#agent

1个月前

很遗憾大家说 2025 年是 Agent 元年，大家期待的那种各个领域的 Agent 大爆发并没有出现我整体来说是失望的因为这一年最爆的是 Coding Agent 本来大家期待的泛化到其他方向的 Agent 并没有出现从年初到年底，只有一个 Coding Agent 独苗

#Agent元年 #Coding Agent #失望 #2025年 #agent

1个月前

#n8n 自动化发现 #reddit 子论坛线索的流程，充分调动 #agent 的能力，让 agent 自己去找有哪些合适的子论坛，接下来泡咖啡等结果，llms 真的是伟大的发明

#n8n 自动化 #reddit 子论坛 #agent #LLMs #积极

Hubble AI 中文

1个月前

在金融场景中，大模型的核心瓶颈并非算力，而是缺乏可靠的上下文。金融数据高度结构化、实时性强、细节敏感——一旦缺少准确的链上上下文，模型的推理就会偏离，Agent 的行为也难以保持稳定。 Hubble 的工作，就是把这层关键语境补齐。我们为 Agent 提供一套面向 AI 的链上数据与执行接口，让模型能够在统一的数据语义下理解市场、调用信息、生成可落地的决策。依托 Text-to-SQL、RAG 强化的多 Agent 协作体系与 Model Context Protocol（MCP），Agent 可以直接访问链上数据、获得明确上下文、并可靠执行，不需要额外拼接复杂的工具链。让大模型“理解市场”，而不仅仅是“处理数据”。

#金融场景 #大模型 #链上数据 #agent #市场理解

1个月前

Claude Opus 4.5 终于发布，依旧是 Coding 和 Agent 之王。在这两个方面，比 Gemini 3 还要好。它的智力超强，无须过多指导就能权衡取舍。可以完成很多 Sonnet 4.5 无法完成的任务。虽然 Opus 4.5 比 Sonnet 4.5 贵 60% 但是 Opus 在思考 token 减少 76% 的情况下，效果依然超过了 Sonnet

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息

#Claude Opus 4.5 #coding #agent #Gemini 3 #Sonnet 4.5

噪点noisepoint

1个月前

最近看了吴恩达教授的2个AI公开课视频，非常不错，完全免费！一个是agent的原理及实战，涉及agent从设计、开发、到上线的各个环节，重点介绍了tool use、memory、reflection等几个核心要素一个是和claude官方合录的claude code教程视频，完整介绍了如何高效、准确使用cc来进行需求沟通、开发工具；还分享了3个cc实操案例，顺带介绍了rag、 mcp相关知识；对ai产品、agent、vibe coding有兴趣的可以看下视频地址见下方⬇️

#吴恩达 #AI公开课 #agent #Claude #Vibe Coding

1个月前

markdown 文档图表军火库。写文档的时候，把图表库 clone 到文档目录，把图表库路径告诉 agent，让它根据文档内容，自由选择最合适的图表。如果有特殊需求，可以将指定图表的文件给 agent 要求它用。如果 agent 绘制图表出错，可以把样本文件给它让它照抄。

#markdown文档 #图表军火库 #文档目录 #agent #图表绘制

空谷 Arvin Xu

1个月前

其实我个人最好奇的是 Gemini 3.0 Pro 的工具调用能力，因为工具调用能力基本决定了驱动 Agent 的上限。之前聊架构方案还是 2.5 Pro 最 solid ，但它的问题就是不爱调工具，所以不太适合作为驱动 Agent 的核心。然后刚刚用 LobeHub 桌面端的 Local System 插件写了个手上的性能优化需求测试了下，整个分析很准确，实现也很精准，在我们这样一个近 20w+ 行代码的项目要做到这一点还是比较不容易了的。这次测试并没有很强的提示词工程约束，Gemini 3.0 Pro 累计用时 17 分钟完成了这个任务，总共调用了 63 次工具，消耗 3.5M token ，花费 1.5 刀。我感觉这样一个相对白坯的情况下，这个程度还是挺让人满意了，用来做 agent 应该是个还挺不错的选项了

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Gemini 3.0 Pro #工具调用能力 #agent #性能优化 #lobehub

𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

1个月前

之前多次提到 Google 在 AI 赛道的崛起有非常多征兆，我们可以看看整条时间线，如果不是《反垄断法案》限制，要来的更早。从 Google Bard 诞生到 Gemini，从 Agent 白皮书发布到 Prompt Engineer 指南，从 GCP 到 Vertex，最后是整个世界数据完整的内网闭环。Google 从未缺席，甚至是优先发布。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 145 条信息

#Google #AI #Gemini #反垄断法案 #agent

1个月前

Manus 虽然黑子很多，问题也很多，并且持续要面对大厂已经在抄你了你怎么办的命题但在技术上还是神奇地保持着领先在完成人类真实的自动化任务方面，完成了 2.5%，比几个头部模型厂商做的都要好一点点听张涛在在葡萄牙里斯本 web summit 的分享重点讲到：工具的网络效应、主动性的Agent、长时任务基建这些都是 Agent 发展的前沿领域在未来几年，随着 Agent 基建的进步，2.5% 的完成率会逐渐提高那到时候 AI 会取代人类吗？ Manus 的答案是 Extend Human Reach，Agent 是人类的延伸。

#Manus #agent #自动化任务 #AI #Extend Human Reach

1个月前

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· 66 条信息

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

1个月前

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个月前

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个月前

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

2个月前

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

2个月前

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

2个月前

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

2个月前

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

2个月前

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

2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

2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· 1256 条信息

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

2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？· 145 条信息

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

2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

2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

2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· 1256 条信息

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

2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