#agent

10小时前

Claude Code真的是掀起了Agent的新风潮，而且和国产AI配合，效果真的不错。同样的选题指令，用CC+Kimi-for-coding的效果，竟然比Gemini Deep Research好。

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 47 条信息

#Claude Code #agent #Kimi-for-coding #Gemini Deep Research #AI

1周前

计划月底去深圳，给一个芯片公司做AI发展现状分享。准备资料时，搜到拾象对2025 AGI主线思考的PDF。短短半年过去，很多已经成了共识，预判很准。 Scridb网站付费下载过来，需要的评论发大家。列几条： 1. 以“任务长度”作为衡量 AI Agent 能力标准，Agent 能力每 7 个月能力翻一倍。 2. 垂直 Agent 是今年硅谷最热创业主题之一：50+YC W25的项目和Speedrun 30% 的项目都在做垂直 agent。 agent 主要落地在直接产生收入的场景，如营销、销售、客服等。 3. 从 ChatGPT 发布以来，二级市场科技公司的涨幅一直主要由AI 驱动，投AI 才是投科技。最大非共识： Pre-training 决定一切（预训练决定模型能力上限） RL+post-training 是对模型潜力的最大化发掘，但不会涌现新能力。

#深圳 #芯片公司 #AI发展 #AGI #agent

1周前

使用Warp 建议关掉 Natural language detection. 否则输入一个 ls 它都能给你跑 Agent 消耗几个credits.

#Warp #Natural language detection #agent #credits

2周前

我现在是 Agent 信徒 + 手搓，Tab 反而最少 1. 先用 Agent 快速实现完整功能，不必在意质量，但核心是完整实现需求，走通各个流程，了解各种边界条件 2. 然后基于需求和完整的流程，重新思考设计架构，再手搓+Agent 这样既可以兼顾速度，又可以保证质量

#agent #手搓 #效率 #架构设计 #软件开发

3周前

跑在 chatgpt atlas 里的那个 agent，谁有什么真实可用的、有价值的 use case 吗？ browser agent 这个类别，和 claude code 类文件系统 agent 比起来，实用性还是差很多啊。目前 browser agent 的实用价值，主要被 llm 操作计算机的能力被限制住了。期待模型能力能持续发展，就像视频生成模型这一年里的突飞猛进那样（具体的例子，就是威尔史密斯吃意大利面）。

#ChatGPT #agent #Browser Agent #LLM #模型能力

3周前

试了下 ChatGPT 新出的浏览器 Atlas，虽然有智慧但不多，我让它操作：打开策引 A 股 2 号和另外一个组合对比表现，花了近 7 分钟，远不及预期，但是蹒跚学步，这个开始还是具有历史性的，理想中的 Agent 能利用人类账户干一些重复性的体力活，而浏览器是个非常好的切入口，继续关注吧

#ChatGPT #Atlas浏览器 #A股 #agent #效率待提高

3周前

突然想起我的第二份工作，03 年，我在做一个汽车配件查询网站，打算是给保险公司用的，这样理赔价格就透明了。可想而知都不用理赔员抗议，他们的头头就给拦下来了最近想用 agent 做一些项目组简报什么的，每周各个组都要做各种简报给领导看，其实这事很机械，浪费了大量的人力但估计会有类似的压力

#汽车配件查询网站 #保险公司理赔 #项目组简报 #agent #机械重复工作

3周前

Agent 的好文章，强烈推荐阅读👍 要说对 Agent 的理解，Manus 团队无疑是业界顶尖的，每次他们的分享都能有所收获，作者作为前 Manus 团队成员，对 Agent 的经验是丰富的，最难得的是能把概念解释的深入浅出通俗易懂。 OpenAI 提出了一个五级人工智能分级标准来衡量其通用人工智能（AGI）的进展：第一级是“ChatBot（聊天机器人）”，能够进行对话；第二级是“Reasoners（推理者）”，可以解决人类水平的问题；第三级是“Agent（智能体）”，能够代表用户采取行动；第四级是“创新者（Innovators）”，可以帮助发明创造；第五级是“组织者（Organizations）”，能够完成组织管理工作。 AI 现在现在已经发展到了第 3 级 Agent，但很多人还搞不清楚它和第 1 级 ChatBot 的差别，这就是一篇很好的科普让你搞清楚它的差别。 Chatbot： - 一次性输出 - 只能依赖自身知识库 Reasoners： - 先思考再输出 Agent： - 动态循环过程，Think → Act → Observe，先制定明确计划（Think），再查询实时信息（Act），最后基于真实结果调整方案（Observe），通过持续反馈和修正，稳定逼近目标。 - 使用工具，与真实世界互动，弥补自己知识库的不足，主动补齐上下文原文较长，推荐仔细看看，链接在原推2楼

#agent #Manus团队 #OpenAI #人工智能分级 #ChatBot

4周前

我们常听到“Workflow是确定的，Agent是灵活的”这样的说法，但实际应用中，这两种工具的表现或许与想象有所不同。先看Workflow。那些真正在使用Workflow的人，他们搭建的流程往往处于动态调整中。比如，某个节点频繁报错，就需要添加异常处理；发现特定时间段发布的内容阅读量低，便会调整定时器。可见，Workflow的“确定性”并非一成不变，而是在实践中不断优化的过程。再看被称为“智能”的Agent。仔细观察会发现，它们的行为模式其实相当固定。以OpenAI的GPT为例，当你十次询问“帮我写个小红书标题”时，它给出的答案往往套路相似：疑问句开头、添加emoji、包含数字。这种“智能”更多体现在标准化输出上，灵活性反而有限。谈及代码，很多人认为只有会写代码的人才能用好这些工具，但事实并非如此。不少零代码基础的博主，借助社区丰富的模板，能熟练搭建n8n workflow。他们的优势在于对业务的深刻理解：知道早上七点该发什么内容，晚上十点的发布策略，以及如何通过数据（如低于某个阅读量即被限流）判断平台规则。这种业务认知，远比技术能力更重要。相反，一些程序员搭建的营销自动化系统，技术层面无可挑剔，节点设计优雅，异常处理完善，却难以实现涨粉目标。因为他们不懂用户心理——不知道小红书用户在睡前刷手机时真正关注什么。这并非技术不足，而是缺乏对行业的洞察。 Workflow的真正门槛，其实不在于代码，而在于两点：一是工具的信息差，比如如何找到自动获取对标账号内容、视频转字幕、分析数据的工具，如何让自动化发布适应平台规则；二是行业know-how，如寻找对标账号、设计爆款逻辑、设置定时任务、优化内容生成prompt等。这好比八九十年代的商业竞争，真正的壁垒不在于产品本身，而在于对资源、渠道、规则的熟悉度。技术越强大，越依赖人的经验。因此，Workflow、Agent、代码并非简单以“需求复杂度”划分应用场景。Workflow适合解决“知道怎么做，只是嫌麻烦”的提效问题；Agent则适合处理“不知道怎么做”的赋能需求。以内容营销为例，发布流程是Workflow问题，判断“什么内容会火”是Agent问题，但最难的“平台潜规则”却需要人的Domain Knowledge（领域知识）。许多人期待一个“发布+爆款预测+规则解读+商业分析”一体化的Agent，却忽略

#Workflow #agent #内容营销 #领域知识 #平台规则

1个月前

当我完成这个Agent，看着它进入工作循环，我忽然感受到一种生命力。这很中二。但是，一个全自动、可以长时间运行的东西，和过往做的那些响应式的东西，带给我的感觉完全不同。我觉得人必须得有这样一次造物主的经历，比打炮爽20倍左右。

#agent #全自动 #造物主 #生命力 #积极

1个月前

如果你需要一个像 Claude Code 一样强大并且马上就能用的 Agent，那么 Claude Agent SDK 是最佳选择，担心成本可以接国产模型，它已经内置 Claude Code 的所有工具，可以自己额外开发工具或者接 MCP 如果你需要精细控制，AI SDK 最好，但你需要自己写所有工具其他不做推荐主要是我不了解

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#Claude Agent SDK #国产模型 #AI SDK #MCP #agent

1个月前

如果对 DeepResearch 这类复杂的 Agent 感兴趣，我建议学一下LangGraph的免费课程 Deep Research with LangGraph。课程比较循序渐进，先做一个单Agent系统，然后进化为多 Agent。最主要是架构简单，外部依赖非常少，一个大模型一个搜索API就完了。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 122 条信息

#DeepResearch #LangGraph #agent #大模型 #搜索API

1个月前

半年前，有位网友整理了一堆MCP工具资料，搭了个网站分享出去。初期他还手动维护，后来工具更新太快，一个人忙不过来，便写了个小程序——我们叫它“Agent”吧，让它自动去GitHub上搜集最新工具，分类整理后直接更新到网页上。之后他就没再管这个站了，忙着别的事，一晃半年过去。前几天他偶尔想起，随手在谷歌搜了一下，结果愣住了：自己早忘了的网站，赫然排在搜索结果第一。更意外的是，这个站从没想过要做什么“SEO”，全靠那个“笨笨的”Agent，日复一日、规律地重复着最初的任务，自己都没察觉，它已经默默攒下了足够的“存在感”。这个故事让我忽然明白：我们总觉得AI要多“聪明”才行，但这个案例里，最简单的“持续”，AI反而比人做得更稳。人啊，总爱给自己找理由：“今天太累了，明天再说”“这个方向好像没希望，算了吧”。可AI不会，它的节奏稳定得像钟表，你给它一个目标，它就一条道走到黑。就像那个Agent，你忘了它的时候，它还在那里啃资料、更新网页，没停过。现在的AI工具，比如Claude Code、Trae Solo，其实也在做类似的事。你给它一个任务，它会像个踏实的伙伴，一步一步推着你往前走，哪怕你中途想放弃，它还在默默“咕哒咕哒”地推进，直到把事做完。这或许就是我们最需要的AI——我们负责“想”和“看”，它负责“做”和“守”。探索未知的路是我们的事，而那些需要坚持、需要重复、需要积累的“笨功夫”，交给AI来做。不用追求完美的“聪明”，能把一件事“持续做下去”，本身就是一种了不起的能力。而AI，恰好是那个能帮我们把“初心”守到最后的人。这大概就是人与AI最好的共生状态吧：你引领方向，它坚定前行。

#AI工具 #持续性 #人与AI共生 #agent #自动化

1个月前

我个人是不喜欢用 spec-kit，不是好的上下文工程： - 小项目没必要 - 大项目描述不清楚 - 一大坨文档反而占用上下文影响生成 - 文档不保持及时更新反而会误导 Agent 好的上下文管理是针对当前上下文引导 Agent 找到合适的刚刚好的上下文，而不是不管三七二十一塞给它十几个文档！

#spec-kit #上下文工程 #agent #上下文管理 #文档更新

1个月前

直到自己花钱订阅 GitHub copilot，我才想方设法让自己的 $100/y 花得值。准备下一阶段要按照自己 code review的能力上限用 Agent 帮我写代码，想来想去，Tutolang（视频创作小语言）可能是最合适的，希望年底前能做出来，试试看吧。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#GitHub Copilot #agent #Tutolang #代码生成 #编程工具

1个月前

软件开发里有一种叫 TDD（Test-Driven Development）的方式，简单讲，就是先写好测试用例，然后再写程序。每写一部分代码就立刻跑对应的测试，看能不能通过。能通过说明实现符合预期，不通过就说明有 bug。TDD 的好处在于，它让整个研发过程可验证、可回归，也让开发变成一种持续的反馈循环。 AI 的发展其实也像是在做一场巨大的 TDD，只不过测试用例变成了数据集（Dataset）。每一次模型迭代，本质上就是在跑新的单测（Benchmark）。MMLU 测知识广度，GSM8K 测逻辑推理，HumanEval 测编程能力，AIME 和 MATH 则测严谨的数学推理。每个 leaderboard 都是一张 AI 世界的成绩单——DeepSeek 在数学推理上用 GSM8K 打出好成绩，Manus 则靠打榜多模态任务的数据集 GAIA 崭露头角。这些 Benchmark 像是模型进化的里程碑，每一代 AI 都得交卷。 2025 可以说是智能体（Agent）元年，模型不再只靠会算、会说来评估，而是要能动手。要让一个 Agent 真正好用，光靠写 Prompt、加检索、拼上下文是不够的，它得能使用工具，能执行 Python、Shell、SQL，能感知状态、理解任务依赖，更要能在反馈中调整自己的行为。评估 Agent 好不好用，也就不能只看单轮问答，而得看它能否完成一件真实的工作。 Anthropic 做的 SWE-bench 就是个典型例子，让 Agent 去修真实项目里的 Bug，看能否通过单测。OpenAI 的 MLE-bench 则更进一步，考察 Agent 在机器学习工程中的执行力，从读数据、清洗、编程、训练，到收集指标、分析再改进，形成一个完整的闭环。社区里还在探索更复杂的测试，比如 App-bench，看 Agent 是否能独立开发一个 Web 应用，从前端到后端再到部署上线；或者 Ops-bench，让它去处理运维任务，比如容器编排、日志分析、系统回滚。这些都在考验 Agent 的真实工程执行力。 AI 的进步，正在从“能思考”走向“能执行”。TDD 让软件工程可验证，而在 AI 世界，Dataset 和 Benchmark 是创新的发动机。Dataset 定义了模型学习的方向，Benchmark 则刻画了行业标准与竞争格局。未来的竞争，不再是谁的模型更聪明，而是谁的智能体更能干活。真正厉害的 AI，不一定语义最深、参数最多，而是那个能自己规划、自己验证、自己改进的 Agent。换句话说，AI 的未来不只是更聪明的脑子，而是更靠谱的手和脚，能想、能做、还能自己查错修正，这才是“用得上”的智能。

#AI #tdd #agent #Benchmark #智能体

1个月前

这些做了25年RPA业务的公司，为什么突然都在抢着融资？今年年初看到Deepseek和Manus的消息后，整个投资圈的情绪就被点燃了。市场热度一下子上来，所以到了2025年，大家都想尽可能多融点钱。反正公司也就十来人的小团队，每年开销也没那么大，钱放账上闲着也没关系。只要能撑过两年，扛过这个周期，就算最惨的情况，也能被大公司收购。但谁也不知道，明年这个环境会不会突然变糟。尤其是像Manus这样的头部玩家如果悄无声息地退出，市场肯定会立刻陷入恐慌。做了这么多年RPA业务，他们真的做出什么实实在在的成果了吗？为什么看起来都像些玩具？很多做Agent的创业团队，可能连最基本的标准化评估机制都没有。连效果都验证不了，奖励机制就更别提了。很多时候，稍微改改提示词，反而会让结果更差。大家给反馈全凭感觉，根本没有章法。到底什么时候才能真正把这件事量化清楚？大概就是当看到Agent能像律师收费那样，根据实际效果来定价，而不是只告诉你用了多少tokens，不管结果如何的时候吧。

#RPA #融资 #市场恐慌 #agent #标准化评估

1个月前

怎么做第一个Agent？不是去看视频学什么N8N 也不是跑去学代码搞Langchain 最快的方法就是干直接问Claude，和它对话做就是了做完了发现问题，人工再调整策略，这个Agent慢慢就会好比如我试着让Agent做嗅探，帮我找X上分享内容营销和增长比较好的英文账号，看他们的内容上来我让LLM自己出词，但后来发现策略不太对这东西就是干几轮慢慢提示词就好了所谓ReACT，核心是ACT，得先干，再重复，就会迭代动手干起来吧，别问怎么学，直接去问AI是最好的

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息

#agent #Claude #内容营销 #增长 #React

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

一个LLM知道“什么是火”，但一个“有状态”的Agent应该“记得自己上次被烫伤的经历”。

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息

#LLM #agent #有状态 #烫伤经历 #记忆

1个月前

Context7 是个少数比较有用的 MCP tool 之一，他能搜索你用的库的文档。但这两天 X 上有人提到一些新的 MCP 文档搜索工具，说比 Context7 好。那么问题来了，我怎么知道到底哪个好呢？其实可以让 agent 自己比

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#MCP工具 #Context7 #文档搜索 #工具对比 #agent

1个月前

Claude Code 是真正意义上的全链路开发 Agent，从写代码到测试到发布 Github，全部自己完成。第一次用 Claude Code 写完软件发布到 Github 的时候，我还在用 Github 的客户端，各种报错。第二次用的时候，我装了一堆Agents，直接在CC里让 Agent 来提交了，遇到错误它会自己解决。太智能了。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#Claude Code #全链路开发 #agent #GitHub #自动化

1个月前

今天用dspy + coqpyt编了个agent，自动证明了我懒得写的一个leetcode的定理。虽然不知道这玩意稳定性如何。总之就是让Coq的报错喂给AI，然后AI会发现自己的递归没写对，反复试了几次以后就过了。 Coqpyt重新糊了一套界面，不然原来都不报错，模型直接抓瞎。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#DSPy #coqpyt #agent #LeetCode #定理证明

1个月前

作为一个不会写代码的产品，我做了第一个 Mac App 🎉 Claude Code Now —— 在系统的任何文件夹，一键点击，CC启动！设计理念： Claude Code 并非只是一个开发工具，而是一个广泛的通用型 Agent。它可以帮你分析文件、移动文件、整理文件。它可以基于你的 Obsidian 数据库进行分析、总结、提取洞察。但是启动 Claude Code 的过程还是太繁琐了，终端、cd、确认权限。我们的目标就是一键启动，丝滑享受，跳过输入和确认。于是我做了这款极简的 Claude Code 一键启动器，专为 macOS 设计，可以在任何文件夹快速启动 Claude Code。它用起来，甚至比 ChatWise 更方便，因为不需要把文件拖动进去啦。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#Claude Code #mac app #一键启动器 #极简设计 #agent

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

如果把agent也看成是一种交互，而语言本身就是人的社会外在的交互媒介，那一切就豁然了

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息

#agent #交互 #语言 #社会 #媒介

1个月前

无论是否是专业电影人，我相信，每个人脑海中都有那样一个故事。那么，借助Agent的综合能力，通过多轮对话，将你的故事变成好莱坞级别的节拍严谨的剧本初稿。如何？内测点点赞，择日拉群。相比于图4，图3是一个UI升级版本，辱骂了一天才能登峰造极。辱骂的是哪个模型我不敢说。

#电影剧本 #agent #好莱坞 #UI升级 #模型