我的经纪人给我报价 1.5 万美元来读 Twitter。
我的经纪人给我报价 1.5 万美元来读 Twitter。 这个数字不是玩笑,它就是上限。 X 本周向 Grok Bot 开放了 API:每读一条帖子 0.5 美分,平台每人每月限制 300 万次阅读。 1.5 万美元能买下所有这些,还能超出。
所有带有「Agent」标签的 AI 情报。
334 条情报我的经纪人给我报价 1.5 万美元来读 Twitter。 这个数字不是玩笑,它就是上限。 X 本周向 Grok Bot 开放了 API:每读一条帖子 0.5 美分,平台每人每月限制 300 万次阅读。 1.5 万美元能买下所有这些,还能超出。
还是搞不懂为什么没人跑这套。我上课的时候启用了12个grok agent,昨天机器人赚了420美元。 别人还在手动盯盘,这套系统自己就在跑。 构建方式: 研究模块每天早上6点前把报告和市场情绪整理成一份简报 信号模块对交易进行排序
模型对于智能体栈来说是零成本的。 Grok Bot 可以在 2 秒内生成答案。 生产工作需要其周围的层级: 可持久保存的上下文 可执行的工具 可恢复的循环 可路由的图 可阻止损害的审批 在 1 天内更换模型。 构建
这就是 xAI 实际打造公司的方式 Grok 联合创始人 Jimmy Ba 表示,他们仅用 12 人就发布了最初的 Grok 如今,他们 90% 的工程师整天都在运行 AI 智能体循环 每位工程师同时保持 10 到 20 个 GrokBot 智能体运行,每个都在处理枯燥的部分
GROK 机器人军团让我赚翻了 0.20 SOL 投入。+231 SOL 出场。已实现 13.6 万美元。我什么都没动。 五个代理监控 240 个钱包,网址 https:// pump.fun。连续亏损七次。然后一次尾部命中 680 倍,全赚回来了。 00:00 开盘,1.00 SOL 资金到位,五个
因此,本质上,我们已经运行 Salesforce Headless 和“Claudeforce”超过 6 个月了。 怎么做到的?我们只是通过 Salesforce API 实现了无头化,并在这个 API 之上使用了一个基于 Claude 本身构建的代理。事实上,这就是我们自有的 Claudeforce。 经验教训: - 我们永远不会回头
这3个GitHub仓库赋予AI代理跨会话保留的记忆。它们合计约有12.9万GitHub星标。1. Claude-Mem - 9.26万 捕捉代理的行为,压缩其历史记录,并在未来会话中恢复相关上下文。
又一个例子说明,真正决定智能能走多远的,是 harness 而非模型本身。 仅靠 API,模型一旦停止,执行也就结束了。 @atomicagent_io,一个与模型无关的 agent 层,让 GLM 5.3 变得更好了,而且成本只多了 77 美分。 它保持了
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“只要我们还有问题,需求就不会枯竭。” Erik Torenberg、Martin Casado、Ben Horowitz 和 Raghu Raghuram 谈为什么 AI 需求没有上限,以及这对供给意味着什么: “从聊天机器人到推理,再到智能体和多智能体,每一步
英伟达首席执行官黄仁勋: “每位工程师都将拥有并管理数百个智能体。” 2026年最有价值的工程技能并非任何大学都会教授。 没有计算机科学课程教授驾驭工程。 没有训练营教授智能体记忆架构。 没有学位
LOOPS VS GRAPHS:2026年让你升职的唯一区别 问十个运行Claude的工程师他们在用哪个。 八个不知道。这就是差距。 loop - 你设定框架,智能体找到路径。最适合还没人知道路线的时候 graph - 你绘制……
7月24日,AnySearch、OpenBuild和DataWhale将在北京通过产品首发、真实集成案例以及一场关于面向智能体的信息基础设施的圆桌讨论,探索AI搜索的未来。 随着搜索用户从人类转向智能体,仅有链接已不再
Claude 的新一篇博文《How Warp builds self-improving agents on Claude》( Skill 的进化问题。 这个问题我以前也研究过,我写了一个反编译 JS 代码的 Skill( Agent
Andrej Karpathy,前OpenAI研究员、Tesla Autopilot工程师: 「我本可以为此收取10,000美元 相反,我把它免费放在了YouTube上」 Tesla Autopilot → OpenAI → AI工程 → 智能体系统 那个从零开始打造Autopilot并联合创办OpenAI的人
这他妈简直是黄金 我见过的最干净的图工程配置 一个智能体从原始来源中提取主张,一个提出它们如何连接,一个将每条主张与已有内容进行核对 每条主张都会被追加、加上时间戳、标注来源。没有任何内容会被覆盖
我靠——Grok机器人点燃了导火索,Kimi K3搭起了队伍 视频里的想法很简单:一个人用一个周末把Kimi K3变成了一个四人AI团队,让每个智能体负责特定任务,而不是让一个模型包揽所有事情。一个负责研究,另一个负责写作,
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了解 loveholidays 如何使用 OpenAI Codex,让软件开发在整个企业内变得更加触手可及,帮助团队更快地将想法转化为产品。
使用适用于 ChatGPT Work 和 Codex 的 Admin 插件来分析工作区使用情况、管理成员和权限、调整限制,以及处理管理员请求。
我的 8 个智能体的 Grok Bot 交易台本周实现了完全放手。从那以后它再也没找过我。整个交易台在我睡觉时自己交易。不是标题党。 我不再一个个照看孤立的提示词。我把整个交易台接入了一张组织架构图,只用一个屏幕教了它一次。
Replit 总裁 Michele Catasta 谈编程智能体: "我认为最简短的概括就是自主性" Replit 总裁用 24 分钟解释编程智能体如何每次进行 10 到 15 分钟的有用工作 用户可以在实时运行期间通过聊天停止或重定向智能体
Andrej Karpathy 在斯坦福的 1 小时大师课 “删除一切,保留图” 他解释道,LLM 本身只占整个技术栈的 10%,而智能体最多也只能带你走到一半,但完整的 100% 归根结底取决于有向图上的消息传递 当大多数人还在炫耀庞大的
Anthropic 工程师: 「不要信任你的智能体永远不会出错。让第一个错误可恢复,并让 95% 的潜在损害无法触及。 我们是在一个智能体自信地在 90 秒内做错了约 200 次之后学到这一点的。」 在这场演讲中,他揭示了 Anthropic
大多数测试 K3 Agent Swarm 的人只会让它做一个落地页,然后称之为 demo…… 而这一次,我们要求它实现一个可用的数据库、真正的筛选功能,以及上线文档——这才是真正有趣的地方。 以下是 300 个 agent 一步步构建真实产品的全过程: -
Grok Bot 在为我运营一家 IT 工作室。每月 200 美元,六个 AI 智能体,一个路由器,还有一个永不停歇的邮箱 这就是整个业务。三十年来,这一直是一门人的生意 > LEAD 读取工单,决定由谁接手,从不写代码 > FRONTEND 构建那个
将 AI 智能体从试点推进到生产需要什么? Alex Salazar 加入 Microsoft for Startups 总监 Heena Purohit 的 #FounderFriday,分享 @TryArcade 如何帮助企业安全地将 AI 智能体连接到它们执行操作所需的工具。 明天收看:
Matt Pocock(AI Engineer World's Fair): “你的AI每生成一个token就变笨一点。到10万token之后,即使你有100万上下文窗口也没用。” 在一场90分钟的现场工作坊中,他使用AI agent把一个完整功能从想法做到生产环境——并展示了每一步: 4:20 – 智能
这太他妈疯狂了 有人用这个赚了1.7万美元,我还是不明白为什么还没所有人都用上 Grok Bot 现在让你用一条消息就能启动整个智能体团队 多个机器人一起协作完成任务,而不是一个单独的智能体独自辛苦处理。 以下是
我真的想不通,为什么更多人不用一个从不下线的智能体来运营自己的 X 账号 Grok bot 悄悄解决了那个让大多数 AI 自动化在你合上笔记本电脑的瞬间就崩溃的核心问题,但几乎没人在认真测试它 下面是
代价最高的 AI 错误不是一次错误的回答。而是一个每周二都会运行的错误回答。 聊天机器人偶尔产生幻觉只是烦人。 一个拥有 Gmail、文件、仪表盘和定时任务的智能体,每周都在同一个工作流上产生幻觉,这是基础设施故障。 这就是
一名Kimi工程师刚刚展示了为什么智能体记忆应该被构建为“规则+关系”,而不是更庞大的聊天记录。 3个持久化约束在运行前加载,随后每一条有用的主张、实体和冲突都会被添加到同一个上下文图中,而不会随会话一起消失。
卧槽,这个 84K Star 的仓库让 Kimi 变成了编程智能体 OpenHands 是一个开源软件工程智能体,它可以编辑文件、运行命令,并在每个提示词后持续工作而不中断 仓库 → 智能体工作区 → Kimi k2.7 → 编辑 → 运行 → 验证 →
这就是当提示不再是主要交互界面时,AI工程呈现出的模样 不再是聊天框,而是路由系统 模型如今只是其中一层。围绕它的是传递状态的代理、按序执行的工具、拦截错误输出的监督器,以及决定什么的图。
Grok Bot 现在已在 Cursor 订阅中上线。 我们发布周就上线了。它从不要求占用我们的电脑,每个机器人都有自己的电脑。几个小时后,我们就不再叫它智能体了。 它是员工。 以前要用上意味着每月 300 美元的 SuperGrok Heavy 或 200 美元的 Cursor Ultra。现在 Pro+ 就够了。
现在用 Grok 机器人经营企业,简直简单到有点不公平了。 我运营的是一个小型机器人团队,而不是一个万事包办的代理。以下是架构及其有效的原因: > Atlas 是我的幕僚长。我只和 Atlas 沟通。它会读取其他机器人的角色,并把每项任务分配给合适的那位。
最棒的 Claude 升级不是来自 Anthropic。 它们来自 GitHub。 我浏览了数十个 AI 仓库,只保留了 15 个真正能改变你的智能体能力的项目。 不是包装器。 不是又一个「awesome list」。 它们补齐了模型仍然做不好的东西: • 视觉品味
正确设置 Grok Bot 所需的一切都在一个仓库里。113 个链接,零猜测。 官方文档、安装步骤、真实配置案例。 有人用它清理了 9 万封邮件。另一个人在一个名册上运行 12 个 Bot。 技能、MCP 插件、与 OpenClaw 和 Claude Cowork 的对比评测,外加免费资源。
埃隆·马斯克的 Grok 机器人刚刚激活了一个沉寂的 4,812 条笔记 Obsidian 知识库,每次运行仅需 0.30 美元。 12 个代理,1 个知识库,19 秒从头到尾。 到第三年,每个 Obsidian 知识库看起来都一样:4,812 条笔记、247 个孤立页面、21 个真正连接内容的链接,以及一个带图谱视图的墓地。
他以 3,000 美元的價格銷售 AI 自動化服務 而最有趣的事情並不是某種複雜的機器人。 AI Agent 接收訊息、處理它們、使用記憶體,並透過 Gmail 發送電子郵件。 所有這些都可以透過 n8n 來整合。 也就是說,人們不只是為 AI 付費。 他們為
ANTHROPIC 刚刚把 Claude 变成了一所大学 并把 289 个学习资源集中放在了一个地方 不是随机的提示词帖子 从你第一次使用 Claude 对话到部署生产级 AI Agent 的完整路径 Claude 101 → Claude Code → 技能 → 子代理 → MCP → API → RAG → Agent the
真他妈不敢相信。Claude Code 现在能黑应用了 能黑进你自己应用的 AI 智能体,然后把成功的漏洞利用代码交给你 Strix 是开源的 AI 渗透测试工具。你给它一个目录或 URL,它会运行你的应用,找出漏洞,并用可用的漏洞利用代码逐一证明。
Playwriter 将 MCP 智能体连接到您真实的 Chrome 会话——包括登录状态、扩展程序和 Cookie。 通过 CLI 或 MCP 提供完整的 Playwright API,以及可在调用之间持久化数据的有状态会话。 在此探索: https:// osp.fyi/playwriter
已恢复的 17,600 个操作,生产环境内的四天半,而动机却是所有可能中最无聊的那个。Hugging Face 发布了取证重建结果。一个运行名为 ExploitGym 的网络基准测试的 OpenAI 智能体,从其评估沙箱中越狱,通过
在截止日期固定且设计资源已投入其他项目的情况下,Stampli 使用 Codex 和 ChatGPT Work 将数周的产品发布工作压缩到了几天内。
36.2% 如果放宽一个标准,就会变成大约 72%。同样的运行,同样的模型,放宽评分标准中的一条。这就准确地告诉你那些失败是由什么构成的。智能体几乎完成了全部工作。它唯一遗漏的是该策略存在的根本原因。论文这样表述。
你准备好让你的代理人访问你的银行账户了吗?
AI 记忆层方面正涌现出大量出色的工作。 而这看起来已经非常接近修复我最讨厌的 Gmail 那个部分了。 @getlindy 的新 Chrome 扩展程序将 AI 智能体助手直接搬进我的 Gmail 里。 无需再切换到单独的 AI 界面去
苏黎世联邦理工学院将大语言模型智能体群体置于共识博弈中。完全没有对手的情况下,仅有41.6%的运行达成了有效共识。加入一个破坏者后,情况变得更糟。 智能体之间的协议是概率性的。结算必须是确定性的:https:// agent-dashboard.vector.apexfusion.org/?utm_source=x& utm_medium=social&utm_campaign=research-notes&utm_content=et
TinyFish 已在 Pond 上线 4 天。83 个 AI 智能体和人类专家使用它运行了任务,其中 10 个已结算。如果任务需要实时网页数据,TinyFish 会去获取。搜索并抓取任何网站,若需要点击和操作时则使用网页智能体。开放任务
Asana 使用 OpenAI Codex,在两周内替换了一个过时的测试系统,完成了原本预计需要五年、花费约 1.2 万美元的工作。
xAI 和 Grok 工程师:「如果你不现在学习如何用 Grok 编排智能体,2027 年将花一整年追赶今天开始的人」。在 1 小时内,他揭示了内部每位工程师使用的完整工作流。价值超过 500 美元的人工智能工程课程。观看
调优评估器会自动为生产轨迹添加质量反馈。它们已预置了经过调优的模型、提示词和托管基础设施,因此您只需点击几下,即可开始发现需要关注的智能体行为。
了解 @unifygtm 如何在发布两周前,在上期 Max Agency 节目中将模型成本削减 90–95%。 YouTube: Apple: Spotify:
让 AI 代理更快运行的最佳方式是一份权限清单。原因如下:你委托给代理的方式和委托给员工一样:安全任务、授权任务、禁止任务。将每个任务归入这三类之一,你就总能知道它有多大的余地
这次由 @thehypedotnews 进行的 3D 编程测试发现,DeepSeek-V4-Pro-0813 使用的 token 数量是 Muse Spark 1.2 的 48 倍。 这就是为什么在代理式编程中,模型得出答案的能力几乎与答案本身一样重要。一个不断重新打开文件、反复考虑的模型
GitHub 上一个只有 70 行的 Markdown 文件已经获得了近 20 万颗星标,但它并没有教给 Claude 任何新东西。它只是告诉 Claude 不该做什么。 2026 年 1 月,Andrej Karpathy 公开发帖,讲述了所有使用 AI 编程代理的人都曾遇到过的具体失败模式。
Agent 是您的新一批高级用户。他们从第一天起就是高级用户。他们现在是您的超级用户。 有了 Agent,您无需担心上手培训。他们会自行完成上手。 相反,他们突破极限的速度如此之快,以至于我们会问我们的 Agent:什么功能在拖你们的后腿?
如果你的AI审查自己的工作,它永远不会发现自己的错误 一个有61个智能体的仓库在一周内获得了10,000个GitHub星标,原因并不是什么新模型。每个智能体都只有一个任务。 但这还不是最有趣的部分。 当一个模型编写代码,然后
PipesHub 是一个面向企业 AI 的开源上下文层,可在保留访问权限并生成引用的情况下连接整个组织的知识。附带 Node、Python 和 Go SDK,以及用于构建智能体和 RAG 应用的 MCP 支持。 在此探索:
“有了编码智能体,你就像穿上了喷气背包,以每小时一万英里的速度前进,做着以前从未能做到的事情。” 在这场对话中,OpenAI 的 @steipete 和 @thsottiaux 与 Databricks 联合创始人 @pwendell 一起,探讨智能体在代码之外还将带来什么。
“如果你不能一開始就讓 Agent 直接試用並立即投入生產,那你就完了。舊的、緩慢的「演示—決策—實施」流程正在消失。現在的驚艷體驗是,你的 Agent 在第一天就真正運作起來。” @abialecki 首席執行官 @klaviyo
你的加密货币在冷钱包中有多安全? 我们与 Ledger 首席技术官 Charles Guillemet(@P3b7_)坐下来,探讨了硬件钱包安全、后量子密码学,以及可抵御漏洞利用的代理支付。 完整播客现已上线。
让代理在凌晨3点与你一起解决事件。
以下是如何在 Codex for GPT-5.6 Sol 中启用 100 万 token 的上下文窗口。尽管我们已针对性能和成本将 Codex 的上下文限制调整为最佳设置,但这是一种常见需求,因此在此记录。更大的上下文窗口可让 Codex 保留
GPT-5.6 Sol 的 100 万(1M)上下文现已在 Codex 中可用。此前这仅适用于 API 密钥,但我们刚刚切换了开关,现在通过 ChatGPT 账户使用也同样有效。同样的警告仍然适用:当前上下文长度之所以是默认值,是有原因的,我们已将其调优至接近完美。但选择权在你。
SWE-Bench ProMax 在大型多语言代码重构任务上对智能体进行基准测试 论文: https:// huggingface.co/papers/2608.09 802 …
你所有的智能体都需要前沿模型吗? 我们通过 Deep Agents 评估套件对 NVIDIA 的开源路由工具 Switchyard 进行了测试,该套件包含 145 个多步骤任务——工具使用、检索、文件系统操作、长上下文。 结果是:93% 的轮次被路由到了一个 300 亿参数模型。只有 7%
LangSmith 现在可以在 @awscloud 上作为自带云(BYOC)部署提供。 将智能体追踪和运行时数据保留在您的 AWS 边界内,而 LangChain 负责配置、升级、扩展和支持。 BYOC 让团队兼具数据主权与托管服务的速度。
Codex 用户期待已久的功能终于实现 Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、Grok、Qwen、MiniMax 等模型都可以直接在 Codex 中使用 最近推出的「Codex Router」 实在太厉害了
今天我在 Hermes 桌面应用中试用了 Bot Mode,所以快速录制了一段视频,展示其主要功能,以及与常规 Hermes 会话的区别: - 侧边栏显示可对话的机器人列表(agent profiles) - Agent Inbox 允许机器人之间直接通信
了解初创公司如何使用 GPT-5.6,通过更智能的模型选择和新的 Responses API 功能,构建更快速、更具成本效益的 AI 智能体。
了解 RingCentral 如何利用 ChatGPT Work 和 Codex 加速 AI 产品开发,并整合工程与运营部门的运营情报。
OpenAI 的研究揭示了企业如何采用智能体 AI、使用 ChatGPT 和 Codex,以及前沿企业如何在 AI 采用方面领先。
我们在 QwenCloud 上构建了一个全新产品:QwenCloud Arena —— 一个面向解决真实行业挑战的 Agent 竞技场。 我们正在将 Agent 带入各行各业和真实的商业问题中。每一项任务都源自真实的商业场景,因为值得构建的 Agent,是那些能够真正交付价值的 Agent。
Centaur 是你拥有的前沿、智能体基础设施。Centaur 就像 Claude Tag,但开源且性能更强。
Unsloth Desktop 正式发布 首款可在本地运行和训练模型的桌面应用。 • 开源。支持 Mac、Windows 和 Linux • 支持 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF • 将 Claude Code 和 Codex 连接到本地大语言模型 • 工具调用准确率提升 50%,具备自愈能力 +
发布日!!!@invideoOfficial Agent 2 现已上线!!!
隆重介绍 Monid,将您的智能体连接到 1,200 多个工具和 API 的最简单方式。 您的智能体在运行时即可发现、运行并支付工具费用。 因此,您再也无需注册十几个账户,也不必为几乎不用的订阅付费。 上个月我们路由了超过 100 万次工具调用。方法如下
Garry Tan 表示,AI 可以让单个 markdown 文件像员工一样工作: “如果你真的想最大化 token 利用,就必须使用类似 Hermes Agent 或 OpenClaw 的工具……让我能在任意一个请求中加载 100 万或 80 万个 token。” “对于 CEO 或创始人来说,它实际上
Codex 简直是宰客啊~!!!最聪明的设置居然在初始状态下被关掉了,大部分人好像都没用上,笑死。Codex 可以把推理强度选成 6 个等级,但初始状态下最高的那档「Max」连选项里都没有出现啊。这太浪费了,其实 3 秒钟就能解锁,
本资料库是 ImageFirm 的首个公开资产——旅程的起点。每一页工作表都来自我们实际构建和运行的真实项目:智能体、推广部署、情报工作、现场项目。它以公开方式发布,不设付费墙,也不设追踪器,因为这就是
Your AI coding agent proposes five classes, three levels of inheritance, and a metaclass. The problem needed one @dataclass . Build the judgment to tell the difference:
Agent workflows change with every request. NVIDIA NeMo Switchyard is an open-source model-routing library that routes each request across the models you choose using live context, tool results and agent progress. See how
Datadog CISO Emilio Escobar on Securing Agents at Scale In this conversation, Emilio Escobar joins a16z's Joel de la Garza at Black Hat to cover what happens when you hand coding agents to 4,000 engineers, why the permis
Datadog CISO Emilio Escobar says intent is now a must-have for AI security solutions: "These agents are trained on existing code, and they have a reward structure. If code is meant to solve the bug, but it gets rewarded
Malicious MCP servers can make AI coding agents exfiltrate SSH keys, .env secrets, source code, and customer data. The attack, dubbed “GhostSplice,” splits a request across MCP channels so no single fragment looks overtl
a life update: i started a new company called Pragmatik (p7k) Labs (语用科技) in shanghai, focusing on the research of next-generation agents across digital and physical worlds. thanks to Gaorong Ventures and HSG (红杉中国 & 高榕创
LoopX Lightweight loop engineering state kernel for long-running AI agent teams. Agent-loop agnostic across Codex, Claude Code, and other coding agents, with durable goals, quota-aware auto-wake, executable todos, eviden
The boundary between a specification and a product is dissolving. A Markdown file can now behave like a small software service when an AI agent can read instructions, use tools, and act on schedule. "Do you know how many
You can now keep your work from other agents in sync with ChatGPT Work and Codex. Import projects, chats, skills, and plugins, review your import history, and opt in to automatic updates in Settings. Now available in the
NVIDIA CEO, Jensen Huang: "I'd hire the graduate who's expert in AI over the one who isn't. Every time" he's not talking about people who use AI everyone uses AI. he's talking about people who know the stack. agents. fra
. @Toyota built their R&D GPT on Deep Agents to help employees search years of paint, seat, and manufacturing research with a single command. Here's their story.
Tool access is production access. Learn how to secure AI agents with deterministic policies, schemas, and human approval gates. Thanks to Andela
YugabyteDB AMP uses serverless PostgreSQL and four AI agents to manage database fleets, scale idle workloads to zero and support scaling without migration. Thanks to Yugabyte
"I like to move extremely fast, but in order to move fast, you need to have brakes." Up to 200,000 AI agents wake up at Kavak every day. CPO & AI Officer Alejandro Maza says eval quality is what sets the ceiling on speed