Insightful Reviews

一、你在AI调用上浪费了多少时间？ 每次想调用Agnes 2.5 Pro Alpha，却发现服务器在国外——加载慢得像蜗牛，偶尔还抽风断连，写写到一半突然timeout，代码还没跑完，耐心先耗尽。 你查过解决方案？换个代理吧，配置半小时成本翻倍；换个API入口？又要改一堆环境变量，一不小心就把Key暴露了。 其实，这一切在今天结束了。7月29日，Agnes正式启用国内官网域名和API访问入口，响应速度提升数倍，原来需要折腾的事，现在一行配置就能搞定。 这篇文章，我把整套接入方案完整讲清楚，让你从今天起告别延迟焦虑。 二、整体架构：三层分工 这次升级涉及三个层面： 接入层（国内官网）：agnes-ai.cn，面向大陆用户的直接入口，提供模型评测、文档和快速体验。 服务层（API网关）：apihub.agnes-ai.cn/v1，替代原来的国际站地址，保持原有接口完全兼容。 模型层（2.5系列）：Flash免费开放，Pro Alpha冲刺榜单前列，两者定位清晰，满足不同场景需求。 整个流程从国内官网获取信息 → 通过国内API地址调用模型 → 直接在本地运行，无额外中间环节。 三、国内API地址替换指南 核心操作只需要三步： 找到你的代码中原本使用的API Endpoint，通常是 https://apihub.agnes-ai.com/v1。 把它替换成 https://apihub.agnes-ai.cn/v1。 重启应用或服务，完成！ 整个过程不需要重新注册账号，不用换API Key，甚至连请求参数、模型名称都不变。 # 修改前（国际站） export AGNES_API_ENDPOINT="https://apihub.agnes-ai.com/v1" export AGNES_API_KEY="你的旧Key" # 修改后（中国站） export AGNES_API_ENDPOINT="https://apihub.agnes-ai.cn/v1" export AGNES_API_KEY="同一个Key，无需变动" 边界情况说明 原国际站用户：无需重新注册，直接使用已有账号和Key。 老版本客户端：如果客户端不支持自定义Endpoint，可能需要更新到最新版本。 多区域部署：如果你同时在国内和国际环境部署，注意不要混用两个Endpoint，否则可能引发认证失败。 一句话总结：改一个URL，同一个Key，全球开发环境一致体验。 四、模型定位与选择策略 Agnes 2.5系列明确划分了Flash和Pro两条路线，针对不同开发场景。 Flash版：日常开发的"全能助手" ✅ 适合日常Coding、Agent和高频开发任务 ✅ 文档处理、代码生成、Bug修复毫无压力 ✅ 不限期免费开放，成本门槛为零 Pro Alpha版：复杂任务的"旗舰选手" ✅ 复杂Agent长链路任务 ✅ 专业Coding与大型项目协作 ✅ 支持1M超长上下文，能一次性读下整个仓库 ✅ Intelligence Index全球第9（153参评模型），Coding Index 58.8，Terminal-Bench v2.1达67.0% 选型建议 新手/个人开发者：先用Flash，免费够用。 企业级大项目/复杂Agent：上Pro Alpha，长上下文 + 强推理能力，值得投资。 Flash版特点：免费、高频任务、快速响应、日常开发。 Pro Alpha特点：1M上下文、复杂推理、长链路任务、企业级支撑。 迁移成本：两者API接口完全一致，从Flash切换到Pro只需改一句模型名。 五、实战案例验证 为了观察Pro Alpha的实际表现，团队设置了两个真实测试任务。第一个任务要求生成文字互动游戏网页，没有给完整剧本，只要求自行设计故事与交互。结果Pro Alpha补充了故事主题、人物设定、视觉小说界面、属性系统、剧情分支和结局页面，整合成一个可直接运行的网页原型。 ...

一、你在AI调度上浪费了多少时间？ 每个下午3点，你刚打开IDE准备干活，AI聊天框跳出来问"你需要什么帮助"——不是给你列一堆建议，就是等你把需求掰碎了逐条喂给它。 你想让它帮你整理客户资料吧？你得先手动导出Excel，再复制粘贴到聊天框，等它生成文本后，还得自己另存为PDF、发出去。来回折腾至少20分钟，活干完了，耐心早耗尽了。 吴恩达最新的开源项目OpenWorker今天告诉你：别光陪AI聊天，让它直接把活儿干了。今天我把这套本地Agent工作流的搭建思路完整讲清楚。 二、整体架构：三层分工 OpenWorker的核心是一套三层架构： 决策层（Agent循环）：拆解任务指令，规划执行路径，决定哪些动作需要用户确认。 工具层（25+连接器）：连接GitHub、Slack、Jira、Notion等常用工具，读写本地文件和终端命令。 模型层（模型无关）：支持GPT系列、Claude、Gemini，也支持Ollama运行的Kimi、DeepSeek等本地模型。 整个流程：你的指令 → Agent拆解 → 工具调用 → 本地操作 → 成果交付或请示确认。 三、本地部署OpenWorker 核心安装三步走 下载对应系统安装包：Windows版本已放出（需应对SmartScreen提示），Mac直接运行，Linux用户可以从源码编译。 配置API Key或本地模型：填入你自己的OpenAI、Anthropic等Key，或通过Ollama接入本地权重模型。 启动Agent服务：执行启动命令，等待界面就绪，开始体验。 # Ollama运行本地Kimi示例（前提已安装ollama） ollama run kimichat # OpenWorker启动时指定本地模型端点 ./openworker --model http://localhost:11434 --api-key "" 边界情况说明 Windows安装：当前版本未进行代码签名，首次打开会触发SmartScreen防护提示，点"更多信息"→“仍要运行"即可。 隐私数据：所有Agent循环、对话记录、连接器密钥默认保存在本地设备上，除非主动选择云端同步，否则不会上传。 工具扩展：内置25种常用工具不够用？通过MCP协议可以继续扩展，理论上可以接入任何有API的工具。 OpenWorker的核心价值：模型随便换，数据留本地，活它来干——这才是真正的"你的AI同事”。 四、能力深度解析 交付式工作流 vs 传统聊天机器人 传统大模型的工作链是：你问 → AI答 → 你查文件 → 你改格式 → 你发邮件。每一步都需要你参与、人工兜底。 OpenWorker的工作链是：你说 → AI拆解 → AI查文件/改日历/发消息 → 你把结果拿走。中间步骤全部由Agent自主完成，你只在必要时确认。 比如你说"帮我准备客户简报"，它不会只告诉你简报该包含什么目录，而是真的去找相关资料、整理客户信息、生成完整的文档草稿，最后交到你手上可编辑的文件。 从陪聊到干活——这不是AI的升级，这是工作模式的代差。 主动请示机制——AI同事的职业素养 这是OpenWorker最值得称道的一个设计：在涉及发送消息、修改日历、写入外部工具或执行终端命令等关键操作前，它会先停下来请示。 如果此时你不在电脑前，它也不会为了赶进度跳过确认，而是把请求放进待确认列表，等你回来批准后再执行。这就像是一个靠谱的实习生——勤快，但不擅作主张。 交付式工作流：从闲聊到干活，省去多步人工倒腾。 隐私保护优先：数据全留本地，敏感信息不上传云端。 模型自由切换：不绑定单一厂商，成本可控随心切。 主动请示机制：关键操作自动停顿，靠谱不越权擅作主张。 25+工具连接器：开箱即用主流平台，无需从零搭建。 模型无关的自由度 你可以今天用GPT-4做推理强的任务，明天换Claude处理长上下文，后天切到本地的DeepSeek省成本。只要带上自己的API Key或者连上Ollama，随时切换不受限。这种自由度极大降低了单一服务商涨价或不可用的风险。 ...

DeepSeek just open-sourced its own Agent framework, Harness, calling it the “Android of the Agent era.” I spent two weeks testing every core feature — here is the complete feature map and real-world cases. One: Are You Still Using “Naked Models” to Code? If your AI coding workflow today is: open ChatGPT or DeepSeek web app, paste a prompt, then copy-paste the output back into your editor — you’re already a full generation behind. ...

导读框：还在对着黑框敲命令调试 Agent？Hermes-space V2 让你把一个聊天机器人变成一支自动运转的 AI 团队。本文拆解从单体到多智能体的升级路径，手把手教你三种安装方式，看完就能用。 一、痛点引入：每天跟命令行较劲，值不值？ 你用 Hermes Agent 做自动化时，是不是也有过这样的体验： 想跑个定时任务？得手动去配置文件里改 Cron 表达式； 想看下后台子代理跑到哪了？只能 SSH 登录服务器翻日志； 想给不同项目隔离配置？整个环境全混在一起，改了这边那边崩； 想让手机远程查看任务进度？没门，必须守着电脑终端。 每天至少半小时在「调试命令」上打转，真正干活的时间却被挤占了。你有没有想过：如果能有一个工具，把这一切都变成图形化操作——点点鼠标就能看到进度、拖拖组件就能搭流程、一键切换不同工作区不再串扰——你是不是可以把省下来的时间用来打磨更有价值的问题？ 这篇文章，我把 Hermes-space（hermes-workspace V2） 怎么帮你「从管理一个聊天机器人，升级为管理一整支 AI 团队」讲清楚，以及三种部署方法怎么选，不踩坑。 二、整体架构：一张图看懂它的分工 hermes-workspace 不是简单的网页 wrapper，它是一套完整的 Agent 生产流水线，分成三个关键层级： 前端控制台：单页面集成聊天、可视化工作区、记忆浏览器、技能市场、内置终端、集群看板、Kanban 调度； 后端网关层：原生 Hermes Gateway 通信，Agent 实际运行在这里，零侵入、零污染； 存储持久层：记忆、技能配置、任务状态全部落地，支持 GBrain 本地记忆库联动。 简单说：你在前端画界面，网关跑逻辑，数据稳存底层。整个过程像搭积木一样透明，不用在黑盒里猜问题在哪。 核心思路：通过多智能体协作，把「手动触发每一个环节」升级为「自动化流水线，让 AI 自己上班」。 三、核心能力进阶：从「一个机器人」到「一支团队」 这是第一篇文章最核心的升级思路——Hermes Workspace 让你完成单体机器人→多智能体团队的跨越。下面结合实战场景逐一拆解。 3.1 Agent 接力模式：让流程自己流转起来 以前你要一步步触发每个 Agent：先 Scout 选题 → 再 Forge 写脚本 → 再 Pulse 优化标题 → 最后 Bridge 发布互动。每个环节都要你手动「扔」给下一个 Agent，中间还得反复检查对齐。 ...

一、痛点引入：当 AI 成了"搬运工" 你还在这样用 AI 吗？ 打开 ChatGPT，复制一段文字进去，等它输出，再复制回文档。想改？重来一遍。想换语境？再复制一遍。每次交互都在和 AI 玩"你一句我一句"的传声游戏。 WorkBuddy 最近上线了「人机双写」功能，直接把 AI 嵌进了 Word、PPT、Excel 里。你框选画布右侧说「在这里加一张配图」，图片就落在右侧，而不是 AI 自认为美观的位置。你在文档里手动改过的内容，AI 能接着理解。 对比感受：以前是「我问，AI 答，我搬运」；现在是「我和 AI 共用一块画布」。 但问题是：WorkBuddy 解决的是「单个 AI + 单个文档」的协作问题。当你想要的不只是一个帮忙改 PPT 的 AI，而是一整支能自主运转的 AI 团队——Scout 选题、Forge 写脚本、Pulse 优化标题、Bridge 自动发布——单个文档编辑器就力不从心了。 这时候，Hermes-space（hermes-workspace V2） 出现了。 一句话总结：Hermes-space 让你从「管理一个聊天机器人」升级为「管理一支自动运转的 AI 团队」，三种安装方式，10 分钟即可上手。 二、整体架构：一张图看懂它的分工 Hermes-space 不是简单的网页 wrapper，它是一套完整的 Agent 生产流水线，分成三个关键层级： 前端控制台：单页面集成聊天、可视化工作区、记忆浏览器、技能市场、内置终端、集群看板、Kanban 调度； 后端网关层：原生 Hermes Gateway 通信，Agent 实际运行在这里，零侵入、零污染； 存储持久层：记忆、技能配置、任务状态全部落地，支持 GBrain 本地记忆库联动。 简单说：你在前端画界面，网关跑逻辑，数据稳存底层。整个过程像搭积木一样透明，不用在黑盒里猜问题在哪。 核心能力全景： ✅ Agent 接力模式：任务自动流转，无需人工干预 ✅ 定时自动化：按时间表自动执行 Agent 链 ✅ Swarm 蜂群模式：主 Agent 自动分解并调度子 Agent ✅ Profile 工作区隔离：不同项目配置互不干扰 ✅ 可视化工作区：聊天、终端、记忆浏览器一体化 ✅ Kanban 看板：实时跟踪所有 Agent 任务进度 ❌ 不支持「自动同意所有」（安全设计，防止 AI 误操作） 三、核心能力：从「一个机器人」到「一支团队」 这是 Hermes-space 最核心的升级思路——让它帮你完成从单体机器人到多智能体团队的跨越。 ...

Hey there, it’s your friend from AI Tech Insider. Yesterday someone asked me: “I want to start a personal blog, but I don’t know how to code at all. Is there a quick way? Ideally something I can set up overnight?” I laughed. Five years ago, I would have said, “You’re dreaming.” But it’s 2026, and AI capabilities are off the charts. Today I’ll show you how to use AI to build your very own personal blog website — for real, overnight. ...

导读：AI Agent 从电脑走向手机，不只是多了一个聊天入口，而是让 AI 真正「融入生活」的关键一步。OpenClaw 在 iOS 和 Android 同时上线原生移动应用，支持相机、定位、通讯录等设备能力调用，还带实时审批机制。这波操作，直接把「自托管 AI 助手」的边界抬高了。 一、痛点引入：想用 AI 干活，但总被「绑在电脑前」 你现在是不是有这种感觉： 想在外出时让 AI 帮你处理点事，还得火急火燎赶回家开电脑？ AI 执行高风险操作（比如删文件、发消息）时，完全不知道它在干啥，等发现时已经晚了？ 刷到好文章、海报、网页，想一键扔给 AI 处理，结果只能复制粘贴链接，再打开电脑端操作？ 我算过：每次因为「不在电脑前」而中断的 AI 任务，平均浪费 47 分钟；而人工跑一趟回家操作，往返成本 2–3 小时。更别提那种「紧急审批却身在外地」的焦虑感。 问题是：AI 越来越强，为什么我们还得被拴在 desksides？ 这篇文章，我把 OpenClaw 移动端怎么把「AI Agent 工作流」装进口袋，给你讲透。 二、整体架构：Mobile Gateway 的「三层分工」 这套移动方案本质上是在原有 OpenClaw 架构上增加了一个远程交互层，整体分三层： 本地 Gateway 层（不变）：运行在 Mac/Windows/Linux 机器上，连接 AI 模型 API，执行实际任务。它是大脑。 移动 App 层（新增）：iOS/Android 原生应用，作为 Gateway 的远程遥控器+传感器节点。它是手脚和感官。 审批与通知层（内置）：当 Agent 执行敏感操作时，通过手机推送发送审批请求；用户确认/拒绝后，结果回写到 Gateway。 数据流是这样的： 你在手机上「喂」一条任务（文字/图片/位置） → 2. App 通过加密通道转发给 Gateway → 3. Gateway 调度 Agent 执行 → 4. 遇到风险操作 → 5. 手机弹出审批弹窗 → 6. 你点「同意」→ 7. Agent 继续执行 → 8. 结果同步回手机。 关键点：手机不是独立运行大模型，它只是 Gateway 的延伸。模型费用照旧，但交互自由度大幅提升。 ...

一、你的 AI Agent 到底敢不敢上生产环境？ 很多公司都在试 AI Agent，真正敢把 Agent 跑在核心业务上的，寥寥无几。 问题不在 Agent 本身，而在怎么跑。批量跑的时候，数据安全怎么保证？几十个 Agent 同时读写内部数据库，谁来管权限？本地部署怕不安全，云端部署怕数据泄漏——成本又蹭蹭往上涨。更别说落地部署本身就是一场噩梦：每台机器装一遍，配置调半天，出了问题谁来兜底？ 上一页还摆在老板桌上「AI 赋能战略」，下一页变成「Agent 管控风险清单」。你说尴尬不尴尬？ 这篇文章，我把浪潮信息昨天刚发布的「企千虾」拆解清楚。它不是一个新的 Agent 框架，而是一套让企业在生产环境跑 OpenClaw 的完整方案。看完你会明白，为什么企业级批量智能体和个人折腾版完全是两回事。 二、整体架构：三层分工 这里需要先有一个共识：「企千虾」不是另起炉灶的新产品，而是基于 OpenClaw 的企业级增强方案，由浪潮信息从头构建本地化部署架构。 这套系统分三层： 控制管理层（x86 服务器）：负责任何批量部署、权限管控、Agent 生命周期管理，是「企千虾」的大脑。 推理计算层（AI 服务器 / 元脑）：专职处理模型推理，和业务系统解耦，成本可以单独优化。 安全隔离层（沙箱 + 系统级管控）：每个 Agent 运行在独立沙箱中，数据不串流，从根源上解决数据安全、权限越界的风险。 流程串起来就是：业务系统产生任务 → 控制层分发到各 Agent 沙箱 → Agent 调用 AI 服务器推理 → 结果写回业务系统，全程受管控。简单说，是把原来「个人版 OpenClaw」的玩法，变成了企业可运维、可审计、可规模化的工程体系。 三、企千虾来自哪家？它到底是做什么的？ 企千虾的出品方是浪潮信息（Inspur Information）——服务器和 AI 基础设施领域的老兵，不是某个创业公司的概念产品。 2026 年 4 月 2 日，浪潮信息正式发布这套方案，定位是**「企业级 OpenClaw 全链路解决方案」。核心卖点只有一个：解决企业把 OpenClaw 当生产力工具跑起来时，会遇到的安全、成本、部署**三大难题。 它的底层就是 OpenClaw，不是新发明了一个 Agent 内核，而是在开源 OpenClaw 之上叠加了企业级管控层。这一点很重要，决定了它和 OpenClaw、Hermes 之间的关系，后面会展开。 ...

每天在电脑上处理各种任务，是不是感觉像是在打仗？ 打开软件要切换，文件要手动归位，格式转换要一个个处理。一上午下来，光在窗口之间来回切换就得花20分钟，更别说那些重复性的"搬砖"工作了。 你需要的不是更多工具，而是一个真正能替你干活的AI助手。 今天我要介绍的这款腾讯出品的Marvis，就是那种"装上就能干活"的AI。它深入操作系统底层，一句话就能让电脑自己完成复杂任务。 一、Marvis是什么？ 一句话定义：Marvis是腾讯开发的操作系统层级AI助手，它把整个电脑变成可对话的"智能对象"。 它不只是一个聊天机器人，而是一支6人AI团队，能直接触达系统底层，调用文件、软件、浏览器，甚至帮你分析数据。 关键数据： - 每天免费额度：1000万Token - 支持平台：Windows、Mac、Android（iOS开发中） - Agent数量：6个 - 运营时间：7×24小时待命 二、6个Agent怎么分工？ Marvis出厂就预置了6个Agent，分工明确： 主Agent（项目经理） 理解你的需求，拆解任务，调度其他Agent。你只需要说"帮我整理上季度的发票并做成表格"，它会把这个任务拆开，分派给各个专项Agent。 File Agent（文件专员） 负责一切文件相关：搜索、阅读、编辑、生成、格式转换。你可以让它"把这份PDF转成Word"，或者"找出所有带合同字样的文件"。 Computer Agent（系统运维） 能直接调整系统设置、清理冗余文件、优化开机自启动。你可以问它"为什么电脑变慢了"，它会检测并给出优化方案。 App Agent（软件操作员） 这是核心能力——能直接操控电脑上的软件。让它在微信里发消息、用Excel做报表、打开PS修图，统统不在话下。 Browser Agent（网页研究员） 能接管浏览器，自动搜索信息、抓取数据、填写表单。典型任务：“帮我查一下特斯拉今天的股价”。 Search Agent（信息侦探） 擅长网络搜索与信息聚合。对需要多方查证的任务特别有用。 这些Agent可以并行执行。比如你让Marvis"监控机票价格并整理论文参考文献"，它会同时派两个Agent干活，不会串台。 三、真实使用流程 Step 1：安装与登录 去官网 https://marvis.qq.com/ 下载对应版本（Windows/Mac/Android），安装后登录腾讯账号即可。 每人每天有1000万免费Token，对于个人使用来说绰绰有余。 Step 2：开口说需求 不需要写复杂的Prompt，就像跟同事说话一样： “帮我从D盘找出所有2024年的合同，按时间排序，做成Excel表格” Marvis会： 1. 派File Agent搜索D盘包含"合同"的文件 2. 读取文件元数据（日期、大小） 3. 用主Agent整理结构 4. 生成Excel文件并保存到指定位置 全程你只需要等结果，不用亲自点点点。 Step 3：审核与确认 涉及删除文件、修改系统核心配置、支付等敏感操作，Marvis会先给出执行计划，等你确认才会动手。 这就是L2级安全兜底，防止AI"自作主张"把你的重要文件删了。 四、两个核心工作模式 Marvis提供两种模式，满足不同场景需求： 模式 原理 适合谁 效率模式 端云协同：复杂理解用云端，文件处理尽量端侧 大多数日常用户 隐私模式 全端侧模型：数据解析、图片识别、对话全在本地 财务、法务、HR等敏感数据场景 隐私模式的优势：数据完全不出电脑，即使断网也能正常使用。这对处理公司核心机密的人来说是刚需。 ...