，不用白不用，我拿了几个真实任务跑了一遍，感受超级明显—— 如果是模糊的指令，它可能不太适合。但如果是比较详细的指令，给它一个工作流，就完全起飞了！！没有了推理过程，感觉非常丝滑，这一点，就挺重要的！！减少了很多“AI自作聪明”的麻烦！！说回蚂蚁这两款模型，完全是冲着落地应用来的，几乎把简单和复杂的应用场景全部包圆。 1T 负责理解复杂目标、拆解任务、整理材料、制定计划。 Flash 负责快速执行、快速改写、快速补全。这精准切入了现在大多数人用AI的“痒点”：总想着用一个“最强模型”解决所有的事情。但我认为真正重要并且正确的是：让对的模型干对的事。这样无论是速度、成本、还是结果一致性，都更能符合预期。

自从马云重新现身后，蚂蚁集团一直猛冲AI，大动作不断！像是卯足劲在追赶阿里QWEN！最近更是连发两款实用拉满的模型！！！先是百B级的 Ling 2.6 Flash，盲测阶段就冲上 OpenRouter 趋势榜第一，直接火到了海外！！还不算完，Ant Ling 今天又甩出一张底牌： Ling 2.6 1T ！名字就能看得出来，这个模型能力会更强！！但有一个误区：能力强的不一定是思考模型！ Ling 2.6 1T 不靠拉长推理链条来显得"很聪明"，而是把 token 更多花在理解、规划和输出上。换句话来说：它的核心定位，是面向复杂任务，是精准指令下的执行模型！！ 1M 超长上下文，能把会议纪要、群聊记录、项目文档、零散资料一次性扔进去统一处理。强工具调用能力，可以接进 OpenClaw、Hermes、LangGraph、Dify 等跑工作流。真实问题处理，不只生成漂亮 demo，而是能够读懂已有代码，按照你的要求去干活。 Token 效率更高，不默认展开超长思考，成本控制到最低。最近一段时间都是免费用，不用白不用，我拿了几个真实任务跑了一遍，感受超级明显—— 如果是模糊的指令，它可能不太适合。但如果是比较详细的指令，给它一个工作流，就完全起飞了！！没有了推理过程，感觉非常丝滑，这一点，就挺重要的！！减少了很多“AI自作聪明”的麻烦！！说回蚂蚁这两款模型，完全是冲着落地应用来的，几乎把简单和复杂的应用场景全部包圆。 1T 负责理解复杂目标、拆解任务、整理材料、制定计划。 Flash 负责快速执行、快速改写、快速补全。这精准切入了现在大多数人用AI的“痒点”：总想着用一个“最强模型”解决所有的事情。但我认为真正重要并且正确的是：让对的模型干对的事。这样无论是速度、成本、还是结果一致性，都更能符合预期。

沐阳

116,421 次观看 • 3 个月前

Karpathy 说过一句话：我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在：把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文调用工具拆解任务持续执行在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它它自己推进你回来 review 结果这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？

Karpathy 说过一句话：我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在：把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文调用工具拆解任务持续执行在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它它自己推进你回来 review 结果这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？

0x_Miko

46,870 次观看 • 2 个月前

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 次观看 • 4 个月前