#数字员工

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微软最近宣布推出AI代理的新控制平面，这事儿挺有意思的。 他们想把AI代理当成"数字员工"来管理，而不只是简单的代码。 这听起来像是在给AI系统找个"工作证"和"管理手册"，让企业能用管理人类员工的方式来管AI了。 这个叫Foundry的控制平面现在是公开预览阶段，能把AI开发者需要的身份管理、策略执行、状态监控和安全防护都集中在一个门户里。 就像公司的HR系统能管员工入职、权限、考勤一样，这个控制平面也能管AI代理的"入职"（注册）、"日常工作"（监控）和"行为规范"（策略）。 现在企业用AI代理最头疼的就是安全和大规模部署的问题。微软的Agent 365把现有的Microsoft 365管理工具扩展到了AI系统，这样公司就能在熟悉的界面里管理AI代理，还能统一设置输入输出的安全规则。就像给每个AI员工发了个统一的工牌，能看到他们每天做了什么，有没有越界。 他们还推出了托管代理服务，开发人员不用自己搭服务器，就能把用微软或第三方框架做的AI代理直接放到"云办公室"里运行。这就像企业直接招了个"外包员工"，不用操心办公场地和设备。而且多代理工作流功能，能让好几个AI员工一起合作完成复杂任务，比如一个处理数据，一个做分析，一个写报告，还能可视化设计流程，就像项目经理安排任务。 更贴心的是，AI代理现在能记住说话的上下文了，不用每次从头解释。就像同事之间聊天能接上话茬，不用重复说"我上次说的那个数据"。 安全方面，微软把GitHub的代码安全工具和云安全防护整合起来了。开发人员写代码的时候，AI助手（Copilot）能直接提示哪里有漏洞，安全团队也能在安全系统里直接看到代码问题，就像安全主管和开发人员有了"共同的检查清单"，能一起解决问题。 这些功能加起来，感觉像是给AI系统装了"身份识别"、"行为监控"和"安全防护"这三大件。以后企业用AI，可能就像用软件一样简单，不用再担心安全风险，也不用自己当"IT管理员"去维护复杂的系统。 说到底，这事儿的核心是想让AI更像"工具"而不是"技术"。就像以前人们用计算器，现在用Excel，以后可能就用"数字员工"来处理日常工作了。微软这一步，可能真的在改变企业用AI的方式，让AI从实验室走向真正的日常工作场景。
#AI代理 #微软 #数字员工 #安全 #foundry
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Y11
2个月前
从"机器人团队"视角看OpenDevin的核心架构【读代码】 OpenDevin像一支精密的机器人团队，每个角色都有明确分工和专属技能。 让我们用更直观的方式拆解这个系统的核心能力： 一、各司其职的"机器人团队" AgentHub目录就像机器人的"出厂设置间"，这里部署了四种不同技能的"人类员工"： - codeactAgent 是"对话执行专家"，它像经验丰富的助理，通过类似机器学习中的MLM模型理解用户需求，直接执行代码命令和处理任务。 - monologueAgent 则是"记忆管理大师"，它同时持有长期和短期记忆，能独立完成复杂任务，就像需要查阅资料和记录进度的科研人员。 - planAgent 相当于团队里的"项目经理"，它时刻监控任务状态，判断当前该做什么，确保项目按计划推进。 - SWEAgent 是"需求分析师"，它负责与用户深度沟通，准确理解需求后再分配给合适的"同事"执行。 这些"机器人"的差异就像不同职业的人类，他们的"技能槽"由opendevin.action和opendevin.observation这两个核心模块定义，确保每个角色只调用自己擅长的技能。 二、安全可靠的"工作环境" Container目录构建了OpenDevin的"安全工作区"，主要实现了两种沙箱环境： - Docker沙箱：像独立的虚拟机，为每个任务提供隔离的运行环境，防止不同任务间相互干扰。 - E2B沙箱：则是更轻量的执行环境，适合快速测试和执行代码片段。 这两种沙箱共同构成了安全屏障，让机器人团队能在可控的环境中高效工作。 三、技能库与知识库 opendevin/action目录是整个系统的"技能总库"，分为行动层和观察层： - 行动层包含文件操作、浏览器控制、任务编排等执行类功能，负责具体"动手做事"。 - 观察层则对应文件查询、浏览器信息提取、记忆内容检索等功能，相当于"获取反馈"的感官系统。 这种设计让每个机器人既能执行任务，又能感知结果，形成完整的"执行-反馈"闭环。 四、基础支撑体系 除了核心的机器人团队和工作环境，OpenDevin还构建了完善的基础支撑系统： - JWT认证：通过令牌机制保障API调用的安全性，确保只有授权的"管理员"能操作系统。 - 评估与测试系统：包含任务评估模块和回归测试功能，持续优化团队的工作质量。 这些基础组件如同团队的基础设施，让整个系统能稳定运行和持续进化。 从这个视角看，OpenDevin的核心价值在于构建了一个分工明确、技能互补的"数字员工团队"。每个组件都像团队中的关键角色，通过合理协作实现复杂任务的自动化执行。这种架构设计既降低了技术复杂度，又保留了系统的灵活性和扩展性，为未来的功能迭代奠定了坚实基础。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#OpenDevin #机器人团队 #核心架构 #自动化执行 #数字员工
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我的一人公司，再添一名数字员工——B站+YouTube的运营专员（Claude Code+Chrome Devtools MCP） 事情这样，为你提升视频的互动率，我比较常用的一个内容运营策略是在做完视频后，再做一份图文教程或视频相关的素材，让观众留言特点关键词获取。 但是留言一旦多了，自己去一一回复挺烦人的。现在用Claude Code+Chrome Devtools MCP则可以自动化地去完成这件事。 只要表达需求，给哪条视频什么样的评论回复什么信息，它就能自动调用Chrome MCP打开网页，下滑网页找到必要的信息，理解评论能用，再帮我完成相应的回复操作。 我觉得很多繁琐的必须自己在网页上干的事，比如什么填表格，定时抢票之类的，后续都可以试试交给这队组合了。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#一人公司 #数字员工 #B站YouTube运营 #Claude Code #Chrome DevTools MCP
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CyberCat
4个月前
如果你当下身处职场，你的目标就应该是疯狂用AI把自己干失业。因为当你目标如此，你很难失业，你upskill提升了自己获取了最稀缺的能力，你能指导无数AI数字员工搬砖，你成为了AI 的老板。 万一你真的把自己干失业了也不用过于担心，因为如果你这样的都失业了，你公司股票八成已经起飞了。
#AI #职场 #upskill #数字员工 #股票
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企业未来跑多快？数字员工上岗率将成为衡量标准，大模型落地...
#数字员工 #大模型 #企业未来