#AI Agent

17小时前

agent帮你东西有什么用，我需要一个先帮我赚钱再帮我买东西的agent，或者直接把买东西那一步去掉，只帮我赚钱

#AI Agent #赚钱 #自动化 #需求 #商业

20小时前

今天以开发过 AI Agent 为荣明天就以开发过 AI Agent 为耻了

#AI Agent #技术发展 #舆论反转 #社会评价 #警示

3天前

AI agent在疯狂自动干活，人不在的时候需要把电脑当驴使，但又要防止电脑休眠，推荐这款Caffeine Mac app，阻止电脑睡着。还有一个类似的命令行工具，都是claude code教我的。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 897 条信息

#AI Agent #自动化 #Caffeine Mac app #防止电脑休眠 #Claude Code

3天前

AI agent在疯狂自动干活，人不在需要把电脑当驴使，但又要防止电脑休眠，推荐这款Caffeine Mac app，阻止电脑睡着。还有一个类似的命令行工具，都是claude code教我的。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 897 条信息

#AI Agent #自动化 #Caffeine Mac app #防止电脑休眠 #Claude Code

4天前

chatgpt 今天刚发布的pulse，本质上是一个内容策展/curation agent。 pulse，作为 curation agent，解决一个基本但关键的需求：人的日常信息获取。人的大脑每天都要获取信息，就像人的胃每天都要吃饭。但算法驱动的社交媒体和信息流，在很多时候，在某种意义上某种程度上像在给人喂粪水。（尤其是简中垄断平台搞的恶心算法） pulse的价值：为你每天私人定制信息流，与你有关的，有用的，重要的；让信息为你服务，为你的目标服务。运行过程： pulse 会基于chatgpt对你的了解（全部历史对话、memory、已连接工具如google calendar中的个人信息），每天晚上异步执行研究任务，然后定制出一份“晨报”/个性化信息流，呈现给你。每天只有一次，看完就没了。chatgpt认为这个功能的作用是帮助你，给你提供更相关、更有用、更重要的信息。而不是让你一直scrolling，一直划手机。你的反馈，对pulse的优化非常重要：好的内容点赞，不好的内容点踩。想了解什么？想深入研究什么？想持续关注什么？直接对pulse说。说的好坏不那么重要（你的表达再含糊，对chatgpt都不是问题），关键在于多反馈。 sam altman认为，pulse的一小步，是ai应用范式转换的一大步：从被动的回答问题，转向主动研究——计划——行动的agent。pulse是这一范式转换的最简单形态。目前还属于实验阶段，后续会逐步优化。我录了一个视频，对着手机给你demo一下，一方面获得第一手的直观体验，另一方面聊一聊我对这个agent的理解和思考。

#ChatGPT #Pulse #内容策展 #信息流 #AI Agent

4天前

科幻：人力资源市场《赛博朋克 2077》义体化。未来人才，还会把 AI agent 作为自身实力的一部分。招聘的时候，一边是面谈、笔试活人。同时公司的 AI 也会连接访问、评测该人所拥有的 AI agent 能力。两项综合后评价该人的职业能力。例如，一位高级财会人员，他的 agent 里包含财务、财务类相关法律、数据分析整理、数据可视化、合同审计等等相关的 AI agent 组合包。面试的时候，面试官和财会握手交谈。同一时间，背后的 AI agent 也在通信协议握手和互相评估对方性能。最后，考察财会 + 自己 AI 的协作后能力。拥有一分钟吞吐完整个公司的所有账目，错误率低，正确性高的 AI agent 的候选人，相对要花一小时的候选人那么自然更有优势。那么之后所谓的贫富差距，阶级差距，变成了拥有的 AI 的性能差异，人和 AI 共同协作后产出效率的差异。

#赛博朋克2077 #AI Agent #人力资源市场 #义体化 #阶级差距

4天前

AI Agent News 来的比想象的快⏩ ChatGPT 版本的“今日头条” Pulse 今天上线！它会根据用户关注的内容，主动向用户推送每日更新。测试中发现它主要呈现我讨论过的专业话题（而非个人话题），还可以连接我的 Gmail 和日历读取内容，感觉 Pulse 的运作逻辑是： 1. 追踪我关注领域内的趋势 2. 提炼核心洞察进行总结 3. 深度解析并给出的延伸资源指引过去：人类生产内容 > AI 分发现在：AI 为我生产内容 > 直接投喂通过阅读推送来提升使用频次，OpenAI 为我们的注意力操碎了心。。。

#AI Agent #ChatGPT #Pulse #内容推送 #OpenAI

5天前

《如何解决 agent 无法提取小红书标题的问题》我之前发过一个推文，说现在客户端 AI agent 有两类，一个是浏览器里面的（比如 comet），一个是命令行里面的（比如 cc 或者 gemini cli）二者获取的数据不同，如果要得到本地电脑里面的数据，就用命令行里面的 cc/gemini cli，如果要获取浏览器里面的数据，就用 AI 浏览器其中一个案例是，比如我要批量提取某个博主的短视频标题，cc/gemini cli 就拿不到数据，comet 可以拿到但是有个问题没解决，就是比如小红书这种页面是用 DOM 动态加载的内容，即便是 comet 也搞不到自身浏览器里面的数据前两天谷歌发布了 Chrome DevTools MCP，把 gemini cli 和 chrome 浏览器打通了，这个问题被解决了，现在通过命令行里面的 gemini cli，就可以爬取小红书 DOM 结构里面的数据

#AI Agent #小红书标题提取 #Chrome DevTools MCP #Gemini CLI #DOM动态加载

6天前

每天上看一看又有什么新岗位出来，还是挺有意思的。譬如发现现在搞AI大模型预训练最大的门槛还是来自学历，而做AI Agent没这个要求，主要还是看能力。遇到自己原先不知道的工作岗位和工作内容，就可以模拟面试看一看，也会有启发。

#AI大模型 #预训练 #学历 #AI Agent #能力

高级分析师

1周前

这段采访里面的信息含量太大了，不知道为什么大家没有重视起来。 Anthropic联合创始人Jack Clark： - 在Anthropic内部，工程师已经不写代码了，而是他们管理大量的AI Agent系统来写代码。 - 每个人完成的工作量是以前的2-3倍。

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 47 条信息

#Anthropic #AI Agent #效率提升 #Jack Clark

rick awsb ($people, $people)

1周前

《颠覆式创新的下一个对象 --- 主权国家》再谈google的ai agent支付和web3中的暴富机会一个产品或服务最初在一个细分市场中扎根，然后无情地向上移动，最终取代了成熟的竞争对手。 --- 《颠覆式创新》，克里斯坦森正文： google的ap2 ai agent支付协议，和之前的agent economies的论文，会进一步加速agent和链上经济的融合，通过agent，加速非实名的协议部署，加强隐私，也就加强了个人资产从国家监管中逃逸的能力。这将会加速金融去中心化的风暴的到来。这场风暴所冲击的，并非仅仅是某个行业或市场，而是现代主权国家。这一技术组合作为终极的“颠覆式创新者”，将从根本上瓦解国家体制的权力基石，并可能触发一场不可逆的经济大迁徙，最终开启法币体系的“死亡螺旋”。一、主权国家的“商业模式”及其致命弱点要理解颠覆，必先解构“在位者”。现代主权国家，本质上是一个提供全面服务的垄断性“企业”。其核心产品是安全、秩序、公共物品（基础设施、教育）和社会保障。其盈利模式主要依赖税收（所得税、资本利得税、消费税）和铸币税（垄断货币发行权）。其护城河，即这一切得以运转的根本，并非法律或民意，而是两项核心能力：对合法暴力的垄断，以及对经济活动的有效监控。关于前者，ai、尤其是deepseek为代表的开源ai的能力的不断增强，将极大增加国家垄断暴力的难度。因为民众使用ai制造武器的门槛极大降低。后者——监控能力——是其商业模式的“阿喀琉斯之踵”。一个无法有效追踪谁拥有什么、谁交易了什么的政权，其税收系统将形同虚设，整个财政大厦也将随之动摇。而这，正是颠覆式创新者们攻击的目标。二、金融防火墙的溶解剂 --- 链上金融及隐私协议隐私协议（如Monero、Zcash及各类零知识证明技术）始于被主流金融（国家“正规产品”）所忽视的边缘市场——为密码朋克和自由主义者提供“绝对的交易隐私”。在主流用户看重的易用性、速度等指标上，它一度表现拙劣；但在“抗审查”和“隐私性”这一边缘指标上，它却做到了极致。随着技术成熟和外部环境（如恶性通胀、资本管制）的变化，隐私协议正在“向上移动”，开始服务于主流用户的核心需求：财富保值和经济自由。而更加广泛的隐私协议的普及，将逐步溶解国家赖以为生的经济活动监控能力，从而瓦解其税收根基。然而，仅靠人类开发者，截止目前，尽管进展并不缓慢，但并未实现爆发式增长。开发者需要时间、资金，并且他们自身也是国家机器可以定点清除的“弱点”。比方说tornado cash的开发者，直到现在，还在跟美国政府打官司。但是，AI Agent的出现，将改变这一切。三、链上AI Agent引爆协议开发奇点如果说隐私协议是武器，那么能够自主开发和部署软件的链上AI Agent，就是自动化、匿名化、永不疲倦的“军工厂”。它从供给和需求两侧，同时引爆了这场颠覆。 1. 供给侧革命：从“稀缺人才”到“无限创造” AI Agent彻底打破了隐私协议开发的“人力瓶颈”。一个经过训练的AI Agent可以7x24小时进行密码学研究、代码编写、漏洞审计和协议部署。这将带来隐私技术的“寒武纪大爆发”。更致命的是，AI Agent可以实现**“无主”部署**。它可以用匿名加密货币支付Gas费，将自己开发的代码部署到链上，成为一个没有法人、没有国籍、无法被逮捕的自治实体。国家的打击目标从“少数人类开发者”，变成了“无数匿名的、AI驱动的、代码即法律的自治系统”。这在战略上近乎无解。 2. 需求侧革命：从“复杂工具”到“无感体验” AI Agent将彻底抹平普通人使用隐私工具的技术鸿沟。未来，用户只需对自己的个人AI Agent下达一个“意图”，例如：“帮我私密地支付一笔款项”。 Agent会自动选择并执行最优的隐私路径。当保护财富变得像发一条信息一样简单时，阻碍大众采纳的最后一道心理和操作壁垒便不复存在。四、不可避免的后果：经济大迁徙与法币的死亡螺旋当“零风险”避税的技术前提（由AI Agent和隐私协议共同创造）达成时，一场基于纯粹理性选择的经济大迁徙将不可避免地发生。第一波浪潮：核心参与者 (总人口的20%-30%)自由职业者、小企业主和投资者，他们对税负最敏感，业务模式最易切换，将率先、也是最彻底地迁入这个平行的、低税收的加密经济体。国家财政初现危机。第二波浪潮：主流跟随者 (总人口的30%-40%)在AI Agent的加持下，加密工具变得极其易用。有额外收入的工薪阶层和普通市民，会将其投资、副业等收入转移至链上。此时，国家税基开始系统性崩塌。第三波浪潮：法币的“基本盘” (总人口的30%-40%)因技术、认知或道德惯性而留守在传统体系的人，构成了国家最后的税收来源。在整个过程中，现有的国家体制，是最后的加速者。因为当税收损失达到不可持续的程度，而国家又失去了有效的监控和执法能力时，它只剩下最后一个选择：对还能课税的人群进行更重的课税。这便启动了万劫不复的“死亡螺旋”：此举惩罚了忠诚，打破了部分“基本盘”人群的惯性，迫使他们加速迁出。税基进一步缩小，财政危机加深。国家开启新一轮更重的增税…… 这个负反馈循环，一旦启动，无法逆转。五、推动非暴力不合作带来的暴利 ai agent日益增强的能力，将解决了开发者本身的安全和隐私问题，让他们更方便的匿名发布代码，这会创造一个强大而隐秘的激励闭环：使用ai agent匿名开发新的隐私协议的人，他们可以更安全的从他们的开发中获益。这将加速更多的隐私协议被开发出来，在此过程中，也将创造更多的亿万富翁。结论：个人从主权国家的逃逸不断加速这个由AI Agent和隐私协议驱动的行业增长，而是对现有权力结构的一次彻底的颠覆。其最终的均衡态，是一个《主权个人》书中描述的二元化的世界：一个高税负、增长停滞、由少数“基本盘”维系的传统法币经济体；以及一个低税负、充满活力、由代码和市场规则主导的平行加密经济体。届时，国家将从一个全能的权力中心，退化为一个仅为部分人口提供基础服务的供应商，其执行大规模公共政策和投射全球影响力的能力将被根本性地削弱。剩下的问题是，你，亲爱的读者，要参加这场运动获取暴利吗？喜欢本文？别忘粉赞转三连，以传播思想，做多加密

#AI Agent #金融去中心化 #主权国家颠覆 #隐私协议 #经济大迁徙

李平 | ddd.eth

1周前

大机会之： $Near 可能是当今最被低估且最具雄心的区块链项目之一，它将在中心化LLM构建信任层，成为AI Agent时代的Visa。Bitwise研报预测 $Near 2030年基准价格将达到155美元。从运行历史来看Near也与ETH成为维二没宕机的主流区块链。

#NEAR #区块链 #AI Agent #Bitwise研报 #价格预测

1周前

智能时代“能动性”强的人最有竞争力！当你去上班，却发现“班”都没了，只剩下一些有能动力的人在驱动 AI Agent 干活，或者都是一人公司👀 那么如何提高能动力？有好奇心、会提问还有可以自我驱动，也就是有目标感，这三个要素最为重要 - Indigo 的新短视频栏目 IN / OUT 每周精华分享的问答式输出✨

#智能时代 #能动性 #AI Agent #好奇心 #自我驱动

2周前

AI Agent 做实验设计会按照最大可能性、最大价值化的路径去设计，而不是按照人的传统经验去设计！这样会出现全新的可能性，科学家都没想到过的实验✨ 最新一期 Indigo Talk 片段！与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技，明天发👀

#AI Agent #实验设计 #最大可能性 #Deep Tech #FoundersX

2周前

好朋友做的豆包爱学的AI agent产品：AI 家教。随意拍照，AI老师语音带着一步步画图拆解讲题，效果有点超预期，牛逼！

#AI家教 #豆包 #AI Agent #超预期 #积极

3周前

所谓的「普通人」不知道怎么用好 AI，其实很多时候都不是提示词的问题，是不理解 AI 的输入和输出我在这里的一个不成熟的推测是：大模型没有做到的 AI 普及率，可能会靠 agent 实现举个例子，用户希望这个 AI 可以分析某个短视频博主的视频，然后帮他自己改进短视频那么第一步，他应该发什么内容给 AI，就成了大问题 1、如果你是想直接发视频给 AI，可以用 gemini，但是用户需要自己下载视频，多数用户不知道如何下载，这一步和 AI 无关，这就是「输入问题」 2、如果你想发送大量视频给 AI 分析，就需要一个工作流了，手搓工作流，超出 99% 用户的承受范围 3、如果你是想发送大量短视频文稿给 AI，需要选择上下文够长的大模型（多数用户不知道什么是上下文），并且要用 get 笔记、通义听悟、各种 chrome 插件实现视频的批量下载、转录，这个步骤之多，也劝退了 99% 的人 4、如果你希望一句话实现让 AI 分析某个博主的短视频，用 manus、genspark 可以实现（也未必一次成功），而这两个产品的知名度，远远不如 gpt 等大模型，更不要说普及到豆包用户了 5、就算 AI 成功帮你分析完了，你希望 AI 如何介入修改你的短视频呢？直接给剪映装上 gpt5 吗？目前还不现实。要用现成的 AI 剪辑工具吗？大部分对时长、视频体积的支持都很烂。万一需要你修改口播内容呢？难道还要再把 heygen、11 labs 都装进来，给你做声音克隆、对口型吗？简单讲是输入、输出的问题，考虑到实操程度，都是工程化落地问题如果没有 manus、genspark 这种一键完成 xxx 的 agent，多数用户是拒绝使用大模型的 AI 大模型和一个成熟的 AI agent 在商业普及上的区别，我认为是 2007 年初代 iPhone 对比 2010 年的 iPhone 4 07 年的 iPhone 是很牛逼，但是你连 app store 都没有，大众是不认的

#AI普及 #AI Agent #大模型局限性 #用户体验 #工程化落地

4周前

红杉的合伙人 Konstantine 刚公开了一段分享「万亿的AI革命：为何它比工业革命更宏大」，其中有五个他们观察到的AI领域正涌现出的明确趋势： - 工作模式从追求“确定性”转向拥抱“高杠杆”； - 价值衡量从学术基准转向真实世界； - 强化学习技术走向应用中心； - AI 开始渗透到物理世界； - 以及“算力”正成为新的生产函数。第一和第五个趋势，我认为是“工作”定义的范式转变，值得每个人思考并付诸于行动：我们的工作模式正在发生根本性转变。过去，我们用 100% 的精力去完成一项任务，追求 100% 确定的结果。未来，我们将用 AI 获得超过 100%（甚至 1000%）的杠杆，但需要接受结果在表现形式上的一定不确定性。例如一位销售人员，过去需要自己手动管理所有客户，逐一跟进。而在 AI 时代，他可以为每个客户部署一个AI Agent，这些代理 7x24 小时监控客户动态、寻找机会。这极大地提升了销售的覆盖面和效率（杠杆）。但 AI 代理的跟进方式、沟通风格可能与销售本人不完全一样，甚至可能犯错（不确定性），这时就需要人来介入和修正。这要求大家从一个工作“执行者”转变为一个“AI 管理者”和“异常处理者”；对全人工的完美的追求，需要让位于对效率和规模的追求。红杉对他们投资组合的调查显示，预计每个知识工作者消耗的算力，最保守的估计也将增长10倍。而乐观的预测，则可能达到 1000 倍甚至 10000 倍。正如第一个趋势所说，每个知识工作者未来都可能指挥成百上千个AI Agent，这将带来算力需求的爆炸式增长。这不仅对提供推理（Inference）服务的公司是巨大机会，也利好那些保护推理过程（安全）和利用这种新生产函数触达更多用户的公司。目前来看，Anthropic 强化 Coding 和 Agentic 能力的策略奏效了，程序员和其它自动化需求强烈的知识工作者带来了高价值的大量 API 调用消耗🤔

#AI革命 #红杉资本 #工作模式转变 #算力需求 #AI Agent

花果山大圣

4周前

躺平两年感觉已经被行业淘汰了现在学习AI agent还来得及吗

#躺平 #AI Agent #行业淘汰 #焦虑 #学习

1个月前

最近思考什么样的Agent是好的Agent，有点自己的感悟：一个好的 AI Agent，不是无所不能的，而是能在常量明确的前提下，高效完成那些重复性高、可替代人类的任务。如果一个 Agent 的任务链路中，需要人类做出判断的地方很少，而执行性、机械性的操作又很多，那么这个 Agent 的价值就会大打折扣。因为在人类自己处理时，操作往往更快、更直接。举个例子，在美团点外卖：人只需要浏览、下单、支付，整个流程很快。如果餐品是确定的常量，那么人类点击几下就能完成，AI 反而因为执行链路长、操作慢，效率不如人。但如果在这个场景里再加入一个新的常量，比如“每个工作日的上午 11 点下单”，那么 AI 就能接手——因为它可以自动化地执行这个固定任务，省去人类的重复操作。再看一个典型的好 Agent 的场景：筛选简历。面对海量候选人简历，这是一项高度重复的工作。招聘条件本身就是一组明确的常量，比如学历、行业经验、技能要求。AI 如果能基于这些常量高效筛选出符合条件的人选，就能极大解放人类的时间和精力，这就是一个优秀 Agent 的体现。一个好的 AI Agent，本质上就是善于利用常量，接管重复性高的工作。它替人类节省的，不是“思考”，而是那些可预见、可替代的动作链条。有时候给自己的Agent多增加2-3个常量，可能就会大大提升影响范围和效果。

#AI Agent #重复性工作 #常量 #自动化 #效率提升

1个月前

现在做 AI Agent 相关的开发，用什么语言比较多啊？

#AI Agent #开发语言 #技术选择 #编程 #技术

米开朗基杨

1个月前

还在用传统工单系统？我们用一个 AI Agent 把整个人工客服团队给替换了。 Tentix 基于 FastGPT 打造，能自动学习文档、处理和回复用户工单，将问题响应和解决速度直接提升 10 倍，彻底告别龟速的人工审核。烦人的重复性工作，没了。100% 开源！开源地址↓

#AI Agent #FastGPT #工单系统 #自动化 #开源

1个月前

Reddit 百万阅读爆火帖⚡️《如何构建你的第一个 AI Agent》一条切实可行的路径，99% 的人可能知道但是忽略的事情都在这里了.... 从代理设计，到工具选择，从流程搭建到 memory 挑选，从产品创业级视角阐述建议深度阅读！

#AI Agent #Reddit #产品创业 #深度阅读 #工具选择

1个月前

未来一切流程可能都会变成AI Agent。现在，可以先制作成任务清单。每次按顺序执行就好，大脑是懒惰的，不想思考。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 105 条信息

#AI Agent #任务清单 #流程自动化 #效率提升 #技术趋势

1个月前

明早9点开始在视频会议直播用Claude code实现策引AI助手，欢迎围观👇 会议主题：用Claude Code开发策引AI Agent 会议时间：2025/08/23 09:00-12:00 (GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京点击链接入会，或添加至会议列表： #腾讯会议：424-431-473

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 897 条信息

#Claude #AI助手 #视频会议 #腾讯会议 #AI Agent

歸藏(guizang.ai)

1个月前

谷歌搜索的 AI Mode 也上线了 Agent 能力搜索功能可以同时浏览多个网页，查找符合要求的信息和设置然后帮你操作，比如帮你订餐目前只有 Ultra 会员可用

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 79 条信息

#谷歌搜索 #AI Agent #Ultra会员 #订餐 #新功能