315 行代码构建编程助手,Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」
315 行代码构建编程助手,Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体,并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」(指它并非难以复制)。
知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体,并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」(指它并非难以复制)。
当前,多模态大模型驱动的图形用户界面(GUI)智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而,一些现有智能体更类似于「反应式行动者」(Reactive Actors),主要依赖隐式推理,面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
这段时间 “Agent” 成了热词,开会、聊天、朋友圈,大家都在聊。但每个人说的 “Agent” 其实都不一样,听多了反而更迷糊:究竟什么是 Agent?和我们熟悉的生成式 AI 有什么不同?这是我目前见过最清晰解释 Agent 的文章。
本周国内 AI 智能体市场依旧精彩纷呈,短短几天内多款智能体产品新推出市场,其中尤以Fellou和扣子空间最受关注。有意思的是,虽然这两个智能体产品的架构和定位截然不同,产品团队更有天壤之别,但由于操作界面类似,因此作为像我这样的普通用户而言,在体验前是很难说出两者的区别在什么地方。
想象一下,你的智能体只需接收一条自然语言指令,就能在 600+ 工具中自动筛选出最合适的 API 组合来完成整个任务流程,无需逐个集成、无需硬编码。这不再是未来畅想,而是 ACI.dev 开源 MCP 中枢(Unified MCP Server)已经实现的现实。
Agent赛道热闹非凡,周鸿祎力推的纳米AI搜索,体验上能有什么不一样?
AI编程智能体的能力正在飞速增长,最新研究揭示了这一「新摩尔定律」,如果AI智能体的任务时长继续以每4个月翻倍的速度增长,到2027年它们可能完成长达167小时的月级任务!
随着大语言模型 (LLM) 技术的迅猛发展,基于 LLM 的智能智能体在客户服务、内容创作、数据分析甚至医疗辅助等多个行业领域得到广泛应用。
在最卷的咨询行业,AI已从边缘工具跃升为核心引擎。麦肯锡Lilli吸纳百年知识,BCG Deckster秒生PPT,德勤Sidekick、毕马威与普华永道的智能体平台打算组成「AI舰队」。咨询行业的顾问把AI当做「隐形同事」,AI变革人类行业才刚刚开始。
近来,纳米AI重磅上线MCP万能工具箱,全面支持MCP协议,开启AI Agent生产力新时代。作为国内首家开放生态MCP平台,它以超低门槛,让4亿人都能手搓爆款AI。