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大模型的“去中介化”威胁。Manus、大模型旅行助理这类Agent能自己规划行程、下单预订,那还要携程干什么?
Unix最初在贝尔实验室被创造出来时,作者汤普逊和里奇就提出了一个偏执的设计原则:everything is a file。
智能体OpenClaw创始人最终倒向OpenAI,意在攻克AI从“好玩”到“好用”的最后壁垒,解决智能体易用性的问题。
当时的豆包在各方面肯定都没那么完美,但它们非常清楚,在当时,只要推出一个60分的产品,就可以抢占心智。
Clawdbot的整个设计逻辑,存在大量的软件工程思维:Clawdbot背后的软件工程思维和品味。
Clawdbot不是缝合怪,而是作者一开始就带着目标做这件事情,用一个控制面,把所有服务和数据打通,然后逐步Agent化。
昨天刚写完一篇AI时代的AI Native的组织和运营模式AI驱动组织及流程模式变革,如何找到不可替代的价值,今天就看到了某创业公司CTO用三人团队再创业了。
随着AI的快速发展,AI不仅可以很好的解决用户问题了,而且AI可以很好的对任务进行规划和推理。
Cursor和Claude Code的Long-running Agents的解决思路不一样。
比如初学者借助Cursor,可以快速写出好的代码,以前这需要有经验的程序员才能完成。
AI5芯片,已经成熟,目标是打通智能车和机器人,两者共用FSD的软件和硬件,预期AI5较AI4性能提升50倍。
如果想让智能体更好的服务用户,精准的记住用户的偏好和历史交互细节等信息就非常重要。
本质是增加了一个Skill.md的文件/文件夹,智能体可以动态的发现和加载这些技能,从而让智能体在特定任务中表现的更好。
滴滴也是花了很多年靠高精地图地图解决精确地址问题,这个到时候特斯拉找个地图服务商合作,或者花点时间自己做也可以。
1、产品定位于“无所不能的通用智能体”还是“精通特定领域的垂直专家”?这个定位直接决定了未来产品发展的路径,是战略性的问题。
The Information报道,OpenAI过去两个月内整合工程、产品和研究力量,集中攻克音频交互的技术瓶颈,目标打造一款可通过自然语音指令操作的消费级设备...
《晚点 LatePost》独家获悉,Meta 以数十亿美元收购开发 AI 应用 Manus 的公司蝴蝶效应。这是 Meta 成立以来第三大收购,花费仅次于 Wh...
很多人区分Workflow和Agent架构,主要看有没有plan和observe。
前一篇文章写了在很多企业业务落地Agent场景中,大部分都可以抽象为Workflow用Workflow方式承接,而不是为了追求时髦引入过于灵活的Agentic ...
前几天发了Dify创始人张路宇的一些语录,很多朋友表示很感兴趣,今天又在网上找了些张路宇的访谈,提取一些有意思的点。
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