OpenClaw的核心突破在于:它不再是只能聊天的AI,而是真正能"动手干活"的数字员工。 六、使用内网穿透工具实现外网访问 要让OpenClaw实现真正的7 * 24小时远程访问,需要将本地服务暴露到公网。 通过本地部署结合内网穿透工具的组合,我们能够打造一个真正7 * 24小时在线的AI员工,既保障了数据隐私,又实现了远程便捷访问。 OpenClaw的安全使用需要用户保持高度警惕,遵循最小权限原则,定期审计日志,确保这个"数字员工"始终在可控范围内工作。技术终究要回到个体手中。 现在,你的7 * 24小时AI员工已经准备就绪,接下来的舞台将交给你的创意:是让它帮你处理繁琐的表格数据,还是让它成为你全天候在线的系统管家?
作者:Alfredo Sone 编辑&排版:Alex AI Agents是构建智能系统的一种新方式。 多步骤流程:hebbia.ai 与遵循一组固定指令的传统程序不同,agent是一种新型软件,使用LLMs和认知来弄清楚需要做什么、如何做,然后完成它,一切都靠它们自己。 示例: ……捕获航班请求后,代理会识别诸如查找出境和回程航班之类的任务,并定义需要哪些步骤和操作来帮助客户根据自己的喜好预订航班等…… Memory 记忆 AI agent中的记忆有两种形式: 短期记忆是基于会话的 提示:定义特定用途的工具并实施基于角色的权限,就像为员工提供正确的软件和访问级别以高效、安全地完成工作一样。 通过创建合作agent网络,实质上是在构建一支AI数字员工,能够作为一个协调系统解决复杂的问题,就像一支由熟练员工组成的团队一起解决具有挑战性的项目一样。
AI越来越多的渗透到了我们生活的方方面面,从基础的查询资料,到飞书多维表格对竞品资料的分析整理,再到AI智能客服做到精准回复,再到AI精美出图,未来AI会越来越多的帮助做好工作执行的事情,我也会把更多的时间留给更有价值的思考分析 以下是我对用AI做好PPT的实践结果,我把整个的过程分享给大家。 最近上映比较火的电影叫《阿凡达3》,也是我非常喜欢的一部电影,里面的视觉效果给我带来了非常震撼的视觉体验。 这样一来,它就像我的员工一样,为我工作,解决问题,关键是工资还很低。 今天的分享就到这里,希望能够对大家有所启发。
AI时代最让人焦虑的是什么?信息太多了。每天刷不完的资讯,看不完的文章,生怕错过什么重要的。 我想了个办法——让AI帮我过滤信息。 听起来有点魔幻,AI制造了那么多垃圾内容,现在又用AI来过滤垃圾,但这确实解决了我的问题。 重点是,整个过程我只花了20块钱,一分多余的钱都没掏。 我是怎么做的 思路其实挺简单的。 现在有了OpenClaw,感觉真有了个正式员工,它直接给你结果,中间不用你操心。 现在什么情况 目前我有2个正式助理和1个临时工,全都通过飞书管理。 有点像开了家小公司——1个老板+2个正式员工+1个临时工,哈哈。 一号员工叫南宫婉(对,就是凡人修仙传的那位大女主,别介意)。我在之前买的腾讯云轻量服务器上让她搭了个国内AI日报系统。 目前效果如下: 不愧是元婴大能啊,一把出的效果就比二号员工强100倍。大家可以看看下面二号员工给我的作品,两个简直天壤之别。 二号员工叫Lobster。
BASE_URL="https://api.catgpt.im/v1" 整个贪吃蛇吧 描述任务 python3 run.py --task "写一个贪吃蛇游戏" --name "snake" 然后咱们的员工就开始讨论干活了
立即在 vibecraft.sh[1] 尝试 — 依然可以连接到您的本地 Claude 代码实例!
我不是正式员工,不是兼职,也不是传统意义上的外包公司。在法律层面,我甚至不存在。想长期雇佣我的公司,到了走流程的时候总会卡壳。法务要求完整的企业认证和合作协议,财务要求对公账户打款。
你花了大几十万搞了一套"智能客服",上线三个月,一线员工还是手动回邮件。老板问,AI呢?答曰,在跑。跑什么?跑流程审批。这不是段子。这是2025年制造业AI落地最常见的现场。 核心就一个:绝大多数企业搞的所谓"AI应用",根本不是数字员工,顶多算个聊天机器人。数字员工≠聊天机器人。 聊天机器人是"你问我答",数字员工是"你交代任务,它干完交付"。 毛病三:数字员工只会"单打独斗"很多企业的AI应用是烟囱式的:客服系统一个、质检系统一个、采购系统一个,各自为政。 向量空间JBoltAI的多模态AI能力模块,把语音识别、AI识图、OCR、文生图/视频集成在一起,让数字员工不再只是"打字员"。第二,它要有"手"。 光能看能说不够,得能操作系统。 AI知识专家负责技术问答,AI售后工程师负责工单处理,AI销售顾问负责客户跟进,AI工艺专家负责生产优化,AI培训导师负责人员培养。五类数字员工各司其职、协同配合,才是工厂真正的"AI团队"。
使用某机构Quick服务构建AI驱动的员工入职代理企业通常难以大规模地让新团队成员顺利入职。人力资源团队花费大量时间处理手动任务,如处理文档、回答关于福利和政策的重复性问题,这延迟了生产效率。 关于作者Pegah Ojaghi:某机构生成式AI应用架构师,拥有计算机科学博士学位,专注于大型语言模型、生成式AI和强化学习。 Chinmayee Rane:某机构生成式AI专家解决方案架构师,核心专注于生成式AI,帮助ISV通过设计可扩展且有影响力的解决方案加速采用生成式AI。 Ebbey Thomas:某机构高级生成式AI专家解决方案架构师,拥有雪城大学计算机工程学士学位和信息系统硕士学位。 Sonali Sahu:领导某机构生成式AI专家解决方案架构团队,是一位作者、思想领袖和充满热情的技术专家。FINISHED
谁能想到,去年还只存在于畅想中的AI员工,如今已经真的成为现实。今年年初,深圳市福田区就启用了70名基于DeepSeek开发的“AI数智员工”,开启人机协同办公。 尽管当下市场充斥着“AI替代员工、大规模裁员”的论调,但我们始终认为,AI的真实价值从不是替代人,而是辅助人、解放人。 理性来看,与其承担AI替代团队带来的更多未知后果,不如苦练组织内功,借助AI优化现有流程,将这些重复性的琐事交给数字员工,让团队的核心人才聚焦于决策洞察与技术沉淀,这才是中小企业的长久之道。 在传统的AI对话中,往往需要我们守着加载的页面,被动地等待。而且任务越复杂,等待的时间就会越久,原本用AI省下来的时间又全被耗光。在禅道中,我们为数字员工引入了任务队列与异步处理机制。 除了通过设定不同的角色提高AI输出的正确率,我们也可以为AI输出的结果加上验证及追溯的环节。比如深圳福田区,就规定了需要给每个数智员工配备“人类监护人”,输出结果需经人工确认后才能可生效。
技术演进压力: 行业正经历从“AI Coding”到“数字员工”的范式转移。 三、 落地成效:WorkBuddy驱动办公效率与数字员工规模化 通过具体的量化指标与业务场景,验证AI Agent在提升开发效率与降低运维成本方面的价值。 数字员工规模化应用: 麦肯锡(McKinsey)案例:截至2026年1月15日,数字员工数量从3000飙升至 2.5万,增长超过 8倍。目前员工构成为 4万人类 + 2.5万AI智能体。 目标设定:18个月内为每一位人类员工配备一个AI助手。 腾讯内部实践(ROI验证): 采购场景: 实现 7x24小时 自动解答与流程处理。 部署: 大规模引入AI智能体。 成果: 数字员工承担了自动邮件撰写、数据聚类、读写数据库及典型场景应对学习等任务。
开源的 Managed Agents 平台,将AI 编码智能体变成为你干活的员工,分配任务、跟踪进度、积累技能。 从用 AI 到 AI 优先 当时想用任务文件的模式来驱动多个AI Agent 协同工作:询问了Claude Sonnet 给我设计一个方案: 有没有可能设计一个使用共同的git仓库作为multi-agent :让 AI 代理自己干活,你只管往 看板扔任务, AI 自动认领、自动执行、自动验证。 你可以像分配任务给员工一样,把任务分配给 Agent。 2. 自主执行 设置好任务后,你就可以去做其他事情了。 项目地址:https://github.com/multica-ai/multica 官网:https://multica.ai/ 你跟AI Agent 是什么一个协作模式呢? 欢迎评论区留言。
AI员工不消费,谁来买单? 三、AI 员工最可怕的地方:它只生产,不消费 一个人类员工拿到工资之后,会买房、租房、吃饭、买车、旅游、教育孩子、看病、健身、买保险、买手机、点外卖、喝咖啡、看电影、买衣服、还贷款。 不是每个人都能转型成 AI 工程师。转型政策要分层:可升级者提供技能培训,可迁移者提供行业转换,难迁移者提供收入保障,高风险者提供长期公共岗位。 7. 建设公共智能体和公共数字劳动力平台 如果 AI 员工会成为生产力,那么不能只让大企业拥有 AI 员工。政府应该建设公共智能体平台,为中小企业、个体户、社区组织、学校、医院提供低成本 AI 能力。 真正有远见的企业,会把员工变成 AI 生产力的分享者。例如 AI 提效收益分享、员工智能体分红、内部创业基金、人机协作绩效权益和知识资产贡献奖励。否则员工会把 AI 看成敌人。
硅谷一夜之间全都迷上了Clawdbot,堪称「7x24h贾维斯」。它拥有无限记忆,还能随叫随到,主动干活。最离谱的是,它竟凭一己之力带火了Mac mini。 硅谷AI的迭代速度,简直不给人类留活路... 一觉醒来,全网都被一个7x24小时的AI助手——Clawdbot刷屏了。 毫不夸张地说,Clawdbot彻底重塑了人们对2026年「个人AI超级助手」的定义。 这不,AI初创CEO直呼「我们有了AGI」! GitHub地址:https://github.com/clawdbot/clawdbot Clawdbot主打「7x24h个人助手」,把人们一直以来幻想的「贾维斯」真正代入了现实。 消息从Telegram等渠道进来,网关把它们转接给AI。AI进行思考、回复,并触发操作——比如打开浏览器或运行脚本。
Hermes Agent从入门到AI数字员工实战指南一、Hermes Agent概述Hermes Agent是一种基于大语言模型(LLM)的AI智能代理系统,通过模块化设计赋予AI工具使用、任务规划和自主执行能力 import HermesAgentagent = HermesAgent(config_path="config.yaml")response = agent.run( "查询2023年全球AI 在金融领域应用的10页行业报告", steps=["数据收集", "分析", "撰写", "校对"])四、AI数字员工进阶开发1. 数字员工正从概念验证阶段走向企业级应用。 随着技术的持续发展,AI数字员工将成为组织数字化转型的核心驱动力之一。提示:实际开发中请根据具体需求调整配置参数,建议从简单任务开始逐步扩展复杂度,并建立完善的测试验证流程确保系统可靠性。
AI 知识体系全景:从大脑到智能员工 系列总结 · 12期完整梳理 涵盖:LLM · Prompt · 幻觉 · Embedding · RAG · 知识库 · Agent · MCP · Skills Skills技能 + Rules规范 = AI智能员工 这 12 期内容,就是把这个公式的每一项讲透。 模块三:执行篇(第07-10期) Agent 是 AI 从"顾问"到"员工"的关键跨越 执行篇:Agent、MCP、Skills、Rules 第07期 · AI Agent 智能体 Agent 是什么? 没有规范的 AI 就像没有规章制度的员工——可能很聪明,但行为不可预测,难以信任。 │ │ AI智能员工 · AI测试工程师 · AI产品经理 · 各类垂直Agent │ └─────────────────────────────
原计划 7 天的工作,1 小时完成!是我开挂了么? 做个比喻,前端是一名底层员工(无知的小开发),后端是小组长,数据库是大老板。小开发做了个需求之后,应该先交给小组长检查,小组长说没问题之后,再给大老板验收。 那如何校验 SQL 语句呢? 所以我刚想到这个需求,就觉得脑阔疼,感觉贼麻烦,不保守地给自己计划 7 天完成。 大家可以先想想如果让你实现 SQL 语句校验,你会怎么做? 下面是我的思考过程。 想到这里,头顶不仅感受到了一丝寒凉,感觉给自己估时 7 天都少了。
今天的科技圈见证了技术狂飙与现实商业碰撞的火花:从 AI 真正开始吃掉企业 headcount,到开发者对 AI 编程神话的切身反思。 以下是今天的精选: 商业观察与组织进化 ClickUp 用 AI Agent 替代 22% 员工 —— 企业级 Agent 替代正从实验走向规模化落地。 伴随 SaaS 护城河被 Agent 侵蚀的行业担忧,AI 裁员已成为具体执行的管理决策。 AI,Agent 的安全危机已全面暴露。 ️ 专为运行高性能企业 Agent 打造,直击企业部署 AI 时的成本与可靠性核心瓶颈。
智能体的普及,正在推动这种分工变化加速发生,不同厂商正从各自擅长的角度切入:微软Copilot帮助知识型员工完成文档生成、邮件摘要与会议纪要;百度文心智能体主攻自然语言理解,广泛用于客服和内容生成;金智维 Ki-AgentS在企业流程智能化上深耕多年,结合数字员工系统,将AI能力嵌入财务、政务、制造等场景,实现端到端的任务执行。 例如在银行与保险行业,金智维的Ki-AgentS与K-APA智能体能让AI Agent与数字员工协同执行报表生成、风险识别、客户通知等任务,构建起完整的流程闭环。 例如,金智维的智能体应用训练营帮助企业员工掌握低代码配置与任务流编排,让AI真正成为生产工具;来也科技、百度等厂商也在布局AI使用培训,推动AI素养普及化。 世界经济论坛在《2025年未来就业报告》中指出,AI将造成全球22%的就业机会面临变革,77%的雇主计划通过“升级员工技能”应对AI变革,让员工适配新岗位需求。
Facebook AI Academy 目前只对Facebook内部技术员工开放,不过未来也有可能和更广阔的受众分享这些知识。 现在科技圈内的大公司最关注的技术非人工智能莫属了,因此这方面的人才也一直非常稀缺,在这种供不应求的市场环境下,Facebook决定自己创建 AI Academy,帮助公司员工掌握各种AI技能知识。 以及增强学习等,Facebook的员工需要在学习相关理论的同时,亲自实践开发深度学习模型。 Facebook通过这种内部培训和消化的模式,既能让更多的员工学习AI专业知识,而且有助于Facebook AI研究院和其他部门之间的沟通合作。 据悉,FAIR 一直在向全世界的AI开发者社区提供开源软件以及硬件,Facebook AI Academy 目前只对Facebook内部技术员工开放,不过未来也有可能和更广阔的受众分享这些知识。