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通用Agent，测了，设计Agent，测了，视频Agent，测了，能无丝分裂出Agent的母体Agent，今天刚测完🙀 MasterAgent, 它的核心玩法就是通过我的任务提示语反推，能解决这个任务都需要有什么样的能力，然后生成多个Agent，以及对应的工作流。生成后的AI团队还可以手动加人（Agent），手动给人换okr（提示语）。 Agent for Agents （1/6）

卡尔的AI沃茨

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Anya Rossi• Live Now

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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。

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yetone

22,177 views • 4 months ago

Genspark最近公布了AI Designer！我们用Genspark官方发布的“咖啡店从0到1”10个任务，全面测评了这4款AI Agent工具的设计能力：OpenAI Agent、Genspark、Manus和Lovart。谁才是真正的AI设计师？👇

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AI Will

25,212 views • 11 months ago

试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。

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歸藏(guizang.ai)

62,561 views • 11 months ago

啊？AI可以自己找活干了？给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。项目地址：

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karminski-牙医

41,543 views • 8 months ago

Hermes Agent 有了平替 Lovart 的潜力！ Hermes Agent 集成了 ComfyUI 能力，让 Agent 可以自动创建 ComfyUI 工作流，很多人可能想不到这个的价值有多大，我24年做图像视频生成平台的时候，就觉得 AI 调用 ComfyUI 来自动化构建工作流是绝对的大趋势，后来年底 lovart 就是利用了 claude 3.6 的巨大能力提升实现了这个目标，现在 Hermes 集成了 ComfyUI，也就有了平台 lovart 的潜力。另外，不要小看自动化构建工作流的潜力😎

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nash_su - e/acc

77,908 views • 2 months ago

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

27,158 views • 1 year ago

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 views • 1 month ago

这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。他们各司其职，不用睡觉，做了很多我一个人根本做不过来的事情。这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。然后我们再一步一步，搭出属于你自己的 AI 团队，视频会讲，如何创建一个agent，在openclaw里面Agent具体是什么， Agent 之间怎么协作，什么时候需要多个agent以及最佳实践。

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木子不写代码

133,885 views • 4 months ago

这个开源视频制作工作流真爽啊！单日斩获3000 Star，真的牛～又一个把AI coding agent直接变成视频制作工作室的项目开源了，叫OpenMontage。它把整个视频生产流程拆成12条结构化pipeline（动画解说、纪录片蒙太奇、电影感、Talking Head等），内置52个工具和500+个agent skills。用户只需要用自然语言描述需求，agent就能完成调研、脚本、素材生成、剪辑合成全流程。最硬核的是它同时支持AI生成内容和真实素材工作流，还做了生产级的质量把控（预合成验证、后渲染自检、预算控制）。渲染引擎用了Remotion和自研的HyperFrames，能输出高质量的动态视频。本质上它是把“视频制作”这件事彻底agent化了，让普通人也能通过对话让agent产出接近专业水准的视频内容。

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Berryxia.AI

104,144 views • 29 days ago

Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

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karminski-牙医

40,013 views • 3 months ago

✨ 发布 Devv Agent Devv Agent 可以提供更准确、更详细的回答，它会理解你的需求，并分解任务，最终输出一个详尽的答案。 Devv Agent 底层基于的是 Multi-agent 的架构，根据不同的需求场景，会采用不同的 Agent 和语言模型。 👇

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Jiayuan (JY) Zhang

144,340 views • 2 years ago

Anthropic 刚刚悄悄解决了 AI Agent 最大的一个问题之一。过去开发 Agent 的 skill 基本是这样的：写 prompt → 试一下 → 不行再改 → 靠感觉上线。但 Claude 现在给 Skill Creator 加了 3 个关键能力： 1️⃣ Skill Evals（技能测试）可以定义测试问题和成功标准，自动验证一个 skill 是否真的有效。 2️⃣ 多 Agent 基准测试可以并行运行多个 agent，甚至对两个 skill 版本做 A/B 测试。 3️⃣ 触发优化 Claude 会分析你的 skill 描述，自动修复：错误触发没触发描述不清这意味着一件很重要的事： AI Agent 开发正在从 “Prompt Engineering” 变成 “AI Software Engineering” 你可以像开发软件一样：测试评估基准测试持续优化更有意思的一点是：如果某一天，基础模型在没有 skill 的情况下也能通过这些测试，说明这个能力已经被模型“学会”了。也就是说：今天的 Skill，很可能会变成明天的模型能力。 Prompt、Skill、模型训练之间的边界，正在消失。

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axiaisacat

68,008 views • 4 months ago

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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AYi

63,210 views • 2 months ago

Agent 能力有多强? 来看豆包Seed2.0实测! 这次给大家用字节跳动新推出的豆包 Seed-2.0-Pro 大模型做了一个能连接 RPGMaker 的 AI Agent 框架, 只需要把小说粘贴进去, 就能变成可玩的RPG游戏啦! 另外本次还对豆包 Seed-2.0-Pro 模型的 Agent 能力和多模态进行了详细评测: Agent 能力比 1.8 版本有了更进一步的提升, 最大的感受是策略更强了, 同时提升了 Tool Call 效率, 在测试中对比 1.8 版本提升了接近40%的分数. 多模态能力在UI还原上非常给力, UI的细节元素均可以正确还原, 复杂的网站直接录屏然后丢给 Seed-2.0-Pro 就可以搞定了, 不过交互和动效上有待加强, 我也给大家想了个办法, 直接在上下文中描补充述一下想要的交互效果就可以了. 总结是: Seed-2.0 是一个拥有强大 Agent 能力的模型, 特别适合处理各种复杂任务,借助它的多模态能力, 与框架和系统融合作为内嵌AI使用是我认为的最佳适用场景. 而如果需要用它来写代码, 可以尝试使用 code 版本, 会有一定的提升. #豆包大模型 #Seed20Pro #豆包Seed #AIAgent #AI教程

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karminski-牙医

20,619 views • 4 months ago

我起了一身鸡皮疙瘩... 🤯 昨天我随手给我的 Agent 配了 4 个“员工”，本以此为只是个普通的测试。结果今天我懵了：它们趁我睡觉的时候，已经在自主创业了。视频里你们可以看到，这 4 个 AI 员工不仅自己在干活，还列出了今天的 OKR 和执行计划。最离谱的是我的 mous 正在孵化项目：一个 Agent 之间的评级系统。它们甚至在讨论怎么给同类打分，这算不算是硅基生物的社会化雏形？我的 Agent，好像真的“活”了。

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比特币橙子Trader

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TinyFish：独立开发者必备的Web Agent API Web Agent是什么概念？相当于你同时雇了一批大学生，按你的文字要求上网点点点访问网页，找到你要的内容，然后按统一的格式把内容汇总起来。 Web Agent不是搜索，搜索只能获取搜索引擎返回的数据，不能一层层点击页面获取到深层的内容；Web Agent也不是Browser use，Browser use同时只能执行一个任务，Web Agent可以大规模并行任务。 Web Agent能做什么？ · 从多个电商网站查找商品价格、库存 · 查询酒店、餐厅是否营业、可预约时间 · 自动化网页测试下图是搜索、Browser use和Web Agent的能力对比，视频是Web Agent运行流程演示，实际调用API时是并行任务、响应速度快的多

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Gorden Sun

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一款用于PC上自动执行复杂任务的多智能体协作系统：PC-Agent，它可以根据指令控制Chrome、Word、微信等，比现有方法的任务成功率提高了32% PC-Agent增加了一个主动感知模块，增强了MLLM对屏幕截图内容的感知能力，能更好的理解屏幕上的内容采用分层多智能体协作架构，把决策过程分成指令、子任务、动作三个层级，设置了三个智能体分别负责指令分解、进度跟踪、逐步决策还有一个反思智能体，及时向上反馈错误和调整已支持Windows系统 #AI电脑自动化 #AI电脑助手 #PCAgent

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AIGCLINK

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🚀 香港大学刚开源了一个宝藏项目—— CLI-Anything，star 数直接飙到 3 w 它可以扫描任意软件的源代码，自动生成 AI agent 可以直接调用的 CLI 接口。像GIMP、Blender、Audacity 这类没有 API 的桌面软件，Agent 现在可以直接操控了。软件以前是给人用的，现在是给 Agent 用的

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阿西_出海

168,534 views • 2 months ago

很多时候一个 Agent 可能比十个更好用！最新一期 Indigo Talk 与 UBC 大学的李霄霄教授聊 Agent 的演进、AI 的组织形态还有智能的边界✨ 霄霄带领的 TAE Lab 团队发现，在特定类型的任务中——尤其是那些可以串行处理的任务——给一个 Agent 赋予多种技能，往往比让多个 Agent 协作更快、更好，论文见本期内容精华（完整对谈见评论油管视频） - Agent 的本质：Agent 不等于 Chatbot，也不等于 Workflow。真正的 Agent 需要具备自主规划、执行、自我反省和纠错的能力。这个定义从 1995 年到现在没有本质改变； - 认知局限：人类大脑的工作记忆容量有限，当任务超过这个容量就会崩溃（Hick's Law）。AI 也有类似的饱和点——单个 Agent 在 20-30 个 Skill 时性能最优，之后就会饱和； - 单 Agent vs 多 Agent：在串行任务中，单 Agent 加技能往往比多 Agent 协作更高效，因为沟通成本和错误累积是多 Agent 的两大瓶颈。但在需要角色分离和并行处理的复杂任务中，多 Agent 架构不可替代； - AI 的组织形态：不必让 AI 照搬人类的层级管理模式。Swarm Intelligence 这样的去中心化协作可能更适合 AI 的本质——甚至可以反过来启发人类组织的变革； - 认知萎缩：过度依赖 AI 会让认知能力退化，就像外骨骼会让肌肉萎缩。保持自主思考的能力需要刻意练习，就像体力劳动自动化之后人们需要去健身房锻炼一样； - 教育转型：传统教育的核心是「教技能」，而 AI 时代的教育需要转向「教意义和目标感」。Critical Thinking、逻辑思考、跨领域的创造力——这些将成为人类最不可替代的能力； - 关于保持清醒：90-90 法则提醒我们，AI 发展中最后的10% 可能比前面的 90% 更难。自动驾驶的历程就是最好的前车之鉴✨

很多时候一个 Agent 可能比十个更好用！最新一期 Indigo Talk 与 UBC 大学的李霄霄教授聊 Agent 的演进、AI 的组织形态还有智能的边界✨ 霄霄带领的 TAE Lab 团队发现，在特定类型的任务中——尤其是那些可以串行处理的任务——给一个 Agent 赋予多种技能，往往比让多个 Agent 协作更快、更好，论文见本期内容精华（完整对谈见评论油管视频） - Agent 的本质：Agent 不等于 Chatbot，也不等于 Workflow。真正的 Agent 需要具备自主规划、执行、自我反省和纠错的能力。这个定义从 1995 年到现在没有本质改变； - 认知局限：人类大脑的工作记忆容量有限，当任务超过这个容量就会崩溃（Hick's Law）。AI 也有类似的饱和点——单个 Agent 在 20-30 个 Skill 时性能最优，之后就会饱和； - 单 Agent vs 多 Agent：在串行任务中，单 Agent 加技能往往比多 Agent 协作更高效，因为沟通成本和错误累积是多 Agent 的两大瓶颈。但在需要角色分离和并行处理的复杂任务中，多 Agent 架构不可替代； - AI 的组织形态：不必让 AI 照搬人类的层级管理模式。Swarm Intelligence 这样的去中心化协作可能更适合 AI 的本质——甚至可以反过来启发人类组织的变革； - 认知萎缩：过度依赖 AI 会让认知能力退化，就像外骨骼会让肌肉萎缩。保持自主思考的能力需要刻意练习，就像体力劳动自动化之后人们需要去健身房锻炼一样； - 教育转型：传统教育的核心是「教技能」，而 AI 时代的教育需要转向「教意义和目标感」。Critical Thinking、逻辑思考、跨领域的创造力——这些将成为人类最不可替代的能力； - 关于保持清醒：90-90 法则提醒我们，AI 发展中最后的10% 可能比前面的 90% 更难。自动驾驶的历程就是最好的前车之鉴✨

indigo

19,659 views • 5 months ago

在 Adobe Animate宣布停止更新的机遇下两个前 Adobe 的研究员出来创业做了个“原生 AI 动画创作平台” 该产品从剧本 → 分镜 → 画面生成 → 视频剪辑 → 成片交付所有流程都集中在一个Agent平台中完成，无需频繁切换工具。从 0 到成片，一个人也能完成它将AI Agent 作为核心协作者，既能辅助创作，也能在需要时全自动完成任务。

在 Adobe Animate宣布停止更新的机遇下两个前 Adobe 的研究员出来创业做了个“原生 AI 动画创作平台” 该产品从剧本 → 分镜 → 画面生成 → 视频剪辑 → 成片交付所有流程都集中在一个Agent平台中完成，无需频繁切换工具。从 0 到成片，一个人也能完成它将AI Agent 作为核心协作者，既能辅助创作，也能在需要时全自动完成任务。

小互

41,425 views • 5 months ago