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腾讯云CodeBuddy团队发布桌面Agent工具“WorkBuddy”，并开启内测。 据介绍，WorkBuddy可直接在本地电脑自主规划并执行多模态复杂任务，例如Excel数据清洗，业务数据日志分析等，还内置了多种海内外模型和主流MCP Server和Skills技能包等。 Manus、OpenClaw、Claude Cowork都是腾讯的学习对象。

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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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16,164 просмотров • 11 месяцев назад

Manus类agent卷疯了，又出来一款ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视化、软件开发、工作流自动化、问题解决6个方面 可以用它来做笔记、写文章、做研究、分析数据、写代码、建网站、自动化工作流、故障排除等等，基本上日常工作覆盖的差不多了 ii-agent集成了搜索引擎、代码编辑器、命令行终端等工具，使得它可以处理更复杂的任务，具备持续学习和适应能力 给了命令行界面和网页界面两种交互方式。目前正在开发针对PDF、音频、图像、视频、幻灯片等不同模态的处理能力 #AIagent #Manus #iiagent #AI智能体
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微软开源了一个功能强大的 VS Code 插件：AI Toolkit，简化 Agent 应用的全流程开发。 在一个界面里，集成了模型浏览、Playground 测试、Agent 构建、批量运行和性能评估等完整功能。 GitHub： 主要功能： - 模型目录浏览，支持 GitHub、OpenAI、Anthropic 等多家提供商的模型； - 交互式 Playground，可快速测试模型能力和多模态功能； - Agent 构建器，支持自然语言生成启动 Prompt 和链式任务分解； - 批量运行测试，能同时在多个模型上执行大量 Prompt 并进行对比； - 内置评估工具，支持 F1 分数、相关性等标准指标测试； - MCP 服务器集成，让 Agent 能够连接外部工具执行实际操作。 通过 VS Code 插件市场搜索 “AI Toolkit for Visual Studio Code” 安装即可使用。
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36,446 просмотров • 9 месяцев назад

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）
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85,825 просмотров • 5 месяцев назад

平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。 恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。 基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。 可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub： 同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。 只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。
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21,964 просмотров • 8 месяцев назад

最近 Claude Cowork 让「桌面 Agent」赛道彻底爆火。 阿里 Qoder 团队也迅速跟进，并秀了一波极限操作： 团队仅用 5 个人，7 天时间，便打造了一款全新的桌面端 Agent 工具：QoderWork。 用户无需任何复杂部署工作，只要简单输入一句话，它就能按需调用授权本地应用，完成文件整理、数据处理、文档生成等任务。 其核心优势在于提供「双重保障」： 一是主打本地执行，无需走云端传输，高效且安全； 二是集成了全球顶尖 SOTA 模型，赋予它极强的意图识别与任务拆解能力。 再配合内置的 MCP 工具，用户不仅能自定义扩展技能，更能实现工作流的全面自动化： 比如让它自动清洗 Excel 数据，生成可视化报告；或者将长音频一键转成文案、小红书笔记。把数小时的工作缩短至分钟级。 地址：
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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。
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酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据 提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析 支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析 比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等 支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具
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18,027 просмотров • 1 год назад

想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。 最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。 支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。 并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。 另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。 并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。 提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。
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GitHubDaily

19,953 просмотров • 5 месяцев назад

又在 GitHub 上发现一款可视化大模型内部运作的开源工具：OpenMAV。 通过交互式终端界面，可实时可视化 LLM 在生成文本时的内部状态，包括注意力分布、MLP 激活值和 Token 预测概率等。 GitHub： 除此之外，还可通过插件轻松扩展可视化功能，并支持多种模型，如 GPT-2、Llama 等。
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26,763 просмотров • 1 год назад

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。 无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。 通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub： 主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理 需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。
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腾讯发布混元3D 2.1 模型 支持真实材质渲染 这是首个完全开源的AI 3D建模工具 提供了模型权重、训练代码和数据处理流程以及核心架构等全部数据👍🏻 混元3D 2.1 通过引入PBR（基于物理的渲染）技术，显著提升了材质细节的真实性，模型在不同光照下更自然、更一致。 可在个人电脑上运行！ 可直接用于生产：腾讯自研游戏编辑器「轻游梦工坊」 使用混元3D后，道具制作时间从 2天/个压缩到0.2天/个，提效显著。
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小互

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初学者学习 Python，经常被引用、可变性这些概念搞得头晕，调试复杂数据结构，更是分不清变量之间的关系，非常头疼。 可以看一下，memory_graph 这个可视化开源工具，它能让我们一眼看清 Python 数据结构和引用关系。 通过直观清晰的图形界面，展示变量间的引用关系、数据共享情况和完整的调用栈，还支持各种 Python 环境包括 Jupyter、VS Code 调试器等。 GitHub： 主要功能： - 可视化任意 Python 数据结构，包括列表、字典、自定义类等； - 清楚显示变量间的引用和共享关系，避免意外的数据修改； - 完整的函数调用栈可视化，理解程序执行流程和作用域； - 支持递归函数、二叉树、链表等复杂数据结构的动态展示。 支持 VS Code、Jupyter、PyCharm 等多种开发环境，同时提供 Web 版调试器，无需安装即可在线体验和学习。
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🔥马斯克：“未来只有视觉的光子数据才能规模化！其他数据都不行！” 所以未来特斯拉机器人采集光子数据，能够突破文本数据在规模和效率上的瓶颈！ 马斯克还曾指出，Grok已经训练了所有可用的数字化数据，包括互联网、书籍等内容，如今不得不依赖人工合成数据来继续训练。
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谢嘉琪

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今天上午刷到网易有道开源了他们的桌面级 Agent 「LobsterAI（有道龙虾）」，第一时间下了个版本实测，简单跑了几轮任务，产品思路和落地细节都做得比较完整，体验也比预期扎实，总体来说，这个「中国版OpenClaw」值得试试看 。 以及我真心建议大部分小白用户别折腾终端了，也不用买什么 Mac Mini、VPS，这种开箱即用的桌面级 agent 就挺好，确实比 OpenClaw 更安全、更省心，几分钟就创建了一个任务并跑成功了。 还是做了一个 daily news 的 24/7 自动处理任务进行测试，可以操作系统里的日历、邮箱等常规应用，也支持绑定 tg/discord/飞书/钉钉，效果和你自己折腾基本一样。这样做的好处是： - 交互门槛低：GUI + 对话式操作，不用折腾复杂命令行。 - 安全机制清晰：本地优先 + 沙箱隔离，数据与系统风险可控。 - 能力可扩展：多模型切换（含本地模型）、内置多种 skills、定时任务、支持长记忆。 - 场景完整：从文档/PPT/数据处理到自动化流程，基本满足大部分用户的需求。 - 更符合国内使用场景：通过钉钉/飞书远程控制电脑执行任务。 Github 地址：
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Ding

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Claude高级玩法：MCP多工具组合，自动化工作流搭建指南 | GitHub、SQLite、Fetch、Filesystem等 在本期视频中，我介绍了多个MCP工具的实际使用案例。我们一起来看如何将GitHub、SQLite、Fetch等工具高效集成到项目中，探索它们的强大功能和实际应用场景。 时间戳： 0:00 - MCP 快速入门 & 工具配置 3:59 - Fetch实战：网页内容抓取 & 多风格内容生成 5:20 - SQLite和Claude集成：100M+大数据分析 7:34 - GitHub集成：自动搜索 & 代码仓库管理 9:10 - CSV数据分析脚本创建 11:15 - 多工具协同：Puppeteer+GitHub自动化工作流
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nicekate

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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。
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小互

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一定要用最聪明最贵的AI大脑型，一定要用最先进的生产力工具！ 实在不理解为啥还有很多人在折腾国内的几个大厂的桌面agent， 1️⃣字节的Coze（一直抄来抄去到现在也不智能，只能用命令行） 2️⃣阿里的悟空（内测邀请制，不好用） 3️⃣腾讯的workbuddy（很基础不智能） 4️⃣腾讯的马维斯（能力比较全面能操控电脑，浏览器） 以上在Codex面前都是弟弟， 我就一句话，国内外众多桌面Agent里，只用Codex就够了， 尤其是零基础小白、文科生，无脑用Codex，别瞎折腾了
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AYi

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Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费， 能在本地设备上离线运行。 讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。 但我认为参数和免费都不是重点， 真正值得注意的是它原生支持函数调用， 意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。 部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。 我计划的用法是这样的，欢迎交流： 日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理， 全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。 以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。
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AYi

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