普通人也能训练的AI Agent：零代码打造你的数字员工_服务软件

1. 如何学习成为 Agent 工程师：一条从入门到能交付的路线

2. 只需一句话即可创造你的专属智能体 🤖今天 HelloGitHub 给技术小白和想偷懒的开发者们分享一个开源、零代码智能体自动生成平台——Nexent > GitHub 地址：github.com/ModelEngine-Group/nexent这是一款开源的零代码智能体自动生成平台，无需编程基础或复杂的流程图编排，通过自然语言描述需求即可快速创建 AI 智能体。它内置了数据处理引擎，能够自动处理 20 多种文件格式，支持智能体任务规划、决策、执行和 MCP 工具等功能。#GitHub##开源##AI创造营##智能体#

3. 一篇讲清RAG、LangChain、Agent三者关系！

4. 第3期 | 1分钟让你成为朋友圈最懂AI的人！ Workflow、Agent、智能体集群…这些词天天见，但你真懂了吗？不懂底层逻辑，怎么看懂《十五五规划》里的万亿机会？🚀 今天把AI的底层逻辑一次盘明白，特别是最后那个“一人公司”架构，看完直呼牛！ AI的4个层级，让你超越80%的人更懂AI逻辑。 #AI #人工智能 #清华 #干货分享 #工作流

5. 用 Claude Code 做数据分析，这 7 个技巧让我少走很多弯路

6. 3天赚1200刀？纯聊天就能捏出个能搞钱的 AI Agent！【教程】

7. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

8. 经常觉得写代码光靠提示不够，想要一个能帮你从零搭建项目、调试、执行代码甚至管理复杂流程的 AI 助手？Goose（github.com/block/goose）是一款本地运行的、可扩展的 AI agent，不仅能写代码，还能执行代码、完成测试，甚至能和外部 API 交互，真正做到自动化工程任务全流程。主要功能：- 从头构建项目，自动生成和运行代码- 调试失败，快速定位修复- 支持多模型配置，优化性能和成本- 无缝集成 MCP 服务器，兼容各种大型语言模型- 提供桌面应用和命令行接口，灵活适配不同开发场景适合开发者、工程师和创新团队，用它加速研发效率，把时间花在创新上，而不是管理琐事。GitHub：github.com/block/goose#AI开发助手# #开源项目# #智能编程#

9. 快手首个打工人Agent来了！工作秒变桌面软件：零代码、不烧token

10. 飞书原生龙虾来了，这才是我需要的Agent同事啊！

11. 一文总结刚刚的飞书新品发布会 - 向Agent平台的跃迁。

12. 全网最简单，2句话装好OpenClaw保姆级教程

13. 卸载龙虾后，我找到了更香的爱马仕Agent，5 分钟带你极速上手

14. 不用 LangGraph / AutoGPT，纯 Python 手搓 AI Agent，真的可行吗？

15. 你用n8n/dify搭建了哪些实用的Agent工作流？

16. a16z 刚刚把 Enterprise multi-agent orchestration platforms（企业级多 Agent 编排平台）列为 2026 年最想投的 startup idea 之一，核心点就是打造强大的 Agent 舰队。但是 Agent 舰队能开出一家独角兽公司吗？常规的观点是，Agent 是完美的个人杠杆，能让一人公司极速扩张。但是背后的悖论：agent 底层能力都是来自 LLM，门槛比较低，大家都在同质化竞争。比如现在 OpenClaw 各种竞品我其实都懒得去试，因为都是启一个 agent 调大模型完成任务，没太大本质差异。又比如短视频赛道，如果人人都能用 Seedance 批量产出优质内容，那么一个新的 Agent 舰队如何在行业立足（并成为独角兽）？

17. Agent 构建变轻、Agent 架构变薄，什么正在变厚？

18. 零代码AI平台Top10：不懂编程也能玩转AI从数据分析到模型部署的全流程指南

19. 一只能安装龙虾的龙虾，才是好龙虾！

20. AI Agent 的“进化之路”：从研究原型到生产级记忆系统，技术趋势与产品对比

21. 苹果和飞书，快成新时代的Agent基建了。

22. #AI开始组团上班# 月之暗面发布开源Kimi K2.6模型，全面升级代码与Agent集群能力。代码能力上，在Kimi Code Bench中成绩较K2.5提升约20%，支持13小时编写或修改4000行代码，可完成从前端到系统级开发优化，在多语言、多场景任务中表现突破，同时优化Llama Studio吞吐，提升推理速度。 Agent能力大幅增强，支持300个子Agent并行，可完成4000+协作步骤，适配Open Claw、Hermes Agent等框架，支持5天持续自主运行；Kimi Clay Bench综合性能较K2.5提升10%。此外，模型强化代码驱动设计能力，支持高水准网页开发，优化Office办公技能，用户可创建自定义技能。Kimi K2.6已开源，用户可通过Kimi官网、API、Kimi Code等渠道体验。#AI也有双休了#

23. 什么？龙虾已经进化到可以手搓安卓游戏了？

24. 龙虾之后，为什么说「主动式智能」才是Agent的终极形态？

25. PAI（Personal AI Infrastructure）：给 AI Agent 装上持久记忆 Daniel Miessler 开源的 PAI，核心是把 Claude Code 改造成一个能持续进化的个人 Agent。关键在记忆系统。普通 AI 每次对话都从零开始，PAI 会记住： 1. 你的目标和偏好 2. 历次决策的过程和结果 3. 哪些方法有效、哪些踩过坑 4. 你对输出的评分和反馈设计上三个关键点： 1. Agent 的价值上限取决于记忆质量——每次交互都是训练数据 2. hook 系统是关键：在工具调用层面捕获信号，比对话层面更准确 3. 个人 AI 基础设施的竞争点不是模型，是上下文积累的深度整个工作循环：观察 → 思考 → 规划 → 执行 → 验证 → 学习 → 改进。每跑一次，Agent 对你的理解就深一点。实现方式不复杂：在 Claude Code 上加一层 hook 系统，每次工具调用前后自动捕获信号，沉淀进 MEMORY 目录。跨会话持久存储，下次启动直接读取上下文。大多数人现在搭 personal agent 的方式是手动维护一个 MEMORY.md，PAI 做的事是把这套流程系统化：自动写入、自动分层、自动迭代。项目：github.com/danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure #HOW I AI# #程序员#

26. 2026年普通人学习AI的方法指南！

27. AI，普通人能用吗？3个常见误区

28. 始于IDE方寸，达于无所不至——JetBrains构建AI Agent 工程平台的探索

29. AgentRun：当“无代码”遇上“高代码”，阿里云如何为 Agentic AI 应用提供平滑演进的开发路径？

30. 不用折腾部署 OpenClaw，我用 MiniMax Agent 一键养「龙虾」，还拍了个短剧

31. 从失败中重生：一个 AI Agent 前端落地的真实复盘同步发布于博客：网页链接今天在 FEDay 上分享了一个 Agent 前端落地案例，核心内容是讲述了我参与的一个团队如何从"技术成功"走向"产品失败"，又如何在复盘中获得认知升级。这个故事的价值不在于成功的方法论，而在于那些踩过的坑和思维转变的过程。2025 年被称为 Agent 元年。Deep Research、Manus、Claude Code 相继发布，技术圈一片沸腾。很多团队都在问同一个问题：我们要不要做 Agent？在开始之前，我还是想讲一下我对 AI Agent 的定义：AI Agent（AI 智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。- 工具循环（tools in a loop）：模型调用工具 → 获取结果 → 继续推理- 有明确终点：为了达成目标，而不是无限循环- 目标来源灵活：可以来自用户，也可以来自另一个 LLM- 基础记忆能力：通过对话历史保存上下文信息朋友负责的团队面临的是一个真实的企业痛点：公司有完整的内部设计系统（Design System）和私有前端框架，但这些代码从未被 AI 训练过，通用模型根本无法直接生成符合规范的代码。目标看起来很清晰——做一个类似 Lovable 的工具，但用的是自己的 Design System。用户上传 Figma 设计稿或截图，Agent 自动生成符合内部规范的前端代码。听起来很美好，对吧？但挑战也很现实：- 要完整搭建一个 Agent 系统没想的那么容易，不仅要和模型交互，还要处理好用户交互，还有上下文工程- 要让模型理解和使用从未训练过的私有组件- 要在浏览器中实时预览生成结果- 出错了希望能自动修复由于团队之前没有开发过 Agent 相关产品，所以请我参与其中，提供技术咨询和方案建议。我第一个建议很现实：先跑通再优化—— 构建 Agent 最难的不是技术，而是完整跑通流程。我推荐他们基于 Claude Agent SDK 进行二次开发，而不是从零造轮子。一些关键理由包括：1. Claude Code 已经验证了它是可行的2. 开箱即用，内置工具足够满足绝大数场景3. 可以自定义工具、接入 MCP、自定义 Skill4. 可以接入国产兼容模型还帮着基于 Claude Agent SDK 快速搭建了一个原型系统。一些关键代码还开源在这里：网页链接这样很快有了个基本可用的 Agent。接下来就是解决代码的浏览器预览问题。一开始我们尝试用 Sandpack（浏览器端沙盒）做代码预览，结果发现复杂组件根本跑不起来，而且无法发挥 Agent 读写文件的能力。转向方案是给 Agent 一个本地文件系统——每个会话一个独立环境（虚拟机或目录），Agent 可以自由读取、修改、编译代码。这个决策让 Agent 的能力得到了最大化发挥。给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力另一个难题就是如何让 AI 学会使用从未训练过的私有组件？其实就是把 Agent 当作新员工，用高质量文档和参考代码来教会它。我们把设计系统说明、组件列表、API 文档全部 Markdown 化，让 Agent 按需检索。高质量的参考代码本身就是最好的教材。而且完全不需要复杂的 RAG 系统，直接让 Agent 去基于文件检索搜索本地文档和代码就足够了。还有一个难题就是如何保证生成代码的质量，让代码能跑起来？为了保证代码质量，为 Agent 建立了一套"生成 → 验证 → 修复"的自动化闭环：Lint 静态检查、编译验证、视觉比对（借助 Chrome DevTool MCP 做截图对比）。一个节约主 Agent 上下文的技巧：把验证工具放入 Skill 或 SubAgent，避免污染主 Agent 的上下文。把这些问题都解决后，Agent 终于上线了。系统跑通了，Demo 很惊艳，但……很快就没什么人用。初期大家觉得新鲜，但很快就弃用了。开始和他们一起深度复盘，发现问题根本不在技术，而在产品逻辑与用户习惯的错位。通过对内部员工的调查访谈，很快就找到了原因：习惯阻力：设计师和产品经理更习惯在 Figma 里工作，而不是对着一个对话框。从舒适区（Figma）跳到陌生区（Agent 对话），这个门槛比想象中高得多。大部分甚至不知道该在聊天窗口写啥。80/20 瓶颈：Agent 能实现 80% 的效果，但剩下 20% 的修改成本极高。而往往就是那 20% 决定了能不能用。流程割裂：生成环境和开发环境是脱节的，无法利用现有代码，需要手动把生成的代码复制回项目，操作繁琐。团队意识到，他们最初问的问题是："如何构建一个设计系统 AI Agent？"这种提问方式让 Agent 变成了目的本身，为了技术而忽略了本质。正确的问题应该是："我们设计系统的最终目的是什么？"答案其实只有两点：在整个企业内实现设计规范的统一；实现开发效率的提升。设计系统只是手段，而非目的。思维转换：以 AI 为中心重新设计现有的流程是为人设计的：手动沟通、反复修改、人工确认，步骤繁杂，效率低下。未来的流程应该为 AI 设计：Input → AI Agent → Output，路径直接，效率高。这带来了两个新的设计原则：AI 友好：选择 AI 容易理解和操作的技术栈。轻量化：只保留 Design Tokens，基于 AI 友好的开源系统（如 shadcn/ui）进行扩展，而不是维护一套庞大的私有组件库。破局之道：从 Agent 到 Skill最关键的转变是：不要做一个独立的 Agent 平台，而是将能力嵌入现有的 AI 开发环境。旧模式是"独立 Agent 孤岛"——Agent 和开发者之间存在割裂，效率低下。新模式是"融入开发工作流"——把设计系统变成一种 Skill（技能），可以被通用的 Agent（如 Claude Code、Cursor）调用。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。可以参考：网页链接这个案例让我想到几个更深层的问题：1. 技术成功 ≠ 产品成功很多技术人（包括我自己）容易陷入"技术可行就是成功"的思维定式。但用户不会因为你的技术牛就买单，他们只关心能不能解决自己的问题、能不能无缝融入自己的工作流。2. 做 AI 产品要"以 AI 为中心"思考我们常说"以用户为中心"，但在 AI 时代，可能需要增加一层：以 AI 为中心设计工作流，再让用户享受这个高效流程的成果。不是让 AI 模仿人的工作方式，而是重新设计工作方式让 AI 更高效。3. Skill > Agent独立的 Agent 平台有天然的adoption障碍。把能力封装成 Skill，嵌入已有的通用 Agent 生态，可能是更务实的落地路径。这也是为什么 Anthropic 推出 web-artifacts-builder 这样的开源项目——它就是一个 Skill 的范例。4. 行动本身就是价值即使这个项目"失败"了，团队获得的认知升级是无价的。从模仿人类工作流到为 AI 重塑工作流，这种思维转变只有在实践中才能获得。最后我想说的是："去构建（Build）"。AI 时代，失败没什么，好过什么都没做。

32. 前阵子我想搭个能自动梳理行业资料，跟进项目节点的轻量Agent，折腾了好多天都没落地，现在顶尖的模型调用成本太高，一些开源模型的Agent能力跟不上，就很。。。 #小米最强大模型开源#小米把自研的MiMo-V2.5-Pro模型进行了开源，第一天就完成了AMD、亚马逊云科技等全球7家主流芯片平台的适配。也看了一些头部玩家的实测，MiMo的Agent能力能和Claude Opus 4.6正面掰掰手腕了想体验的门槛也不高，小米免费送了100万亿Token，Agent平台也限时免费，MiMo Orbit计划更是有点“你来用模型，成本我来管”的意思了

33. 硅基流动杨攀：2026 年最大的创业机会，是给 Agent「造基建」

34. 【实用向】龙虾退烧了吗？再聊Agent更实际的应用

35. 零代码做AI产品这件事，被一群普通人玩出了花

36. 学习AI最有效的方法不是花钱买课！而是用AI学习AI（零基础篇）

37. 在 Ubuntu 上从 0 到 1 搭建 Hermes Agent 实战指南

38. 自己动手：Hermes Agent新手友好部署指南

39. Hermes Agent 升级实录：从手动配置到「零门槛」AI 工具时代

40. AI时代，普通人千万别错过这4个黄金机会！

41. MSE Nacos Prompt 管理：让 AI Agent 的核心配置真正可治理

42. Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍 教程地址：网页链接项目地址：github.com/shareAI-lab/learn-claude-code很多人用 Claude Code 或 Cursor 写代码，觉得 AI 编程助手很神奇，但如果问一句"它到底是怎么工作的"，大部分人答不上来。Learn Claude Code 这个开源项目做的事情很简单：用 12 节课，从零开始搭一个类似 Claude Code 的 AI Agent，每节课只加一个机制，每个机制都有可运行的 Python 代码。这个项目的核心洞察是：所有 AI 编程 Agent 的底层都是同一个循环。用户发消息给模型，模型决定要不要调用工具，调用了就执行，把结果喂回去，继续循环，直到模型觉得任务完成了。整个 Agent 的最小实现不到 30 行代码。剩下的一切，规划、子任务拆分、上下文压缩、多 Agent 协作、工作目录隔离，都是在这个循环上面一层一层叠加的。12 节课就是这 12 层。学习路径设计得很讲究。前两节搞定核心循环和工具调用第三节加入计划能力（没有计划的 Agent 会跑偏）第四到六节处理子 Agent、技能加载和上下文压缩（上下文窗口是有限的，不压缩大项目根本跑不动）第七八节做任务持久化和后台执行，最后四节进入多 Agent 协作：组队、通信协议、自主领取任务、工作目录隔离。从一个人干活，到一个团队协作，复杂度是渐进的。项目配了一个交互式 Web 平台（learn-claude-agents.vercel.app），有步骤图解、源码查看器和文档，支持英文、中文、日文三种语言。文档风格是"心智模型优先"：先讲问题是什么，再讲解决方案，配 ASCII 图，最后是最小可运行代码。对想搞懂 AI Agent 内部原理的开发者来说，这可能是目前最好的从零到一的学习路径。不需要什么前置知识，有 Python 基础就能跟。学完之后再去看 Claude Code 或者任何 Agent 框架的源码，会发现都和这个教程介绍的差不多。

43. 我现在所有 skills 的脚本，默认用 bun 执行，因为 bun 可以直接执行 TypeScript，不需要预先编译，这带来的好处就是如果出错了，Agent 可以快速定位到代码里面的问题，然后直接修改代码再次运行，如果是打包后的代码这就很难打补丁。任何语言或者环境，Agent 友好才是王道！类似的还有 python + uv。另外有网友提到 bun 可能没安装的问题，但现在nodejs比较普及，而 bun 可以通过 npx -y bun 运行的，这样只要有nodejs就可以用bun，所以我在 skills 里面都会让 agent 自己检查并灵活选择。（参考附图）还有一点，我在 skills 里面用的路径都是相对路径，但告诉了 agent 基础目录（baseDir）在哪，这样基本不会找路径出错。

44. 300个AI员工齐上岗，Agent 集群真的好用……吗？

45. 双非一本，想走Agent开发，请问达到主流公司就业的最低技术栈是哪些？

46. 一个Agent教程 Easy-langent地址：github.com/datawhalechina/easy-langent“langent”由“lang”（代表LangChain、LangGraph等语言大模型开发框架）与“agent”（智能体）合并而来，核心目标是打破“理论学习”与“实战开发”的壁垒：让读者在系统掌握智能体核心逻辑的同时，真正学会运用LangChain、LangGraph框架解决实际开发问题，实现“从懂概念到会开发”的跨越。我们摒弃冗余的理论堆砌，聚焦“用框架做开发”的核心需求，每一章都配套针对性的实操任务，确保读者在学习过程中能够动手实践、深化理解。本项目配套的学习大纲遵循“循序渐进、实践导向”的设计原则，从框架基础认知入手，逐步深入核心组件实操、进阶应用开发，再到多智能体协作与系统优化，最终完成综合实战项目。#AI创造营#

47. 深度｜暗壳AI Agent2.0：破局人居行业，链接“设计与交易”的一站式创作生态平台

48. 2025年DeepSeek突然爆火，2026年大龙虾跟随其后，2027年可能爆火的AI工具会是哪些？

49. 我和小龙虾谈恋爱，第1天为什么是龙虾每天被各种AI新闻轰炸：dify更新了、coze出新功能了、n8n又能做什么了……每一个都说颠覆，每一个都要学，人的精力根本赶不上AI迭代的速度！最崩溃的是什么？每次跟大模型对话，都是新的一轮。它不认识我，不了解我的工作习惯，不知道我做过什么。那些所谓的“让AI长出记忆”，要么是半成品，要么根本不是用户级产品。直到今年1月，一只“小龙虾”悄悄爬进了科技圈 🦞 #养龙虾 #Openclaw #AI智能体 #Macmini #飞书

50. 大模型时代数据采集完整流程与成本优化指南

51. 【AI学习】从豆包手机助手官方发布的10个演示案例，看AI Agent未来发展方向 #AI智能体 #AI应用场景 #豆包

52. 今晚8点直播｜扣子2.0首发：零门槛手搓爆款Coze Skills

53. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

54. 取代龙虾的是爱马仕？狂揽4万星的Hermes Agent，不只是OpenClaw平替

55. 老金开源10万字Claude Code中文教程，零基础到企业实战完整路径

56. AI Agent 很火，但 Agent Infra 准备好了吗？

57. 《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现在线阅读： datawhalechina.github.io/hello-agents/Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。✨ 你将收获什么？ 📖 Datawhale 开源免费完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长 🔍 理解核心原理深入理解智能体的概念、历史与经典范式 🏗️ 亲手实现掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用 🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架 ⚙️ 掌握高级技能一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术 🤝 模型训练掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM 🚀 驱动真实案例实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目 📖 求职面试学习智能体求职相关面试问题#科技先锋官#

58. #Easy同学正在独立开发# 现在 Hermes 天天帮我看推特，省了不少时间，挺好。---今天的新料不算多，真正值得 solo founder 看的，集中在两类：agent 开始往更底层的研发流程走，以及把分发/优化这类杂活继续自动化。1) nanowhale：用 agent 完整预训练一个 1 亿参数的 DeepSeek 风格小模型- 是什么：Hugging Face 转推了 Carlos Miguel Patiño 的帖子：nanowhale 是一个由 ml-intern 端到端完成预训练 + 后训练的 100M 参数 tiny MoE，思路是把 DeepSeek v4 的一些架构做小型化复现；帖内还给了 GitHub 和 HF 模型链接。 - 为什么值得看：这不是“又一个小模型发布”，而是 agent 从帮你调 prompt / 写脚本，开始进入“做研究—查资料—实现—训练”闭环的信号。对一人团队来说，这意味着以后做 niche model、专用分类器、轻量蒸馏模型的门槛会继续往下掉。 - 可以怎么用：如果你手上有垂直数据集，不一定要等大模型厂商给能力；可以先试“agent + 小模型 + domain data”的路线，做一个只服务自己产品场景的专用模型原型，比如客服路由、内容审核、结构化抽取。2) Hugging Face Model Visualizer：给一个 HF 链接就能直接拆模型- 是什么：Andrew Carr 转了一个小工具，输入 Hugging Face 模型 URL，就可以在浏览器里按粒度查看模型结构；帖里露出的地址是 hfviewer.com/...。 - 为什么值得看：这类工具不性感，但很实用。solo founder 经常会“先挑模型，再决定要不要接、要不要量化、要不要微调”，以前这一步很依赖经验和文档，现在能更快看清模型骨架，减少踩坑。 - 可以怎么用：把它当成你选型前的第一步检查：先看层级/模块，再决定是本地跑、API 跑，还是拿来做 LoRA / 蒸馏 / 量化测试，能省掉不少盲试成本。3) tw93/waza 这类“/read + /think”工作流，开始吃掉 GEO / 内容优化杂活- 是什么：我顺手看了旁边的独立开发列表，Tw93 提到一个很实操的用法：把 GEO（给 AI 更容易看见你的内容）相关文章直接丢给 waza，调用 /read 和 /think，大概 10 分钟就能自动给出优化结果。 - 为什么值得看：这类东西对一人公司比“更强模型”更直接——不是提升 5% 智能，而是减少 80% 机械性分发工作。尤其现在搜索流量越来越多被 AI 中介，GEO/AI 可见性会慢慢变成内容分发基本功。 - 可以怎么用：把你的官网首页、产品文档、定价页、热门文章喂给 agent，固定跑一套“AI 可见性体检”：标题是否可抽取、FAQ 是否完整、场景词是否覆盖、是否方便被回答引用。4) 开源 coding agent + harness，13 分钟做完一个垂直模型任务- 是什么：Daniel van Strien 那条帖（时间是 5 月 1 日，算补看，不是今天新帖）演示了：用 open-weight coding agent + harness，配合 Pi + Kimi K2.6，在同样的一句 prompt 下，约 13 分钟端到端完成一个领域分类模型任务，并把结果推到 Hugging Face。 - 为什么值得看：这条对 solo founder 的意义不在“谁赢了 Claude Code”，而在于开源/可替换 agent stack 已经够用到能跑垂直训练任务。这会直接影响你的成本结构和可控性：很多内部工具不必绑定闭源 IDE agent。 - 可以怎么用：把你团队里最烦、最重复的小 ML/数据任务抽出来试一次：比如客户工单分类、销售线索打标、文档段落归类。重点不是一次做到最好，而是验证“agent 能不能把流程串起来并稳定复现”。

59. 传统AI Agent需要海量预设技能和复杂配置，动辄几十万行代码，Token消耗巨大，部署麻烦还容易幻觉。GenericAgent 只需3.3K行种子代码，就能自我进化，自动生长专属技能树，实现浏览器/终端/文件系统/键鼠/屏幕/手机的全系统控制，Token消耗仅其他Agent的1/6。首次任务自主摸索安装依赖编写脚本，下次直接一句话调用。越用越聪明，形成独一无二的个人技能树。GitHub：github.com/lsdefine/GenericAgent主要功能：- 自我进化机制：自动将任务执行路径固化为可复用Skill；- 9个原子工具：code_run/file操作/web控制/ask_user等，直接接管系统；- 分层记忆系统：L0元规则到L4会话归档，30K上下文超省Token；- 多前端支持：桌面GUI/终端UI/微信QQ飞书企业微信钉钉Bot；- 真实浏览器注入：保留登录态，支持屏幕视觉和ADB手机控制；- 支持Claude/Gemini/Kimi/MiniMax等主流模型，跨平台运行。pip安装依赖，配置API Key即可启动，适合开发者/自动化爱好者/企业使用。#AI代理# #智能Agent# #自我进化#

60. 普通人如何用AI搞钱！零基础保姆级教程来了

61. 双Agent合体！Hermes + OpenClaw 协同部署实战指南

62. Agent 越用越聪明？AgentScope Java 在线训练插件来了！

63. Qwen3.6-Plus 太猛了！免费 + 百万上下文 + Agent + 视觉多模态AI能力拉满！零度解说

64. Aaron Levie（Box CEO）说：当 agent 成为软件最大的用户群体时，所有软件都必须提供「无头模式」（headless），因为 agent 不会用你的界面，它们只跟你的 API 对话。那商业模式怎么办？他给出了三层思考。第一层，人类的按席位收费不会消失，但内涵变了。你买一个席位，必须附带一定量的 API 调用额度，让你的 agent 能代替你操作数据。他列了一串名字，ChatGPT、Codex、Claude、Gemini、Cursor、Copilot、Perplexity 等等，说你的软件必须能跟这些 agent 无缝对接，否则就是死路一条（原话是 DOA，dead on arrival）。第二层，agent 本身也可能需要「席位」，但定价逻辑跟人完全不同。一个 agent 如果有自己的工作空间、存自己的数据、需要独立权限，那它看起来就像系统里的另一个用户。问题在于，一家公司可能把所有工作塞进一个 agent，另一家可能拆成一千个，所以没法按人头那样简单计费。第三层，超出席位配额的部分，或者 agent 完全独立运行的场景，主流定价会走向消费模型（按用量计费）。他还提到一个有意思的点：未来可能需要一种新型 API，代表 agent 一次性完成的整个任务结果，类似于按「成果」收费，而非按一连串 API 调用收费。他的结论是，这种用量模式的增长空间基本上没有上限，因为 agent 对数据的操作量会远远超过人类今天的使用量。每一个想吃到 agent 红利的平台都必须走向 headless，有些公司可能会抗拒，但这是不可避免的趋势，因为你平台外面的 agent 数量永远会比人多。你怎么看？#How I AI##科技先锋官#

65. 【实用】从 Excel 到 AI Agent：OpenClaw 小龙虾 + 口袋数据库实战

66. Dify 官方上架 Nacos A2A 插件，补全双向多智能体协作能力

67. Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测网页链接“应该是全网最好的 Skills 中文指南与教程，全文 1.2w 字，包含了我对 Skills 的完整应用思考。巧借通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，就能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。”内容包含： 1.最容易读懂的 Skills 概念与原理介绍 2.讨论 Skills 的真实价值、技术优势、对 AI 产品设计的影响 3.非常完整的 Skills 使用与开发教程 4.Skills 的场景识别，什么时候适合开发、使用 Skills？#AI创造营##科技先锋官#

68. 盘点一周AI大事(3月8日)｜龙虾开公司30天狂赚8万刀工程师Nat Eliason开发出首个龙虾CEO「FelixCraftAI 」，全自主运营零人类公司，30天狂赚8万刀工程师开源龙虾公司框架Paperclip 工程师开源龙虾员工管理平台Clawith 工程师开源龙虾浏览器Pinchtab 老黄放话，龙虾是是历史上最重要的软件发布，通用型自主Agent终于迎来爆发拐点 OpenAI开源龙虾项目管理工具Symphony OpenAI发布最强龙虾基座模型GPT-5.4，地表最强大模型再次易主 Google发布最强龙虾辅助模型Gemini 3.1 Flash-Lite Lightricks发布最强开源视频模型LTX-2.3 Showlab推出最强开源视频编辑模型Kiwi Edit #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #龙虾 #OpenClaw

69. 【#王腾称超级期待小米手机龙虾##王腾谈小米手机龙虾#】3月6日消息，@小米技术今天宣布，移动端Agent产品Xiaomi miclaw开启小规模测试，支持小米17系列的五款机型率先体验。Xiaomi miclaw是基于@小米公司 MiMo大模型构建的AI交互测试产品，是国内首个手机端类OpenClaw（昵称“龙虾”）Agent应用。原REDMI总经理，今日宜休创始人@王腾Thomas 转发该消息称：“超级期待！前几天刚云端养了只龙虾，大家有养吗？有啥使用经验教教我。”

70. 【AI学习】OpenClaw怎么一键部署？扣子3分钟零门槛搭建教程

71. 现在Agent Skills 那么火，有什么强烈推荐的Agent Skills吗？

72. 零基础也能搞定AI智能体开发！这本Dify实战必入

73. 宝马在华正式落地自研 AI 智能体平台 “盖亚”，系首批大规模部署企业级 AI 平台的车企，也是其 360 度全链 AI 战略关键落子。平台以低代码降低门槛，赋能全员创新，已融入生产等全环节 —— 沈阳基地用质量 AI 助手、智能备件管理，预计可以减 10% 备件种类、降 5% 库存成本～

74. Dify 官方上架 Higress 插件，轻松接入 AI 网关访问模型服务

75. #微博龙虾助手# 升级博主数据分析及发博规划建议能力。你可以通过给和龙虾助手对话，获取你自己的互动数据，趋势变化，粉丝画像分析，重点运营方向和发博建议。安装方式龙虾用户，私信@微博龙虾助手点击连接龙虾获取安装指南。已安装用户会自动升级skills获取。Claude，CodeX，Hermes等用户可以和Agent说 “安装网页链接 ”也可以安装weibo-ai-bridge 获取全部AI能力 github.com/kangjinshan/weibo-ai-bridge欢迎博主将自己的Agent接入微博，后续也会开放更多博主自身数据助力运营提效。

76. 快速了解Agent Skills，普通人也可以让AI成为技能专家

77. 普通人五分钟秒变使用AI工具高手

78. 消除「AI 学习门槛」，这个 Agent 想让普通人「无脑上手」

79. 普通人上手 AI Agent 指南

80. 普通人如何学AI

81. 普通人怎么学 AI Agent和 skills

82. AI Agent 这么火，普通人怎么学？看完这篇少踩 90% 的坑

83. 普通人现在学AI，该学什么？怎么把它用进工作里

84. 普通人如何学好AI?-我的AI进化论

85. 普通人学AI，做好这一件事就够了，不用贪多

86. 普通人学习AI的起点

87. 普通人如何使用AI？

88. AI Agent 自主工作流实战

89. 不需要写代码！文科生也能搭建AI Agent

90. 雇个“AI员工”

91. 零代码月入5000+

92. AI Agent还是0基础？练完这78页，直接上手就牛

93. 不懂代码也能用！10 个 AI Agent 工具推荐

94. 🤖 新手必看！2026年最适合初学者的AI Agent工具全攻略(直接抄作业)

95. 请推荐几款适合初学者的 AI Agent 开发工具

96. Coze零基础开发Agent智能体实操教程 - 哔哩哔哩

97. 手把手教程

98. COZE工作流视频教程,coze零基础agent智能体搭建实战教程,coze扣子工作流视频教程

99. 终于有人把Coze的 AI Agent “智能体” 工作流搭建给我整明白了！

100. 零基础用扣子（Coze）搭AI Agent！普通人也能上手零基础用扣子（Coze）搭AI Agent！普通人也能上手的实战指南！

101. 无电脑+零成本！扣子（Coze）AI agent 部署与使用完整指南

102. 30 分钟搭建你的第一个 AI Agent（零代码实战）

103. 施工项目部升级指南

104. Dify1.9零基础开发本地Agent智能体2026教程分享 - 哔哩哔哩

105. 开源项目 Dify

106. it分享AI 智能体从0到1开发实战（Dify版）| 已完结+Dify零基础开发本地Agent智能体 - 哔哩哔哩

107. 《不用复杂代码！Dify1.9本地Agent开发实战

108. AI 智能体从0到1开发实战（Dify版）| 已完结+Dify零基础开发本地Agent智能体（完结)

109. 开源Agent生态正在分层

110. 2026 Agent开发平台选型

111. AI Agent性能翻倍！技能工程实操指南，新手也能轻松上手

112. AI Agent工程师学习路径及实践建议，看完清醒了！

113. 一图详解AI Agent完整工作流程

114. AI Agent零基础到精通（三）--环境搭建篇

115. 分享一下我的Agent学习路线

116. 自学AI Agent智能体进步最快方式（没有之一）

117. 训练 20+Hermes Agent 后我敢说

118. Agentic RL训练经验分享

119. 不用训练也能让Agent越用越聪明

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121. 解读Anthropic 官方的 Agent 设计指南

122. AI Agent 入门指南

123. 我问OpenClaw 如何准备研究生复试，2026年AI Agent已经能帮你做到这些了

124. 实测AI Agent帮我打工

125. 避开这些误区！普通人“系统学AI”最常见的3个失败计划

126. AI，普通人能用吗？3个常见误区

127. 普通人学AIGC，这几个坑最容易被忽略

128. 真的不想打击刚入门AIAgent的小朋友。

129. 那些 Agent 神文没告诉你的事

130. 普通人学 AI，最容易踩的 5 个坑

131. 很多人都误解了Agent，它远不只是工具调用

132. 刷爆全网的AI黑话全解｜普通人看完就会用，不焦虑、不踩坑

133. 养虾心得

134. 感觉AI已经够用了，还有必要用Agent吗？

135. 高频使用「龙虾」的 7 条硬核实战经验

136. OpenClaw是什么_为什么2026年大家都在聊AI_Agent龙虾生态

137. 2026打工人必学AI

138. 2026年多Agent设计与工程化行动营

139. 2026年必懂概念

140. 2026 年 AI Agent 从零基础到生产级落地实战指南

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142. AI也有“学霸”和“学渣”？一文搞懂Agent学习

143. 2026年Agent开发怎么学？90分钟保姆级攻略，从API接入到Harness工程，全量源码交付，零基础也能逆袭全栈AI工程师。

144. 国内主流AI Agent平台横向测评

145. 我深度用了6个主流Agent平台，这是我的真实评测——别再盲目选了

146. 2026 Agent 指南。2026 Agent 指南，4 大 Agent 总结实测了 Claude Code、OpenClaw、Hermes、当贝 Molili 四大顶流

147. OpenClaw vs Hermes Agent

148. 主流AI Agent产品的全面对比分析

149. 别乱选AI Agent！2026主流6款大对比，看完不踩坑

150. 【必收藏】从零开始手搓你的第一个AI智能体，Coze平台实战教程

151. 现有AI智能体训练这么难，微软却说零代码改动就能用RL优化

152. Agent-World：一个 8B Agent 的逆袭，真实环境才是 Agent 训练的胜负手

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166. 2026年零基础手写AI Agent 教程资料 - 哔哩哔哩

167. Dify1.9零基础开发本地Agent智能体\n - 哔哩哔哩

168. Dify零基础开发本地Agent智能体【共119课时】 - 哔哩哔哩

169. 【AI教程】目前B站最全最细的Agent应用开发零基础全套教程，2026最新版，包含所有干货！七天就能从小白到大神！少走99%的弯路！存下吧！很难找全的！

170. Dify开发智能体的流程

171. AI Agent零基础到精通--架构解析与实战开发（一）

172. 为什么接了 OpenClaw，AI 还是不好用？90% 团队都会踩的 6 个 Agent 误区

173. [实操教程] 2026 Coze平台搭建智能体：从基础到代码节点，全流程掌握智能体搭建与插件开发

174. Open Claw(🦞龙虾): 什么是AI Agent(智能体)?

175. 4天吃透从0到1Agent智能体开发💡。站在2026年行业“薪”风口搞钱的都冲这门课了——AI Agent开发！ 💥 跟着这门课，AI Agent从入门到精通，闭眼冲不亏！ 🔥 你将学到的硬核技能，每一个都能变现： ✅LLM底层逻辑+高阶提示词工程，搞定智能体“大脑”，精zhun解决模型“幻觉”问题 ✅RAG技术+向量数据库实cao，搭建多模态知识库，让智能体“有料可查”不瞎答 ✅工作流编排+对话流设计，实现招聘/客服全自动化，让智能体“gao效干活”不摸鱼 ✅MCP协议+外部系统集成，打通搜索引擎/email/ERP，让智能体“全能开挂”对接万物 ✅全栈项目实战，从0到1打造企业级智能体，直接生成可展示的作品集 2026年的AI风口不等人！别人已经靠Agent日入800+，你还在卷低价值CRUD？现在冲课，直接抢占高薪赛道！ 🍎论区扣【Agent】《2026大模型通用资料包》直接得！ #人工智能就业 #大模型 #智能体 #智能体开发 #agent

176. 从0开发大模型之实现Agent（Bash 到 SKILL）

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189. 带新朋友从0到1搭建一个智能体：基于coze搭建

190. 《用扣子（Coze）搭建AI Agent》是一本面向普通人的AI智能体入门书，主打零基础实战教学。它以Coze平台为载体，手把手教你从0到1搭建专属AI Agent，无需复杂代码，就能实现自动化工作流、个性化助手等场景，让AI真正落地到日常工作与生活中。 #AI入门教程#Coze扣子教程#零基础学AI#AI效率工具#aiagent

191. AIGC高级实践课大模型到AIAgent

192. 很多人误会了：AI Agent 不是你以为的“更聪明的 AI”

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195. 2026年AI Agent深度评测：5款主流智能体平台实测对比，谁才是真正的效率利器？

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普通人也能训练的AI Agent：零代码打造你的数字员工

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