Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

阿里悄悄上线了workbuddy的对标产品：千问办公，挤进了AI智能办公赛道它把自家的QoderWork、悟空、MuleRun三个工具捏在了一起除了Office全套、多模态内容生成和自动化执行等功能外，一个亮眼的能力是它把开发+部署+上线打通了，等于把开发的后半段也包了比如说生成网页后可以直接上线，连同域名、数据库和托管一站式搞定了，对一般用户来说一句话就能有一个带数据库的在线站点小道消息，据说未来其旗舰版针对复杂任务可能会用A社的模型在AI时代，人们打开电脑的第一件事或不再是打开Word、Excel，而是唤起一个Agent，这个习惯被培养起来后，可能会是下一代办公的超级入口 #AI办公 #千问办公

AIGCLINK

37,300 subscribers

53,467 просмотров • 1 месяц назад •via X (Twitter)

Наука и технологии Образование Здоровье и велнес

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 23

Фото профиля Uncle Lee

Uncle Lee1 месяц назад

是的，我每天上午唤醒电脑后的第一件事儿就是在WorkBuddy查看或阅读自动化任务的结果或内容，然后部署当天新的任务或继续修正、定制、升级Agent和添加新的Skill，基本上从早到晚所有工作都依赖WB了。

Фото профиля AIGCLINK

AIGCLINK1 месяц назад

官网：

Фото профиля White2dog

White2dog1 месяц назад

阿里就是ai路线太不清晰了，qoder work这算是没了又是只当成出海牌子？

Фото профиля AIGCLINK

AIGCLINK1 месяц назад

这次据说是战略聚焦，内部重整要重点推这个

Фото профиля Y_Shuai老楊

Y_Shuai老楊1 месяц назад

你忘了还有一个KimiWork。

Фото профиля Bypass

Bypass1 месяц назад

之前推的悟空，bug 多如牛毛，企业平台连自定义模型对接都能一堆错，不给看本地日志只能找官方客服，一修就是一个多月…这种效率真的是让人叹为观止。

Фото профиля 荣顶RD

荣顶RD1 месяц назад

@lifesinger 预言家🤠真的是 "千问办公"

Фото профиля 太初

太初1 месяц назад

竞猜：这次 qwen work 能活几个月

Фото профиля henry ren

henry ren1 месяц назад

聚焦个屁，accio呢，都不知道干啥用的

Фото профиля M-Auspicious

M-Auspicious1 месяц назад

阿里做出来的AI垃圾是真不少🤣

Фото профиля 躺

躺1 месяц назад

把生成、部署、域名和数据库打通，确实比单纯写文档更接近下一代办公入口。可入口之争最后不只看模型能力，还看权限管理、企业数据、审计、稳定性和出错后的责任归属。一句话上线网站很爽，一句话把错误数据和权限配置一起上线也很危险。谁能让Agent既敢执行又可追责，谁才有机会替代Office成为默认工作界面。

Фото профиля YANG

YANG1 месяц назад

阿里做啥啥不成

Фото профиля 晚晚

晚晚1 месяц назад

办公套件也开始卷到部署了

Фото профиля 大金

大金1 месяц назад

阿里什么东西都贵的要死

Фото профиля Nomi

Nomi1 месяц назад

有饿了么大额优惠券么

Фото профиля jujuboy

jujuboy1 месяц назад

这界面和qoderwork一样啊

Фото профиля 𝗔𝗜体验官

𝗔𝗜体验官1 месяц назад

但愿这次阿里不是简单做出一个还没弄好的产品。

Фото профиля nasa

nasa1 месяц назад

总感觉阿里的产品策划很失败

Фото профиля Alex Chou

Alex Chou1 месяц назад

悟空现在还需要邀请码吗？自从发布后就没抢到过。。。

Фото профиля 星河

星河1 месяц назад

阿里的产品真乱，QoderWork和这个不是差不多

Фото профиля 上单VN先死MA

上单VN先死MA1 месяц назад

人都裁没了吗 UI层都不如 ai写的或者说，UI是qwen 3.8 max的杰作....

Фото профиля 阿超 | AI工具省钱笔记

阿超 | AI工具省钱笔记1 месяц назад

阿里腾讯字节三国杀开始了

Фото профиля AI Mastery Guide

AI Mastery Guide1 месяц назад

Full site from a single sentence, domain and hosting included, that's a serious bundle.

Похожие видео

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,708 просмотров • 6 месяцев назад

AI 外卖也是吃上了! 体验了一把AI点外卖，给大家录个短视频哈哈。去年年初的时候我就在跟朋友讨论，Agent的终极赛道是替人办事。如果平台可以把各种证件、证明、开票、检验等等流程都能包装成Agent，Agent就能帮我跑通这一切。想象一下如果你是公司财务，过去办点事可能要各个部门和银行跑一天排队取号填单盖章，现在有了Agent，只需要跟它说一句就全都搞定了。(老板: 我觉得财务同学是不是可以... 财务同学: AI盖不了章哈) 没想到这一天来得如此之快, 千问APP一口气上线了400多项新功能。直接接入了阿里全家桶：淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德，全部打通。最关键的是，在APP这些功能是打通的，不用跳来跳去。比如拿旅行规划举例, 北方朋友春节想带全家去海边玩，跟千问说一句，它就能自己调用飞猪订机票、订酒店，用高德规划路线、叫车，甚至帮你定年夜饭。以前做个旅行攻略要好几个APP之间反复横跳点几十次，现在一个对话框全搞定。千问未来承担的入口功能远比想象的要大, 所有的 APP 都可以包装为 Agent 供千问调用, 大家最早是从鼠标点击，然后是手指触控，到现在用自然语言对话, 就能让AI帮你办事——这会不会是是第三次人机交互革命的开端? 现在来看阿里模型强（我上周给大家做了个HuggingFace上的下载量统计， Qwen 系列开源模型下载了8亿4千万次），生态全（购物、外卖、出行、支付、办公开会一把抓），而且走的是MCP和A2A协议的路线（相对于模拟点击会更稳定, 生态强真的太重要了...）, 想象空间真的很大啊. 我赶紧吃我荠菜猪肉锅贴去了~ #千问APP #阿里千问 #阿里巴巴 #AI #AI外卖

AI 外卖也是吃上了! 体验了一把AI点外卖，给大家录个短视频哈哈。去年年初的时候我就在跟朋友讨论，Agent的终极赛道是替人办事。如果平台可以把各种证件、证明、开票、检验等等流程都能包装成Agent，Agent就能帮我跑通这一切。想象一下如果你是公司财务，过去办点事可能要各个部门和银行跑一天排队取号填单盖章，现在有了Agent，只需要跟它说一句就全都搞定了。(老板: 我觉得财务同学是不是可以... 财务同学: AI盖不了章哈) 没想到这一天来得如此之快, 千问APP一口气上线了400多项新功能。直接接入了阿里全家桶：淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德，全部打通。最关键的是，在APP这些功能是打通的，不用跳来跳去。比如拿旅行规划举例, 北方朋友春节想带全家去海边玩，跟千问说一句，它就能自己调用飞猪订机票、订酒店，用高德规划路线、叫车，甚至帮你定年夜饭。以前做个旅行攻略要好几个APP之间反复横跳点几十次，现在一个对话框全搞定。千问未来承担的入口功能远比想象的要大, 所有的 APP 都可以包装为 Agent 供千问调用, 大家最早是从鼠标点击，然后是手指触控，到现在用自然语言对话, 就能让AI帮你办事——这会不会是是第三次人机交互革命的开端? 现在来看阿里模型强（我上周给大家做了个HuggingFace上的下载量统计， Qwen 系列开源模型下载了8亿4千万次），生态全（购物、外卖、出行、支付、办公开会一把抓），而且走的是MCP和A2A协议的路线（相对于模拟点击会更稳定, 生态强真的太重要了...）, 想象空间真的很大啊. 我赶紧吃我荠菜猪肉锅贴去了~ #千问APP #阿里千问 #阿里巴巴 #AI #AI外卖

karminski-牙医

11,958 просмотров • 8 месяцев назад

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

小互

85,719 просмотров • 1 год назад

想赚钱吗。其实很简单。谷歌前CEO施密特，把路指出来了。去创办一家AI智能体公司。注意，不是让你去开发平台或框架。而是去开发一个能具体执行任务的AI。 AI的智能体时代，已经开始了。未来一两年，所有人都会挤进这个赛道。各种各样的智能体会互相竞争，厮杀。如果你能做出一个比别人都强的智能体。你或许就能打造出一家了不起的公司。而且是你自己100%控股。但这背后有个问题。为什么这些曾经的科技巨头高管，现在反而开始鼓励个人创业了。是真心希望看到成千上万个小公司崛起吗。还是说，他们已经看到了某种趋势，想让大众去趟雷，然后他们再来收购或模仿。旧的权力结构，真的会轻易让渡机会给普通人吗。

想赚钱吗。其实很简单。谷歌前CEO施密特，把路指出来了。去创办一家AI智能体公司。注意，不是让你去开发平台或框架。而是去开发一个能具体执行任务的AI。 AI的智能体时代，已经开始了。未来一两年，所有人都会挤进这个赛道。各种各样的智能体会互相竞争，厮杀。如果你能做出一个比别人都强的智能体。你或许就能打造出一家了不起的公司。而且是你自己100%控股。但这背后有个问题。为什么这些曾经的科技巨头高管，现在反而开始鼓励个人创业了。是真心希望看到成千上万个小公司崛起吗。还是说，他们已经看到了某种趋势，想让大众去趟雷，然后他们再来收购或模仿。旧的权力结构，真的会轻易让渡机会给普通人吗。

墓碑科技

130,286 просмотров • 6 месяцев назад

ChatGPT 桌面端（原来的 Codex App）今天加入了语音控制，macOS 和 Windows 用户可以直接用嘴指挥 AI 干活了。具体来说，你可以一边跟 ChatGPT 说话，一边让它操控电脑、启动 Codex 写代码、调度 ChatGPT Work 执行任务，全程不用打字。开着一个语音对话，同时管理多个后台 Agent（智能体），有点像一个人坐在那里口述指令，几个助手分头干活。这个功能基于 GPT-Live，OpenAI 在 7 月 8 日刚上线的新一代语音模型。GPT-Live 最大的变化是全双工架构，也就是它能同时听你说话和给你回话，不用像以前那样等你说完、停顿、它再开口。遇到复杂问题，它会把推理任务丢给后台的 GPT-5.5 处理，自己继续跟你聊，不会卡住。 macOS 用户多了一个叫 Appshots 的功能：语音对话时，ChatGPT 可以直接看到你当前最前面的窗口，了解你在做什么，回答就更贴合上下文。比如你正在看一段代码，直接说“这个函数有什么问题”，它能看到屏幕内容来回答。Windows 用户暂时没有这个能力。此外，iPhone 用户可以通过远程配对的方式，用 iOS 上的 ChatGPT 语音来操控桌面端的 Codex。等于你拿着手机在沙发上就能指挥电脑写代码。Android 支持还在路上。今天全球同步推出，面向 Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 用户。免费用户暂不可用。

ChatGPT 桌面端（原来的 Codex App）今天加入了语音控制，macOS 和 Windows 用户可以直接用嘴指挥 AI 干活了。具体来说，你可以一边跟 ChatGPT 说话，一边让它操控电脑、启动 Codex 写代码、调度 ChatGPT Work 执行任务，全程不用打字。开着一个语音对话，同时管理多个后台 Agent（智能体），有点像一个人坐在那里口述指令，几个助手分头干活。这个功能基于 GPT-Live，OpenAI 在 7 月 8 日刚上线的新一代语音模型。GPT-Live 最大的变化是全双工架构，也就是它能同时听你说话和给你回话，不用像以前那样等你说完、停顿、它再开口。遇到复杂问题，它会把推理任务丢给后台的 GPT-5.5 处理，自己继续跟你聊，不会卡住。 macOS 用户多了一个叫 Appshots 的功能：语音对话时，ChatGPT 可以直接看到你当前最前面的窗口，了解你在做什么，回答就更贴合上下文。比如你正在看一段代码，直接说“这个函数有什么问题”，它能看到屏幕内容来回答。Windows 用户暂时没有这个能力。此外，iPhone 用户可以通过远程配对的方式，用 iOS 上的 ChatGPT 语音来操控桌面端的 Codex。等于你拿着手机在沙发上就能指挥电脑写代码。Android 支持还在路上。今天全球同步推出，面向 Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 用户。免费用户暂不可用。

宝玉

89,178 просмотров • 1 месяц назад

联网、计算、搜索、Function Call…都来了。今晚偷偷更新了 9000 多行代码，在这个版本中我们上线了智聊™️能力。它实际上是一个 Agent 开发的实验平台，接下来我们会开放接入插件、数据库…或各种有想象力的东西。这一切都是开源的。Agent 编排和 API 的能力开放之后，会让前端应用与 Prompt 的解耦真正成为可能，大大减少 LLM 应用的开发成本。

联网、计算、搜索、Function Call…都来了。今晚偷偷更新了 9000 多行代码，在这个版本中我们上线了智聊™️能力。它实际上是一个 Agent 开发的实验平台，接下来我们会开放接入插件、数据库…或各种有想象力的东西。这一切都是开源的。Agent 编排和 API 的能力开放之后，会让前端应用与 Prompt 的解耦真正成为可能，大大减少 LLM 应用的开发成本。

Luyu Zhang

47,103 просмотров • 3 лет назад

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

indigo

183,917 просмотров • 2 лет назад

AI 动画的门槛被打下来以后，最先卷起来的一定是工作流，一个好用的工作流，可以让做视频这件事变得容易很多。谁能稳定完成，选题 → 脚本 → 角色 → 分镜 → 视频 → 配音 → 音乐 → 发布 → 复盘谁就更有机会把一个小 IP 跑出来。工具只是把第一道门打开了，后面拼的是连续生产能力。

AI 动画的门槛被打下来以后，最先卷起来的一定是工作流，一个好用的工作流，可以让做视频这件事变得容易很多。谁能稳定完成，选题 → 脚本 → 角色 → 分镜 → 视频 → 配音 → 音乐 → 发布 → 复盘谁就更有机会把一个小 IP 跑出来。工具只是把第一道门打开了，后面拼的是连续生产能力。

zhouluobo

24,414 просмотров • 3 месяцев назад

很多人用AI，都用错了。这是Claude代码创造者Boris Cherny的观点。他说，太多人想把AI模型塞进一个盒子里。强制它执行死板的流程。第一步，第二步，第三步。像个机器人产线工人。结果呢？效果反而更差。真正聪明的做法是什么？给它工具。给它自由。给它一个目标。然后让它自己想办法去解决问题。别一开始就喂给它海量信息。给它一个能自己找信息的工具就行了。这让人想起一个老问题。是精密的计划经济能赢？还是自由的市场能赢？答案好像越来越清楚了。技术在进步，但背后的哲学却总在重复。到底是控制带来效率，还是自由带来繁荣？

很多人用AI，都用错了。这是Claude代码创造者Boris Cherny的观点。他说，太多人想把AI模型塞进一个盒子里。强制它执行死板的流程。第一步，第二步，第三步。像个机器人产线工人。结果呢？效果反而更差。真正聪明的做法是什么？给它工具。给它自由。给它一个目标。然后让它自己想办法去解决问题。别一开始就喂给它海量信息。给它一个能自己找信息的工具就行了。这让人想起一个老问题。是精密的计划经济能赢？还是自由的市场能赢？答案好像越来越清楚了。技术在进步，但背后的哲学却总在重复。到底是控制带来效率，还是自由带来繁荣？

墓碑科技

25,606 просмотров • 6 месяцев назад

醒醒，APP的时代要翻篇了！大模型只是智商水平，OpenClaw才是进化大脑，不用等大模型出新版本，它自己就能把自己进化成一套系统。比起花几十万买个只能用1%功能的臃肿软件，这种能把业务线全拧成一股绳的工具才是真降维打击。

醒醒，APP的时代要翻篇了！大模型只是智商水平，OpenClaw才是进化大脑，不用等大模型出新版本，它自己就能把自己进化成一套系统。比起花几十万买个只能用1%功能的臃肿软件，这种能把业务线全拧成一股绳的工具才是真降维打击。

傅盛

36,571 просмотров • 6 месяцев назад

普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。

普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。

木马人

41,381 просмотров • 18 дней назад

这几天有不少国内老板来咨询：大模型怎么接入微信，能不能做成真正可用的办公助手。如果要找一套更贴近国内生态、微信入口更顺手的方案，我想起了腾讯 QClaw，于是下载回来重新试了一下。说实话，有点意外。我之前对它的印象还停留在“微信遥控电脑的小龙虾”，偏尝鲜，能跑但不够稳。但这次看下来，它已经悄悄更新了不少办公相关能力。它现在比较有价值的地方，不是单个功能多惊艳，而是把几个东西串起来了：微信入口、本地电脑、文件处理、浏览器、邮件、Skills 生态，以及越来越多的连接器。里面有一个“专家广场”，覆盖内容创作、数据分析、代码开发等场景。这个方向对职场用户是友好的，因为很多人不是不会用 AI，而是不知道该怎么下指令、怎么拆任务。如果你关注的是“国产模型 + 微信入口这条路，QClaw 确实有测评价值。

这几天有不少国内老板来咨询：大模型怎么接入微信，能不能做成真正可用的办公助手。如果要找一套更贴近国内生态、微信入口更顺手的方案，我想起了腾讯 QClaw，于是下载回来重新试了一下。说实话，有点意外。我之前对它的印象还停留在“微信遥控电脑的小龙虾”，偏尝鲜，能跑但不够稳。但这次看下来，它已经悄悄更新了不少办公相关能力。它现在比较有价值的地方，不是单个功能多惊艳，而是把几个东西串起来了：微信入口、本地电脑、文件处理、浏览器、邮件、Skills 生态，以及越来越多的连接器。里面有一个“专家广场”，覆盖内容创作、数据分析、代码开发等场景。这个方向对职场用户是友好的，因为很多人不是不会用 AI，而是不知道该怎么下指令、怎么拆任务。如果你关注的是“国产模型 + 微信入口这条路，QClaw 确实有测评价值。

Cheery

23,971 просмотров • 4 месяцев назад

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

超级个体｜柿子

51,463 просмотров • 1 месяц назад

AI时代要争做出头鸟🐦：在公司找了几个同事用了下我vibe coding 出来的数据抓取器，一致好评，已经被部门头头和模型组邀约给 presentation，说说如何搞出来的。有一位同事感叹说为啥这么久市面上也发现几个特别好用的，你这么快就能搞出来。讲真能解决他人的问题还是蛮幸福的😆。最近也发现实现Minimal Viable Product 最小可行产品的难度其实越来越低了，关键还是在于后期产品打磨用户体验的提升。我最近在数据抓取1.0版的基础上又升级了几个功能 —— 原图对比，手动删除/增加数据点，重新抓取。下一个点要攻克的是高密度数据的抓取精度，这个的确是个难点。

AI时代要争做出头鸟🐦：在公司找了几个同事用了下我vibe coding 出来的数据抓取器，一致好评，已经被部门头头和模型组邀约给 presentation，说说如何搞出来的。有一位同事感叹说为啥这么久市面上也发现几个特别好用的，你这么快就能搞出来。讲真能解决他人的问题还是蛮幸福的😆。最近也发现实现Minimal Viable Product 最小可行产品的难度其实越来越低了，关键还是在于后期产品打磨用户体验的提升。我最近在数据抓取1.0版的基础上又升级了几个功能 —— 原图对比，手动删除/增加数据点，重新抓取。下一个点要攻克的是高密度数据的抓取精度，这个的确是个难点。

CyberCat

58,910 просмотров • 8 месяцев назад

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

墓碑科技

20,784 просмотров • 7 месяцев назад

最近国内几个模型大厂好像摊上事了？也不知道真事假事，还是那个姓A的在碰瓷挑事！吃瓜的时候，突然刷到一个新模型！乍一看Atria ASI，差点看成了是Astra，真的很像，模型代号叫 Atria Dawn Preview！据说背后约三分之二的研发成员还是高校在校学生！！我是真想知道这群学生能把模型做成什么样？所以，找了很久才找到了API，接入下来测试了一下，我用它一句话做个 3D 家装工作台，最后出来的效果居然还可以！！能画户型、拖家具、改尺寸、保存项目、导出截图、还能自由拖放布置家具，其实这个任务倒是不难，主要我一句话说的很笼统，需要它能够理解我的意图，并且准确规划，将这个工作台做的尽可能完善。但其实，写代码还并不是这个模型的主要能力。它的定位，是面向科研和专业工作的智能体模型，擅长把一个复杂任务继续往前推进，最终变成可运行、可检查、可使用的成果。比如从一个问题、一份数据、一段代码或者一篇论文出发，它可以继续完成资料检索、代码实现、实验执行和反馈修正，最后交付研究报告、软件系统、文档表格、演示文稿、三维设计等等。可以用来做科研、写报告、写代码、画CAD！！不知道这个API能用多久，后面我可以再测试一下不同的场景。有兴趣可以持续关注一下！

最近国内几个模型大厂好像摊上事了？也不知道真事假事，还是那个姓A的在碰瓷挑事！吃瓜的时候，突然刷到一个新模型！乍一看Atria ASI，差点看成了是Astra，真的很像，模型代号叫 Atria Dawn Preview！据说背后约三分之二的研发成员还是高校在校学生！！我是真想知道这群学生能把模型做成什么样？所以，找了很久才找到了API，接入下来测试了一下，我用它一句话做个 3D 家装工作台，最后出来的效果居然还可以！！能画户型、拖家具、改尺寸、保存项目、导出截图、还能自由拖放布置家具，其实这个任务倒是不难，主要我一句话说的很笼统，需要它能够理解我的意图，并且准确规划，将这个工作台做的尽可能完善。但其实，写代码还并不是这个模型的主要能力。它的定位，是面向科研和专业工作的智能体模型，擅长把一个复杂任务继续往前推进，最终变成可运行、可检查、可使用的成果。比如从一个问题、一份数据、一段代码或者一篇论文出发，它可以继续完成资料检索、代码实现、实验执行和反馈修正，最后交付研究报告、软件系统、文档表格、演示文稿、三维设计等等。可以用来做科研、写报告、写代码、画CAD！！不知道这个API能用多久，后面我可以再测试一下不同的场景。有兴趣可以持续关注一下！

沐阳

28,159 просмотров • 3 дней назад

Mira Murati 带着新公司 Thinking Machines 回来了，12B 估值，史上最大。发布的模型叫 Inkling，975B 总参数，MoE，每 token 激活 41B，1M 上下文，全权重 Apache 2.0 开源。然后她在官方公告里写了一句话，其他 AI 公司 CEO 不会写的话： “我们这个模型落后于前沿。” 不是“接近前沿”，更不是“在某些维度上达到 SOTA”，是“trails the frontier”。我觉得这件事真正反直觉的地方是这不是技术失败后的无奈坦白，这是把竞争维度换了。闭源实验室卖的是 token 级智能，你调用一次付一次，模型永远不是你的。 GPT 更强、Claude 更强，但它们的商业模式建立在一个前提上：你永远需要它们。 Mira 打了一张完全不同的牌。她把 Inkling 全权重开源，然后告诉企业客户：这个基座不如 GPT-5.5 聪明，但它可以变成你自己的模型。用自己的代码库 fine-tune，它就懂你的架构，用自己的客户数据 fine-tune，它就懂你的业务，用自己的工作流 fine-tune，它就能在你的系统里跑，不需要经过第三方 API。一个懂你代码库和数据的 41B-active 定制模型，和一个“更聪明但对你一无所知”的通用模型——医院、银行、国防、软件公司会选哪个？ Mira 赌的是后者。这个赌局的支点不是模型能力，是所有权关系。传统 AI 公司卖智能，Mira 卖的是可拥有性，因为模型本身是免费样本，Tinker 平台才是产品——你要在上面 fine-tune、部署、迭代你自己的版本，样本把你拉进来，fine-tune 让你留下，留在 Tinker 上让你走不了。这和纯闭源 API 比更难复制，和纯开源比更可持续。还有一个维度被低估了，过去两年，美国企业想做自有模型时，大量依赖中国开源权重。中国的DeepSeek、Qwen、GLM——能力强，开放度高，但数据安全、出口管制、对齐差异一直是个隐雷。 Inkling 给出了一个美国本土的高性能替代选项，不是能力压制，是供应链风险分散。这个卖点对企业决策层的影响，可能比 benchmark 排名大得多。对正在自己搭 agent 系统的人来说，Inkling 的信号很实际：未来真正的高杠杆，不是一直追最强的通用模型，而是学会用高质量开源基座 + 自己的数据和判断力，快速打造只属于你工作流的智能系统。 1M 上下文 + agentic coding（SWE-Bench 77.6%）+ 可控思考预算，这个组合在长上下文 agent 工作流上的性价比，可能远高于一直调用最贵的闭源 API。 Mira 做了一件很有意思的事，她在所有人都往“更强”的方向卷的时候，把旗子插在了“更容易被拥有”的方向。承认自己不够强，反而让“你敢不敢把核心数据交给它”这个问题变得更可信。 AI 的竞争正在从“谁的模型最聪明”分裂成两条路，一条继续卷通用智能的峰值，另一条卷谁先变成你资产的一部分。 Mira 选了后一条，而且她把整家公司押上去了。这个方向对不对，要看 Tinker 能不能把 fine-tune 大 MoE 这件事做到足够简单和低成本。但有一点已经清楚了——在 2026 年，“能被你拥有”正在变成和“比你聪明”同样值钱的东西。

Mira Murati 带着新公司 Thinking Machines 回来了，12B 估值，史上最大。发布的模型叫 Inkling，975B 总参数，MoE，每 token 激活 41B，1M 上下文，全权重 Apache 2.0 开源。然后她在官方公告里写了一句话，其他 AI 公司 CEO 不会写的话： “我们这个模型落后于前沿。” 不是“接近前沿”，更不是“在某些维度上达到 SOTA”，是“trails the frontier”。我觉得这件事真正反直觉的地方是这不是技术失败后的无奈坦白，这是把竞争维度换了。闭源实验室卖的是 token 级智能，你调用一次付一次，模型永远不是你的。 GPT 更强、Claude 更强，但它们的商业模式建立在一个前提上：你永远需要它们。 Mira 打了一张完全不同的牌。她把 Inkling 全权重开源，然后告诉企业客户：这个基座不如 GPT-5.5 聪明，但它可以变成你自己的模型。用自己的代码库 fine-tune，它就懂你的架构，用自己的客户数据 fine-tune，它就懂你的业务，用自己的工作流 fine-tune，它就能在你的系统里跑，不需要经过第三方 API。一个懂你代码库和数据的 41B-active 定制模型，和一个“更聪明但对你一无所知”的通用模型——医院、银行、国防、软件公司会选哪个？ Mira 赌的是后者。这个赌局的支点不是模型能力，是所有权关系。传统 AI 公司卖智能，Mira 卖的是可拥有性，因为模型本身是免费样本，Tinker 平台才是产品——你要在上面 fine-tune、部署、迭代你自己的版本，样本把你拉进来，fine-tune 让你留下，留在 Tinker 上让你走不了。这和纯闭源 API 比更难复制，和纯开源比更可持续。还有一个维度被低估了，过去两年，美国企业想做自有模型时，大量依赖中国开源权重。中国的DeepSeek、Qwen、GLM——能力强，开放度高，但数据安全、出口管制、对齐差异一直是个隐雷。 Inkling 给出了一个美国本土的高性能替代选项，不是能力压制，是供应链风险分散。这个卖点对企业决策层的影响，可能比 benchmark 排名大得多。对正在自己搭 agent 系统的人来说，Inkling 的信号很实际：未来真正的高杠杆，不是一直追最强的通用模型，而是学会用高质量开源基座 + 自己的数据和判断力，快速打造只属于你工作流的智能系统。 1M 上下文 + agentic coding（SWE-Bench 77.6%）+ 可控思考预算，这个组合在长上下文 agent 工作流上的性价比，可能远高于一直调用最贵的闭源 API。 Mira 做了一件很有意思的事，她在所有人都往“更强”的方向卷的时候，把旗子插在了“更容易被拥有”的方向。承认自己不够强，反而让“你敢不敢把核心数据交给它”这个问题变得更可信。 AI 的竞争正在从“谁的模型最聪明”分裂成两条路，一条继续卷通用智能的峰值，另一条卷谁先变成你资产的一部分。 Mira 选了后一条，而且她把整家公司押上去了。这个方向对不对，要看 Tinker 能不能把 fine-tune 大 MoE 这件事做到足够简单和低成本。但有一点已经清楚了——在 2026 年，“能被你拥有”正在变成和“比你聪明”同样值钱的东西。

AYi

15,113 просмотров • 2 месяцев назад

Cursor 推出炼蛊模式！一口气能开8个代理！给大家带来 Cursor 2.0 更新内容！这个分量的确够得上一个大版本更新。首先，推出了炼蛊模式，你最多可以开8个 Agent 并行运行同一个任务，然后矬子里面拔大个，选你觉得AI生成的最好的结果。其次，cursor 早就传出内部在炼大模型，终于推出了！目前宣传点是生成速度，这个我一会儿会单独放出这个模型的评测视频！然后！可以在Cursor里面直接打开浏览器了！这叫一个真套娃了，本身就是 Electron，又套个 chromium。跑题了，这个最大的作用其实是为大模型进行视觉设计或debug铺平道路。是个非常不错的功能。就是不知道大家内存抗不扛得住。还有！现在支持语音输入了，终于可以真的当老板了用嘴命令它干活了。剩下就是一些小改进了，包括可以在一个chat里面看多个文件的修改啦，其实跟github的合并pr的模式差不多。命令可以运行在安全沙箱，再也不用担心输入了个波浪线，大模型灭门事件了。团队配置集中管理啦，可以在后代运行多个 plan mode，玩田忌赛马等等等等。总之，请确保你的订阅套餐够烧

Cursor 推出炼蛊模式！一口气能开8个代理！给大家带来 Cursor 2.0 更新内容！这个分量的确够得上一个大版本更新。首先，推出了炼蛊模式，你最多可以开8个 Agent 并行运行同一个任务，然后矬子里面拔大个，选你觉得AI生成的最好的结果。其次，cursor 早就传出内部在炼大模型，终于推出了！目前宣传点是生成速度，这个我一会儿会单独放出这个模型的评测视频！然后！可以在Cursor里面直接打开浏览器了！这叫一个真套娃了，本身就是 Electron，又套个 chromium。跑题了，这个最大的作用其实是为大模型进行视觉设计或debug铺平道路。是个非常不错的功能。就是不知道大家内存抗不扛得住。还有！现在支持语音输入了，终于可以真的当老板了用嘴命令它干活了。剩下就是一些小改进了，包括可以在一个chat里面看多个文件的修改啦，其实跟github的合并pr的模式差不多。命令可以运行在安全沙箱，再也不用担心输入了个波浪线，大模型灭门事件了。团队配置集中管理啦，可以在后代运行多个 plan mode，玩田忌赛马等等等等。总之，请确保你的订阅套餐够烧

karminski-牙医

21,725 просмотров • 10 месяцев назад

终于！！终于有一个 AI 助手是真的能帮我把一天理清楚的！！我现在每天早上跟手机说一句话，它就把我今天该干的事全理好了—— 微信里没回的消息、待看的资料飞书里待处理的消息电脑备忘录里昨晚记的半截想法 obsidian中前天一直拖着没干的任务… 全给我按优先级拎出来！！整个过程不到两分钟！说实话，对于我们这种创业者来说，每天早上睁开眼第一件事不是干活，是花二三十分钟在四个 App 之间反复横跳，人肉拼出一张今日待办用过 Todoist，用过 Notion，用过滴答清单，用过各种 AI 助手要么只能记录不能理解上下文，要么只能对话不能跨设备同步，要么聪明是聪明但第二天就把你昨天说的全忘了问题根本不是工具不够多，是没有一个东西真正记得我昨天在干啥、知道我今天该干啥后来朋友推给我一个叫 Today 的 Personal AI 助手，手机电脑数据互通，还能装 Skill 做扩展说实话一开始没当回事，这种产品现在太多了但我试了一件事就改主意了：早上起来直接跟它说，帮我梳理一下今天的待办它不光把散在各处的任务拎出来了，关键是——它记得它记得我昨天说了什么、前天在处理什么、哪些事情是我一直拖着没动的不是每次开新对话都要重新交代一遍背景的那种 AI，是真的有上下文积累的到电脑上打开，手机上的状态全同步过来了，直接开始干活 AI 这三年，先卷谁更聪明，再卷谁能把事干完，但说实话执行这件事迟早会被卷成白菜价——真正难复制的是一个 AI 到底积累了多少关于你的状态，记忆才是稀缺资产我现在跑通了三个场景： 1、早上一句话梳理今日待办，不用自己从四个 App 里拼了 2、随时在手机上丢想法进去，到电脑上自动归好类，不用再当自己的信息搬运工 3、装了几个 Skill 处理重复性整理，比如把飞书里散落的信息按项目归档三个场景加起来每天省半小时到一小时，听起来不多，但这1个小时是每天早上最烦的那段——从混乱到清晰的认知切换成本，省掉之后整个人启动速度直接起飞！！强烈推荐大家去试一下！：

终于！！终于有一个 AI 助手是真的能帮我把一天理清楚的！！我现在每天早上跟手机说一句话，它就把我今天该干的事全理好了—— 微信里没回的消息、待看的资料飞书里待处理的消息电脑备忘录里昨晚记的半截想法 obsidian中前天一直拖着没干的任务… 全给我按优先级拎出来！！整个过程不到两分钟！说实话，对于我们这种创业者来说，每天早上睁开眼第一件事不是干活，是花二三十分钟在四个 App 之间反复横跳，人肉拼出一张今日待办用过 Todoist，用过 Notion，用过滴答清单，用过各种 AI 助手要么只能记录不能理解上下文，要么只能对话不能跨设备同步，要么聪明是聪明但第二天就把你昨天说的全忘了问题根本不是工具不够多，是没有一个东西真正记得我昨天在干啥、知道我今天该干啥后来朋友推给我一个叫 Today 的 Personal AI 助手，手机电脑数据互通，还能装 Skill 做扩展说实话一开始没当回事，这种产品现在太多了但我试了一件事就改主意了：早上起来直接跟它说，帮我梳理一下今天的待办它不光把散在各处的任务拎出来了，关键是——它记得它记得我昨天说了什么、前天在处理什么、哪些事情是我一直拖着没动的不是每次开新对话都要重新交代一遍背景的那种 AI，是真的有上下文积累的到电脑上打开，手机上的状态全同步过来了，直接开始干活 AI 这三年，先卷谁更聪明，再卷谁能把事干完，但说实话执行这件事迟早会被卷成白菜价——真正难复制的是一个 AI 到底积累了多少关于你的状态，记忆才是稀缺资产我现在跑通了三个场景： 1、早上一句话梳理今日待办，不用自己从四个 App 里拼了 2、随时在手机上丢想法进去，到电脑上自动归好类，不用再当自己的信息搬运工 3、装了几个 Skill 处理重复性整理，比如把飞书里散落的信息按项目归档三个场景加起来每天省半小时到一小时，听起来不多，但这1个小时是每天早上最烦的那段——从混乱到清晰的认知切换成本，省掉之后整个人启动速度直接起飞！！强烈推荐大家去试一下！：

超级个体｜柿子

73,349 просмотров • 11 дней назад

花了几天把 Grok Bot 测完了，整体感受是它把人类白领的工作接管了，相当于24小时不停歇的云端人类白领：你建一个 bot，系统给它分配一台云端电脑：这台机器上有真实的浏览器、文件系统和终端。你把活派给它，它自己登录你现有的工具，一步步做完，你合上笔记本它还在跑。一开始我对它期望挺高的，用完后还是蛮失望的：测试之前感觉它是一个AI员工，测试完更感觉Grok Bot 是 RPA 的重做版，是chatgpt work、claude cowork的阉割版，唯一的差异就是提供了一个可显示的云端电脑。 1、先说好的一面 Grok Bot 核心是让它像白领一样操作屏幕，这对于国内各家都没有统一接口的时候，很多场景非常有意义，比如公司的一个 SaaS系统就算没有开放 API，AI员工照样能进去干活。还有一个有意思的功能是teach a task：不写流程，人把这件事做一遍给它看，它录下来变成可复用的自动化。然后设置 routine 可以定点跑，比如每天早上七点出简报、也可以被事件触发、比如 Slack 来了新消息回复，你在一个 bot 上连过 Gmail 或者 GitHub，其他 bot 直接共用这个连接。写自动化的门槛，就这样从会写代码的人，降到了会干这件事的人。 2、当然也有不好的一面不能选模型：派哪个模型干哪个活由系统自己决定，界面上没有开关，个人用户无所谓，团队要做成本核算或者合规审计就很难受。账单也糙：用量按周结算，超出部分按原始 token 成本计费，目前还没有花费上限。发布那周有人专门买了 Cursor Ultra 去测，后台仪表盘显示零用量，app 里却显示已经用掉 48%。稳定性同样是 beta 水平，不同网站上的表现差距明显，复杂的多步骤指令会被理解错，说明grok的能力还有待提升。目前Grok Bot 更像一个白领里的搬运工，比如从各种网站或后台之间搬运数据和内容，它挺合适的。不过grok带来的影响是，AI 员工这个形态的底层单位已经清楚了：一个身份，一台机器，一组账号权限，一份持续的记忆。剩下的问题是这套东西归谁，xAI 的方案要求你把公司账号的钥匙交给一朵美国云，绝大多数中国企业或注重隐私的估计不会干，未来国内相信也会出来类似的产品。 #grok #grokbot

花了几天把 Grok Bot 测完了，整体感受是它把人类白领的工作接管了，相当于24小时不停歇的云端人类白领：你建一个 bot，系统给它分配一台云端电脑：这台机器上有真实的浏览器、文件系统和终端。你把活派给它，它自己登录你现有的工具，一步步做完，你合上笔记本它还在跑。一开始我对它期望挺高的，用完后还是蛮失望的：测试之前感觉它是一个AI员工，测试完更感觉Grok Bot 是 RPA 的重做版，是chatgpt work、claude cowork的阉割版，唯一的差异就是提供了一个可显示的云端电脑。 1、先说好的一面 Grok Bot 核心是让它像白领一样操作屏幕，这对于国内各家都没有统一接口的时候，很多场景非常有意义，比如公司的一个 SaaS系统就算没有开放 API，AI员工照样能进去干活。还有一个有意思的功能是teach a task：不写流程，人把这件事做一遍给它看，它录下来变成可复用的自动化。然后设置 routine 可以定点跑，比如每天早上七点出简报、也可以被事件触发、比如 Slack 来了新消息回复，你在一个 bot 上连过 Gmail 或者 GitHub，其他 bot 直接共用这个连接。写自动化的门槛，就这样从会写代码的人，降到了会干这件事的人。 2、当然也有不好的一面不能选模型：派哪个模型干哪个活由系统自己决定，界面上没有开关，个人用户无所谓，团队要做成本核算或者合规审计就很难受。账单也糙：用量按周结算，超出部分按原始 token 成本计费，目前还没有花费上限。发布那周有人专门买了 Cursor Ultra 去测，后台仪表盘显示零用量，app 里却显示已经用掉 48%。稳定性同样是 beta 水平，不同网站上的表现差距明显，复杂的多步骤指令会被理解错，说明grok的能力还有待提升。目前Grok Bot 更像一个白领里的搬运工，比如从各种网站或后台之间搬运数据和内容，它挺合适的。不过grok带来的影响是，AI 员工这个形态的底层单位已经清楚了：一个身份，一台机器，一组账号权限，一份持续的记忆。剩下的问题是这套东西归谁，xAI 的方案要求你把公司账号的钥匙交给一朵美国云，绝大多数中国企业或注重隐私的估计不会干，未来国内相信也会出来类似的产品。 #grok #grokbot

AIGCLINK

24,446 просмотров • 1 месяц назад