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从聊天到执行：开源智能体如何重塑个人生产力

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01-29 08:49

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AI 黑马 Clawdbot！从能说到会做的7x24h全勤数字员工！

【深度拆解Clawdbot：40小时研究后，我发现了那些没人告诉你的真相】最近Clawdbot在社交媒体上火得一塌糊涂。到处都是Mac Mini的照片，各种“我把一切都自动化了”的模糊宣言，人们把它称为“未来”却从不解释为什么。我花了40小时深入研究文档、分析用例、观看教程，把能找到的每一份实施指南都读了一遍。以下是所有人都在炒作但没人真正解释清楚的内容，包括那些被刻意忽略的部分。+ 一句话说清楚Clawdbot是什么抛开技术术语，Clawdbot本质上是“长了手的Claude”。你知道和Claude聊天时它会给你答案吗？想象一下，如果Claude能在你的电脑上真正执行这些答案：安装软件、运行脚本、管理文件、监控网站、发送邮件，全部通过WhatsApp、Telegram或iMessage的简单文字命令完成。普通AI说：“这是你整理文件的方法”Clawdbot：在你读完这句话之前已经整理好了这就是人们说的“自主AI”的含义。它不只是回答问题，而是完成任务。+ 为什么大家都疯了推特上的用户反馈听起来几乎像假的：“一夜之间清理了10000封邮件”“通过Telegram躺在床上看Netflix时重建了整个网站”“它自己搞定了Sora API集成”“48小时内自动化了80%的工作”它与其他AI工具的核心区别在于：运行在你自己的电脑上，可以从任何地方控制，能使用电脑上的任何应用，甚至能自己构建工具。有人问Clawdbot：“你能访问我的大学课程表吗？”它回答：“不能，但我可以构建一个技能来做这件事。给我一分钟。”经过几轮迭代和优化，它创建了集成。重要提醒：这不是魔法。构建复杂自动化仍然需要清晰的指令、对可能性的理解、测试和优化，有时需要数小时的设置。但自主执行的框架是真实存在的。+ 没人说清楚的关键：即开即用vs需要构建Clawdbot有两个能力层级：第一层级，开箱即用（几分钟设置）：文件管理、基础研究、日历邮件读取、简单自动化、文本处理。这些是即时或接近即时的。第二层级，强大但需要构建（数小时到数天）：高级邮件管理、交易市场自动化、社交媒体自动化、复杂代码项目、自定义集成。这些需要自定义技能、API连接和配置。+ 真实案例背后的真相那些令人印象深刻的案例都是真实的，但它们不是魔法，而是清晰需求、技术理解、迭代优化和时间投入的结果。比如“通过Telegram重建整个网站”的用户，他本身是开发者，具备深厚的技术知识，理解Web开发，有现成的网站结构可以参考，经过了多次迭代和命令。这不是初学者能复制的。+ 成本现实设置成本为零（开源），API成本按使用量付费给Anthropic。典型用户每月15到50美元，重度自动化用户每月50到150美元。第一个月要密切监控API使用量，了解你的实际成本。+ 谁应该使用完美适合：熟悉命令行的开发者、经常自动化的技术用户、有明确重复任务的人、愿意投入设置时间换取长期收益的人。暂时不适合：完全不懂命令行的初学者、期望即时高级自动化的人、不愿投入设置时间的人。+ 更大的图景Clawdbot不只是生产力工具，它是我们2到3年后工作方式的预览。我们正在从“AI辅助”走向“AI行动”。现在学习与自主代理协作的人，正在为未来的工作方式建立肌肉记忆。这就像1985年学习电子表格或1998年学习搜索引擎。早期采用者不只是在节省今天的时间，他们正在培养一种5年后将成为必备的技能。但诚实地说，大多数人不会投入时间正确学习这个。他们会尝试一次，当它没有立即解决所有问题时感到沮丧，然后放弃。真正的优势属于那些从简单用例开始、逐步构建复杂性、投入时间学习可能性、持续迭代优化的人。最好的开始时间是去年，第二好的时间是今天。但前提是你愿意真正学习它。x.com/heyshrutimishra/status/2015327280911073789

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1. AI 黑马 Clawdbot！从能说到会做的7x24h全勤数字员工！

2. 【深度拆解Clawdbot：40小时研究后，我发现了那些没人告诉你的真相】最近Clawdbot在社交媒体上火得一塌糊涂。到处都是Mac Mini的照片，各种“我把一切都自动化了”的模糊宣言，人们把它称为“未来”却从不解释为什么。我花了40小时深入研究文档、分析用例、观看教程，把能找到的每一份实施指南都读了一遍。以下是所有人都在炒作但没人真正解释清楚的内容，包括那些被刻意忽略的部分。+ 一句话说清楚Clawdbot是什么抛开技术术语，Clawdbot本质上是“长了手的Claude”。你知道和Claude聊天时它会给你答案吗？想象一下，如果Claude能在你的电脑上真正执行这些答案：安装软件、运行脚本、管理文件、监控网站、发送邮件，全部通过WhatsApp、Telegram或iMessage的简单文字命令完成。普通AI说：“这是你整理文件的方法”Clawdbot：在你读完这句话之前已经整理好了这就是人们说的“自主AI”的含义。它不只是回答问题，而是完成任务。+ 为什么大家都疯了推特上的用户反馈听起来几乎像假的：“一夜之间清理了10000封邮件”“通过Telegram躺在床上看Netflix时重建了整个网站”“它自己搞定了Sora API集成”“48小时内自动化了80%的工作”它与其他AI工具的核心区别在于：运行在你自己的电脑上，可以从任何地方控制，能使用电脑上的任何应用，甚至能自己构建工具。有人问Clawdbot：“你能访问我的大学课程表吗？”它回答：“不能，但我可以构建一个技能来做这件事。给我一分钟。”经过几轮迭代和优化，它创建了集成。重要提醒：这不是魔法。构建复杂自动化仍然需要清晰的指令、对可能性的理解、测试和优化，有时需要数小时的设置。但自主执行的框架是真实存在的。+ 没人说清楚的关键：即开即用vs需要构建Clawdbot有两个能力层级：第一层级，开箱即用（几分钟设置）：文件管理、基础研究、日历邮件读取、简单自动化、文本处理。这些是即时或接近即时的。第二层级，强大但需要构建（数小时到数天）：高级邮件管理、交易市场自动化、社交媒体自动化、复杂代码项目、自定义集成。这些需要自定义技能、API连接和配置。+ 真实案例背后的真相那些令人印象深刻的案例都是真实的，但它们不是魔法，而是清晰需求、技术理解、迭代优化和时间投入的结果。比如“通过Telegram重建整个网站”的用户，他本身是开发者，具备深厚的技术知识，理解Web开发，有现成的网站结构可以参考，经过了多次迭代和命令。这不是初学者能复制的。+ 成本现实设置成本为零（开源），API成本按使用量付费给Anthropic。典型用户每月15到50美元，重度自动化用户每月50到150美元。第一个月要密切监控API使用量，了解你的实际成本。+ 谁应该使用完美适合：熟悉命令行的开发者、经常自动化的技术用户、有明确重复任务的人、愿意投入设置时间换取长期收益的人。暂时不适合：完全不懂命令行的初学者、期望即时高级自动化的人、不愿投入设置时间的人。+ 更大的图景Clawdbot不只是生产力工具，它是我们2到3年后工作方式的预览。我们正在从“AI辅助”走向“AI行动”。现在学习与自主代理协作的人，正在为未来的工作方式建立肌肉记忆。这就像1985年学习电子表格或1998年学习搜索引擎。早期采用者不只是在节省今天的时间，他们正在培养一种5年后将成为必备的技能。但诚实地说，大多数人不会投入时间正确学习这个。他们会尝试一次，当它没有立即解决所有问题时感到沮丧，然后放弃。真正的优势属于那些从简单用例开始、逐步构建复杂性、投入时间学习可能性、持续迭代优化的人。最好的开始时间是去年，第二好的时间是今天。但前提是你愿意真正学习它。x.com/heyshrutimishra/status/2015327280911073789

3. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

4. 保姆级Clawdbot教程来了，但我还是想劝大家悠着点。这几天，相信大家肯定都被一个产品名给刷屏了。Clawdbot。就是这个胖逼小龙虾🦞。只不过现在改名叫Moltbot了，原因很简单，被Anthropic告了。。。因为Anthropic认为Clawdbot这个名字太容易被市场误解为Claude Code的延展产品，所以要求创始人改名。真的，Anthropic你这家伙坏事做尽。。。而因为Clawdbot的爆火，甚至导致，MacMini都被卖断货了。无数人为了用上它，疯狂的买Mac Mini。我甚至刚刚打开了一下美团外卖，发现，居然没货了？？？买Mac Mini的原因也特别简单，你可以把Clawdbot理解为，一个主动性极高、有你系统极高的权限的本地Agent。他可以帮你把你本地文件夹里的东西直接改了，帮你炒股，帮你处理邮件，帮你干一切。官方的定义是，一个“你在自己设备上运行的个人AI助理。”其实从任务上，这玩意看着跟Claude Code有点像，不过Claude Code本身因为名字，所以大家更把它当作是编程Agent，但其实Claude Code本身已经偏通用Agent了。因为我们整个现代互联网社会，几乎都是建立在代码之上。所以Claude Code其实有点吃了名字的亏，而Clawdbot，就没有这样的名字的顾虑了。因为这玩意是本地的运行的，权限极高，同时主动性强到离谱，所以会带来非常强的安全隐患，你也不想你随口一句话，他就给你发个社死的朋友圈，或者把你文件删了，又或者，把你把钱花完了，对吧。比如我今天在朋友圈里看到的很能代表他主动性的案例。这个风险，是绝大多数人承受不起的，所以大多数的玩家们，选择的做法就两种，一种是在一台新电脑上玩Clawdbot，一种选择是上云服务或者虚拟机上部署。后一种，说实话，对于大多数人来说，门槛太高了，上云还是比较复杂的。不过也有反应快的，比如腾讯云，直接提供了一键服务。而这时候，买一台全新的Mac Mini，反而成了最简单的做法，不仅省心省力，还省电。除了，需要爆个几千块钱的金币。。。也不是一般人能玩得起的。而如果你真的没有那么在乎风险，或者就是想在自己的电脑上用，那几乎没有要求，一个很多年前的二手老电脑，都能跑的起来，完全没必要去给苹果去交税。其实我真的觉得，Mac Mini这波背后的热度有点不正常。。。而Clawdbot本身其实大部分的能力，跟Claude Code是一样的，但是还是会有一些区别，大概是几点。1. 它能接入你的WhatsApp、Telegram、Discord这些国外的聊天入口，国内也有人把飞书接了进去，QQ的方案我们自己正在试，也能搞，也就是说，你可以出门在外，给你的聊天软件发一句消息，他就能开始在你的本地电脑上进行操作，用普通的聊天软件作为入口，这个就太丝滑了。2. 拥有长期记忆，会把记忆作为文件存在你的本地，所以类似于ChatGPT这种体验类似，在日常对话中，能用记忆搜索把相关内容捞回上下文，所以跨会话积累更可控也更容易被理解和改造。3. 开源，能自己折腾，能部署，背后能随便接自己喜欢的模型，跟OpenCode有点像，也支持Skills。再结合天时地利人和，还有在Coding之下人们的焦虑。于是，Clawdbot，爆了。Github上已经6万3的Star了，增长曲线极其离谱。部署这个玩意，说简单也简单，说麻烦也麻烦，Mac部署和Windows部署简直不是一个难度级别的。不过我这里，还是想教大家一下，怎么部署下来玩，以及如何，接入到飞书里面，让我们在国内也能玩的起来。首先教大家先安装一下Clawdbot。一行命令就可以，其实不难，很简单。下面的命令适用于Mac、Windows和Linux，我这里选择的是windows进行部署测试。PS：这里我要严重声明一下，这是我在公司放的测试笔记本，这里提醒大家一定注意注意安全问题，如无必要，不要在自己的主力机安装，一定一定要用备用机，这个预防针我一定要提前打，这玩意权限很高，一定要悠着点。如果你直接在你的主力机上跑，万一AI抽风执行个rm -rf /，你电脑里的那点隐私和学习资料可全完了。千万别到时候重要文件被删了然后来骂我= =这个命令特别简单：Windows安装使用下面这个命令iwr -useb 网页链接 | iexmacOS / Linux / Ubuntu / Debian安装使用下面这个命令curl -fsSL 网页链接 | bash -s -- --install-method git 记得运行这个命令前，一定要先装个node.js，得22版本以上，要不然会报错。然后你就能看到他开始安装了。安装好之后，会出现这么个东西。问你选yes还是no。这句话的大概意思就是，我懂这个大龙虾能力很强但是风险极大，你确认吗继续吗。只有选yes，他才让你进行下一步。。。你要选个No，直接给把进程关了，也是非常的霸王条款。。。当你yes之后，就能看到一个选项。第一个就是快速启动，后续通过clawdbot configure配置信息，第二个就是先手动配置。我们选第一个。然后他就会跟你说，让你配置一个模型。因为我是ChatGPT Pro会员，并且我自己很喜欢用Codex且额度极高，所以我就可以直接用Codex OAuth，也就是把你Codex的额度挂过来，跟OpenCode玩法是一样，而且OpenAI自己非常支持这种做法，所以几乎没有风险。这里要注意，千万别用Claude Max的那个额度来去挂Clawdbot，Anthropic这个狗东西现在只准那个的额度在Claude Code上用，你用Clawdbot授权可能直接就会被封号，X上已经有好多案例了。当然，你也可以选择国产，比如MiniMax、Qwen、智谱，都可以。不过这里我提一嘴，这个玩意，上下文工程做的奇差无比，所以，他烧Token的速度是你难以想象的离谱。比如我们有个小伙伴，测试的时候，随随便便用GLM-4.7跑了两天，它直接跑掉了将近3000万Token。。。不敢想象，要是换成Claude的API，估计得卖房了才供得起这玩意24小时烧Token了。。。一个X的十几篇文章的爬虫任务，直接干没了100万Token，真的，太离谱了。配置好以后，还有一个选择频道，也就是选择用什么聊天软件来跟他对话。这块全部都是海外的，我们正常人也不用这玩意，所以这块可以选择最后一个，直接跳过，我们后续可以教大家，怎么用飞书来启动这个东西。再然后，他会问你，要不要配置他给的那些个技能，直接无脑Yes就行。然后会让你选择用什么管理器安装，我自己一般最常用的就是npm，这个你装了node.js，就自动有npm命令了。再然后，就会给你一堆Skills。。。每一个后面都有描述，你可以挑你喜欢的装上，你要是懒得挑，直接跳过就行，反正后续跟他对话也能装。继续下一步，会问你要不要配置hooks。你可以理解为三个插件。boot-md是启动时自动加载一段markdown文本当作默认引导内容，常用于把你的规则、偏好、项目背景这些在每次启动时塞进去。command-logger是把你在Clawdbot里执行过的命令和关键操作记一份日志，方便排查问题和复盘。你如果比较在意隐私或不想留痕，就别开它。session-memory是保存会话相关的状态或记忆，让它下次能延续上下文，体验会更连贯。这三个我建议都开，都非常的实用。最后的最后，终于，一切就绪！成功！看到安装好的界面，然后，就可以用这个命令，来启动Clawdbot。clawdbot gateway --verbose然后，你就能看到一串代码。一般端口都默认是18789了，所以你可以直接复制。然后就能看到亲切的，小龙虾界面了。不过，我相信所有人，肯定都是想在手机端或者别的聊天软件里面用的对吧。这个才是他，最大的魅力。所以，在国内，现在最容易接进去的，就是飞书了。因为飞书的机器人，刚好跟这玩意非常的吻合。并且有个大佬，也做了飞书连接Clawdbot的项目，github网址在此：网页链接说实话。我对着GitHub上那个飞书插件项目的说明，一步步手动配置。结果，我对着屏幕修了整整一两个小时的Bug，给人都整麻了，一直报错、一直安装失败。。。我当时都快疯了。但是突然一想，不对啊，我个呆逼。我不是装了Clawdbot吗，不是很屌吗，让它自己装啊，我在这修个屁。于是我大手一挥就直接在刚刚打开的WebUI输入下面的这条信息。给我安装Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 这个命令然后。。。它居然真的给自己...安装好了，那我刚才那一两个小时的折腾，到底算什么=_=？他说装好了之后，还需要去飞书开放平台（open.feishu.cn）建个应用，把App ID和App Secret记下来，接下来要用到，也是关键的一步。然后最骚的操作来了。。。你直接在对话框中发送自己的App ID App Secret 给他。没错，它会自己看着办，把剩下的配置全给你搞定。真的，爽到爆炸。然后就是飞书开放平台自己的一些设置了，这个就不太好上AI了，而且也不复杂，大家先把机器人加入进去。接下来是开启一些必要的权限，GitHub中作者也有讲到。然后，你需要把下面的这些，也都配置上。最后，一切大功告成！然后你就进行发布。就可以在飞书里面，跟他畅聊了。配置完之后，因为是测试机，所以其实没啥文件，我就随手试了一个非常现实的场景。就是我们公司报销发票，需要把发票内容填进一个Excel表格模板里。以前很多人对着屏幕一张张填，其实挺呆逼的。现在，只需在飞书给它下个令。它便会在后台一顿操作，打开本地文件、读取内容、自动填充 Excel……一眨眼的功夫，活儿干完了。虽说干的有点糙，但有那味了。非常的有意思，这台电脑我就一直放在那，也没打算关机。晚上回了家，我还是可以用手机上飞书，来对它进行遥控，还是相当好玩的。以上，基本就是Clawdbot的绝大多数信息了。说实话，Clawdbot的火爆，其实是大家对AI进场干活的一种极度渴望。所以我现在对Clawdbot的态度，其实很矛盾。因为，安全是一笔账。它可以帮你干活，也可能在你走神的时候，顺手把什么东西改了或者删了，你甚至可能，根本发现不了，当某一天你突然发现的时候。那一刻，你一定会血涌上头，然后大喊一句：我草XX，你个XX！！？？但是我其实既想劝你悠着点。但也想说一句，这种对未知世界的好奇，真的很有意思。如果你是那种对新东西很有好奇心、愿意拿一台闲置电脑当实验田的人，这种究极主动性的本地Agent体验一次，绝对会刷新你对 AI 的想象边界。他可能现在在你看来，会有点冒犯，但，未来我们理想中的Agent，不就是这样吗。只是准确性和容错率的不同罢了。特别是当你躺在床上，突然想起了一个事，打开手机，再打开飞书或者QQ，甚至未来有可能是微信，然后发一句消息。对面那个Clawdbot，就开始矜矜业业的干活了。这种感觉，真的很上头，也很魔幻。我真正想劝的其实是。你在把钥匙交出去之前，一定要先想好，这把钥匙，究竟希望它开的是哪扇门。就像你家里的管家或者阿姨一样，厨房、客厅、衣帽间啥的，可能会给他开放，但是最私密的卧室，甚至是你真正的私人空间，你会放心的把钥匙交给他们吗。难说。所以用AI也是一样，Clawdbot确实蛮有意思，也很上头。但，一定要想清楚，想清楚，到底要把什么交出去。这其实看的，也是你真正的管理、还有用人的能力。在想清楚之后。也愿我们，对世界永远保持好奇。AI#HOW I AI##科技先锋官##clawdbot#

5. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

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23. 【30天掌握AI：从工具使用者到系统构建者的进阶路线图】一年后，存在两个版本的你。一个还在用千篇一律的简历海投，眼睁睁看着AI蚕食自己的行业，总想着“找时间”学这些东西。另一个已经能以每小时200美元的价格承接AI落地项目，构建半年前还不存在的工具，因为需求太旺盛而不得不推掉客户。起点相同，轨迹迥异。而这个分叉，就发生在接下来的30天。这套课程体系叫做“操作者工具包”，核心在于按照能力复利最大化的顺序构建AI技能，每个阶段都为下一阶段解锁新能力。30天后，你将不再只是使用AI，而是把它部署成基础设施。一、必须建立的底层认知大多数AI教育一开始就错了。它们在你理解原理之前就教你提示词技巧，结果你只会复制模板，无法随机应变。当你输入“the bank was steep”时，模型需要做一个决策：你说的bank是“银行”还是“河边”？注意力机制通过权衡哪些周围词汇最重要来解决这个问题。它不断在问“什么上下文能帮我理解这个词？”这个简单的洞察解释了80%的提示词效果差异。给模型清晰的上下文，它就能做出更好的决策；让它缺乏上下文，它就只能猜测。温度参数控制随机性，范围从0到1。设为0时模型每次给出最确定的答案，设为1时它会冒险尝试创意。事实查询用低温度，需要意外想法时调高。这个参数区分了令人沮丧的AI对话和高效的AI对话，但大多数人从不调整它。还有一个反直觉的事实：AI不知道什么是真的。它根据模式预测下一段文字可能是什么，而自信的文字模式既存在于事实中也存在于虚构中，所以模型以同样的自信产出两者。研究显示近一半AI生成的引用是部分或完全捏造的。解决方案不是等他们修复，幻觉是结构性的，不是bug。二、2026年1月的模型格局“最好的”模型取决于你在做什么。用错模型就像用螺丝刀当锤子，技术上可行，但令人沮丧且效果欠佳。Claude在三个领域领先：编程方面，Claude Opus 4.5在基准测试和社区反馈中都是最佳选择；营销和长文写作方面，Claude对品牌调性和细微差别的理解优于其他选项；电子表格和商业分析方面，新的Claude Excel集成能处理多标签工作簿，解释带单元格引用的计算，修复公式错误。Gemini 3 Pro凭借100万token的上下文窗口主导研究领域。你可以上传整个研究语料库、完整代码库、数月的会议记录，Gemini在回答问题时保持全部上下文。加上原生谷歌搜索集成，它能获取当前信息而非对训练截止后的变化产生幻觉。GPT-5则是一个有用的反面教材。它持续产出最通用、最明显的AI风格输出。把同一个提示词分别输入Claude、Gemini和GPT-5，你会立刻认出GPT的输出，它有一种难以描述但一眼就能看出的平淡。三、提示词工程的新范式忘掉那些花哨技巧。游戏规则变了，清晰胜过聪明。获得结果的人写的提示词读起来像好的简报，而非魔法咒语。Claude用XML标签训练，对这种结构响应极好。GPT和Gemini在需要结构化数据返回时用JSON效果好。格式不是魔法，而是给模型关于你想要什么的清晰信号。有效的系统提示包含四个要素：角色、行为方式、约束条件、输出结构。一个好的系统提示能把通用AI转化为针对你特定工作流的专业助手，一旦建好就能复用数百次。四、上下文工程：真正的杠杆所在提示词工程是2024到2025年的技能，上下文工程是2025到2026年的技能。这个转变认识到，单个提示词的重要性不如你围绕AI交互创建的信息环境。Shopify CEO Tobi Lutke将其定义为“提供所有上下文使任务能被大语言模型合理解决的艺术”。四个策略：写入，将上下文保存在活动窗口之外；选择，通过RAG和动态检索选择进入上下文的内容；压缩，在包含之前总结冗长信息；隔离，为不应混合的不同上下文使用单独的对话线程。五、创意工具的突破图像生成方面，Nano Banana Pro完成了跨越式发展。它实现了完美的文字渲染，多年来AI图像无法正确拼写的问题终于解决。它在渲染前会思考你的场景，考虑构图、光线和主体关系。提示时像给摄影师做简报一样描述你想要的结果。视频生成方面，VEO 3.1提供最完整的方案：原生音频生成、同步对话和音效、最长60秒、4K输出。Kling 2.6则在电影级真实感方面表现出色。但要知道，5到10秒是可靠范围，每个可用片段预计需要3到10次尝试。六、即使没有编程技能也能用AI编程英语现在是一种编程语言。Andrej Karpathy称之为“氛围编程”，你描述想要什么，AI生成代码，你运行并观察，然后根据结果迭代。开发者用Claude Code和Cursor。Claude Code在终端运行，能读取整个代码库、进行多文件编辑、运行测试、自主创建提交。非开发者用Lovable和Bolt.new，从自然语言描述生成完整的网页应用。七、在你睡觉时运行的自动化这是AI从聊天工具变成基础设施的地方。n8n是开源且可自托管的，有无限免费执行次数。Claude Code能从自然语言描述生成n8n配置。MCP是让AI系统连接外部工具和数据源的开放标准，实现一次就能让你的AI与各种服务对话。八、构建你的定制知识助手RAG系统将AI响应锚定在你的实际文档而非训练数据上，这解决了领域特定问题的幻觉问题。NotebookLM是零代码RAG方案，上传文档后系统就成为该内容的专家，带有内联引用。Claude Projects创建持久工作空间，上传的文档在每次对话中都可访问。九、个人AI助手：未来的一瞥我们正在见证AI助手的诞生，它们完全在你的硬件上运行，连接你使用的每个平台，记住一切，并自主采取行动。Clawdbot是一个开源项目，它能连接WhatsApp、Telegram、Slack等平台，拥有跨对话的持久记忆，能读写文件、控制浏览器、执行脚本，甚至构建自己的扩展。更关键的是，它能编写代码来扩展自己的能力。2026年是个人代理之年，基础设施已经存在，早期采用者已经生活在这个未来中。十、为什么这个顺序有效基础认知优先，因为没有心智模型你就只是在记忆技巧而非发展直觉。提示词和上下文工程其次，因为这些技能能放大之后每次AI交互的价值。创意和技术工具再次，因为它们有即时的专业应用。高级集成最后，因为自动化和定制知识系统将AI从你使用的工具转变为在你睡觉时为你工作的基础设施。30天后，两个版本的你存在。一个完成了这套体系，能做一个月前看似不可能的事情。另一个还在收集书签，还在计划开始，还在等待“合适的时机”。窗口期很重要，因为AI流利者和AI困惑者之间的差距每个月都在扩大。现在建立这些技能的人将拥有随时间增长的复利优势，而等待的人将面临越来越陡峭的攀登。路线图在这里，工具有效，30天，每天2到3小时，你就从观察者变成操作者。#How I AI#x.com/EXM7777/status/2016160442603995321

24. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

25. 未来人类社会或将出现百亿甚至千亿智能体，智能体经济是未来方向 #大咖观察 #2026AI看崇礼 #红衣聊AI #智能体

26. 如果你最近看到很多人在聊 Clawdbot，建议你不需要跟风去安装测试，也不必焦虑没有用上它会错过什么。Clawdbot 是什么？Clawdbot 是一个开源的本地优先个人 AI 智能体项目，由开发者 Peter Steinberger 和社区共同维护，吉祥物是只龙虾🦞。它可以运行在 macOS、Linux 和 Windows（通过 WSL2）上，核心理念是让你在自己的硬件上运行一个完全本地化的 AI 助手。它能做什么？Clawdbot 内置了浏览器控制、Canvas 画布、定时任务等工具，可以帮你浏览网页、填写表单、读写文件、执行 Shell 命令。更关键的是它支持多渠道接入：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Microsoft Teams 等等都能连，这意味着你可以通过这些聊天应用远程操控你的电脑。为什么大家都在买 Mac Mini？很多用户把 Clawdbot 部署在一台专用的 Mac Mini 上作为"永不休息的AI助手"。有用户分享说他通过 Telegram 监控 Claude 编码会话，让 Clawdbot 自动拉取代码仓库、打开 VS Code、运行测试、生成修复、自动提交。还有人说"躺在床上看 Netflix 的时候，通过 Telegram 重建了整个网站"。它能自动化几乎所有你在电脑上能做的事情。所以最佳实践是专门用一台电脑跑 Clawdbot，让它可以随意操作，一时间让这些天 Mac Mini 销量大增。需要注意什么？官方强烈推荐使用 Anthropic Pro/Max 订阅配合 Claude Opus 4.5 模型，以获得更好的长上下文能力和提示词注入防护。另外，Anthropic 最近修改了 Claude Code OAuth tokens 的权限，限制只能在 Claude Code 内部使用，不能用于外部 API 调用，所以现在需要单独配置 Anthropic API key 才能正常使用。

27. 【在本地搭建一个真正属于你的AI助手】最近发现了一个很有意思的项目叫Clawdbot，一个可以完全运行在自己设备上的个人AI助手。它解决了一个核心痛点：我们日常使用的通讯工具太碎片化了。微信、Telegram、Slack、Discord、iMessage……每个平台都在争夺注意力，但真正能帮你处理事务的智能助手往往被困在某个单一入口里。Clawdbot的思路很直接：把AI助手接入你已经在用的所有聊天渠道。不管你是用WhatsApp跟朋友聊天，还是在Slack上处理工作，同一个助手都能响应你。它支持的平台相当全面，包括Teams、Signal、Google Chat，甚至iMessage。技术架构上，它采用了本地Gateway作为控制中枢的设计。所有的会话管理、工具调用、事件处理都在本地完成。这意味着你的对话数据不需要经过第三方服务器中转。几个让我觉得设计得比较用心的地方：语音交互方面，它在Mac、iOS、Android上都支持语音唤醒和持续对话模式，接入了ElevenLabs的语音服务。这让它更接近一个真正的随身助手，而不只是个聊天窗口。安全策略上，默认对陌生人的私信采用配对码验证机制。只有你主动批准的联系人才能触发AI响应，这在接入真实通讯平台时是必要的防护。它还内置了浏览器控制、定时任务、跨设备节点调用等能力。Mac上可以执行系统命令和通知推送，iOS和Android设备可以作为远程节点提供摄像头、录屏、位置等能力。模型选择上推荐搭配Claude的Pro或Max订阅使用Opus 4.5，理由是长上下文处理能力更强，对提示注入攻击的抵抗力也更好。当然也支持OpenAI的模型。整个项目用Node.js构建，安装流程做了向导式引导。对于想要把AI助手真正融入日常工作流，同时又在意数据隐私的人来说，这是一个值得尝试的方案。本地优先的理念正在成为一种趋势。当AI能力足够强大时，把控制权交还给用户，让助手运行在自己的设备上，这可能是比依赖云服务更可持续的路径。github.com/clawdbot/clawdbot

28. 无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」

29. Tabby是开源本地优先AI编程助手，核心聚焦代码隐私与离线可用，基于开源大模型（如StarCoder、Code Llama）提供代码补全服务，无需依赖云端服务器，适配注重代码安全的企业、涉密项目开发及无网络环境编程场景。 GitHub:github.com/tabbyML/tabby 主要功能： 1. 全离线运行：模型本地部署，代码数据不泄露至公网，完全保障隐私安全；2. 多IDE兼容：支持VS Code、JetBrains系列IDE等主流开发工具，集成成本低；3. 多语言支持：适配Python、Java、Go等数十种编程语言，覆盖全栈开发需求；4. 轻量高效：资源占用可控，低配设备也能流畅运行，补全响应延迟低于200毫秒；5. 模型灵活切换：支持自定义开源模型接入与微调，适配团队专属代码风格；6. 无商业绑定：开源免费，无功能限制与付费墙，支持二次开发与私有化部署。无需联网即可使用核心功能，完全规避云端AI工具的数据泄露风险。实际使用中，企业内部项目编码效率提升30%+，可合规使用，是注重隐私安全的开发者与团队的首选AI编程工具。

30. 99%的人都搞错了AI Agent？智能体该如何帮企业赚钱？

31. 智能体商战，是旧商业规则和新商业规则的战争。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #商战 #亚马逊

32. 智能体设计模式总结

33. 为什么说以后好好读书才能进工厂？ #美的工厂大脑 #首个智能体工厂

34. 5分钟上手Clawdbot！风靡硅谷的开源AI神器，到底怎么玩？

35. 【从规则系统到智能体】在"State of Agentic AI: Founder’s edition"文章里看到的这句话，很准确地讲述了AI 智能体的优势「AI 智能体更擅长处理需要认知能力、推理和适应性的复杂、动态和非结构化任务。与遵循僵化、预定义规则的 RPA 不同，AI 智能体可以朝着一个目标进行推理，动态地即时决策，并随着时间的推移学习或改进——这使它们能够处理边缘情况 (edge cases) （也就是意料之外的特殊情况）和环境变化而不会“罢工”」最近在设计一个系统来尝试从日志和其他各种输入条件中，推断问题根本原因，也需要在规则还是智能体之间决策，最终决定还是走智能体的路线，最主要的思考点也是如何处理长期可能存在edge case，虽然短期内用规则可以稳定地跑个小半年，但是随着人员和系统的演进，规则会需要不断地调整和优化，以适应系统的变化。但智能体"可能"不需要。这其实也是规则系统和智能体之间的不同之处↓1. 从规则到目标：认知能力的引入RPA 的核心在于“规则执行”，而 AI 智能体的核心在于“目标导向”。前者关心的是如何执行，后者思考的是为什么执行。这种差异的根本在于：AI 智能体具备了“认知能力”——它能够理解任务上下文、评估环境状态、权衡路径，并根据目标进行推理与规划。我们给智能体设计的是一个目标和约束规则，智能体可以在我们设定的目标和框架内"有意识"地，对各种情况进行灵活处理。比如一个客服智能体，设计的目标如果是让客户满意，智能体可能会自己判断用户说话的语气和心情，进行灵活的应答。2. 从静态到动态：应对不确定性的能力传统自动化的假设前提是环境稳定、流程可预测。但现实世界往往恰恰相反：数据缺失、输入异常、系统变化、边缘案例频出。RPA 在这种情况下就像在固定轨道上运行的火车，一旦轨道错位，便无法前行。AI 智能体的关键特性在于适应性。通过持续学习与动态推理，它能够在面对不确定性时，仍然“保持行动”。比如，一个采购智能体在遇到新供应商流程时，不会立刻失败，而是通过知识库与反馈机制自行更新策略。这意味着系统不再“被动执行”，而是具备“自我修正”的能力。3. 从执行到进化：持续学习的闭环AI 智能体的强大之处不止在于智能决策，更在于长期的自我演化。RPA 的生命周期是线性的：开发 → 测试 → 部署 → 维护。而 AI 智能体的生命周期是循环的：感知 → 推理 → 行动 → 学习。这种循环形成了“认知闭环”，让系统能够随着时间推移而变得更强。例如，在销售预测场景中，智能体会根据过去的判断误差，动态调整模型；在运营优化中，它能自动发现流程瓶颈，提出改进建议。这种能力的积累，意味着 AI 智能体不仅能“做任务”，还能“改进自己”。为了让智能体能够进化，我们在一开始设计系统的时候就要考虑如何让智能体从过去的经验中学习。比如可能设计一个RAG系统，让智能体可以从历史处理的过程和结果数据检索相关经验，从而指导新的问题的处理。也可能是一个迭代的微调系统，用历史数据微调新的模型，用微调后的模型来处理新的问题，就代表了智能体的进化过程。RPA 让企业“自动化地做事”，AI 智能体让企业“智能地思考如何做事”。前者提升了效率，后者改变了决策。真正的智能化，不在于让机器代替人执行，而在于让系统具备理解和适应复杂世界的能力。#ai创造营##科技#

36. 2025年被称为“智能体（Agent）元年”，各行业、各领域应用AI技术，主要体现为研发各种基于Agent的智能体应用。2026年，预计会迎来“智能体应用”的井喷，并且会从单智能体全面转向多智能体应用，多个智能体相互连接和协作，将越来越多的工作和任务自动化和智能化。对于普通人来说，在2026年，你会看到，越来越多的人类工作由AI接管，AI取代人干活的步伐在加快。

37. 黄仁勋预言成真！AI智能体成GitHub主力，一天顶人类一年

38. 谷歌（Google Cloud）在其最新的《2026年AI智能体趋势报告》（AI Agent Trends 2026 Report）中，提出了AI智能体将如何重塑业务模式并驱动新价值的五大核心趋势。谷歌发布的2026年AI智能体五大趋势：AI智能体将助力全员生产力提升（AI agents will help everyone be more productive）员工将从日常重复性的执行工作转向更高层级的战略决策，将任务委托给不同的AI智能体来达成目标。AI将成为工作流程的起点。智能体工作流将成为核心业务流程（Agentic workflows will become a core part of business processes）系统中的多个智能体将能够相互协作、协调和通信，以自动化复杂的、多步骤的流程。这远超简单的聊天机器人，能够运行从开始到结束的完整工作流。从“搜索引擎优化”转向“智能体可发现性优化”（From SEO to Agent Discoverability）随着AI智能体开始代表人类进行决策和采购，企业将不再仅仅针对人类用户进行优化（SEO），而是需要优化其数据和接口，以便能被其他AI智能体“发现”并与之交互。提供“礼宾级”的客户体验（"Concierge-style" customer service）AI智能体将能够处理高度个性化的体验，实现全天候、跨语言、跨平台的实时响应。智能体能够理解上下文并处理从查询到完成交易的全过程。建立统一的AI生态系统与人类协作（Building a Unified AI Ecosystem & Human-AI Collaboration）孤立的AI工具将连接成一个单一的生态系统。同时，企业的重点将转向培训员工如何更有效地与AI协作，确保在处理复杂问题和道德考量时有“人类在环”（Human-in-the-loop）。原文网址：Google Cloud 官方博客文章：5 ways AI agents will transform the way we work in 2026 网页链接(注：这是该报告的核心总结文章)Google Cloud 资源中心（报告下载页）：AI agent trends 2026 report | Google Cloud(您可以在此页面下载完整的 PDF 深度报告)网页链接 Google谷歌爱好者的微博视频

39. OpenAI 与 Cerebras 达成价值 100 亿美元的 AI 基础设施协议OpenAI 同意从 Cerebras 购买高达 750MW 的计算能力，用于运行 AI 模型的推理。Cerebras 采用晶圆级引擎技术，将计算和内存集成在单个巨型芯片上，大幅减少了多 GPU 集群中常见的互连瓶颈问题，从而实现更低的延迟和更高的效率。OpenAI 将分阶段将这一低延迟计算能力整合到其推理栈中，覆盖不同工作负载。该计算容量将分多个批次上线，一直持续到 2028 年。类似于英伟达与 xAI的合作，OpenAI 和 Cerebras 都在通过非传统 GPU 或专为推理优化的技术，来加强低延迟推理能力。这标志着 AI 基础设施竞争进入新阶段，重点转向更快、更自然的实时 AI 交互体验。#AI芯片##人工智能##芯片#

40. 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

41. 最近AI圈里，Clawdbot和Cloud Code频频被提及，不少人看着名字就犯懵——俩都是和AI、代码相关的工具，到底有啥不一样？该选哪个用？其实用一句大白话就能分清核心区别：Clawdbot是“能自己动手干活的AI管家”，Cloud Code是“程序员写代码时的AI搭子”。一个主打“全自动帮你搞定各类任务”，一个专注“帮程序员高效写代码、部署代码”，定位完全不同，咱们一步步拆解开说，保证通俗易懂。先认识第一个：Clawdbot——有“脑子”又有“手脚”的AI管家Clawdbot本质是一个本地部署的开源AI助手框架，你可以把它理解成一个24小时在线的私人助理，不用你手把手指挥，它能自己“思考”、自己“操作”，帮你搞定电脑上的各类琐事，甚至复杂任务。Clawdbot的3个核心特点1. 能“动手”，不只是“动嘴”：和咱们平时用的ChatGPT不一样，它不会只给你文字答案，而是能直接操控你的电脑——比如你让它整理文件，它不会教你怎么整理，而是直接动手把文件分类归档；你让它查日程、发消息，它也能直接操作对应软件完成，不用你多敲一个键。2. 跨平台又方便，聊天就能指挥：它不用你专门打开某个软件，只要通过WhatsApp、Telegram、微信这类平时用的聊天工具，发一句指令，它就能响应。比如你在外面，发一句“帮我整理电脑里的工作文档”，它就能远程帮你完成，堪称“随身AI员工”。3. 本地部署，隐私有保障：它可以安装在你自己的电脑或服务器上，所有数据都存在你本地，不会上传到云端——对于需要处理敏感信息（比如私人文件、工作机密）的人来说，这一点特别实用。另外它还支持插件扩展，能根据你的需求添加新功能，目前已经有69+技能和29+插件可以用。Clawdbot适合谁用？简单说：不想被重复琐事耽误时间、需要“全自动助手”，且可能处理敏感信息的人，不管你是不是程序员都能用。- 普通办公族：每天要整理文件、统计数据、发通知，用Clawdbot能全自动完成，节省大量时间；- 自由职业者：比如设计师、文案，让它帮忙整理素材、备份文件、发送交付成果，不用分心处理杂事；- 对隐私敏感的人群：比如律师、医生，需要处理客户隐私、病历等敏感信息，本地部署的Clawdbot能避免数据泄露；- 喜欢折腾的爱好者：开源特性支持自定义修改，能根据自己的需求打造专属AI助手。再看第二个：Cloud Code——程序员的AI写码好搭子Cloud Code和Clawdbot完全不是一个路子，它是谷歌推出的一套AI辅助编程工具，本质是“嵌入在编程软件里的AI插件”，核心作用只有一个：帮程序员更快、更好地写代码、部署代码，全程都需要程序员主导，它只负责“辅助”，不会自己主动干活。Cloud Code的3个核心特点1. 嵌入编程软件，不用切换界面：它能直接安装在VS Code、IntelliJ、PyCharm这些程序员常用的编程软件（IDE）里，写代码时遇到问题，不用打开其他AI工具，直接在编程界面里就能调用它的功能，避免来回切换耽误时间。2. AI辅助写码，降低出错率：它内置了Gemini AI助手，能帮你补全代码、根据注释生成代码块，还能帮你找代码里的错误、优化代码写法——比如你写代码时忘了某个语法，它会自动提示；你写下“生成一个登录功能的代码”，它就能快速生成基础代码，你再稍作修改就能用，大大提高写码效率。3. 专注云端部署，简化复杂流程：它特别擅长对接谷歌云服务，能帮程序员快速创建、测试、部署云端应用——比如你写了一个网站代码，想用谷歌云上线，Cloud Code能帮你简化配置流程，还能远程调试代码，不用手动输入一堆复杂的命令，相当于“云端编程的快捷键”。Cloud Code适合谁用？明确说：只适合程序员，尤其是需要开发云端应用、常用谷歌云服务的程序员，普通人用它基本用不上，甚至看不懂。- 前端/后端程序员：写代码时需要AI补全、查错，用它能提高写码效率，减少重复工作；- 云端应用开发者：经常需要把代码部署到谷歌云（比如开发网站、小程序、服务器应用），它能简化部署流程，节省调试时间；- 新手程序员：遇到代码难题时，它能给出提示和优化建议，相当于一个“在线编程老师”，帮助快速成长；- 团队开发人员：能配合谷歌云的各类工具，方便团队协作管理代码、部署应用。一张表分清：Clawdbot vs Cloud Code（最直观）对比维度ClawdbotCloud Code核心定位本地AI管家，全自动处理各类任务AI编程辅助工具，帮程序员写码、部署核心功能操控电脑、整理文件、发消息、执行自动化任务，跨平台响应代码补全、查错、生成代码，简化云端部署流程使用方式聊天工具发指令，全自动执行，无需主导嵌入编程软件，程序员主导，AI辅助部署方式本地部署（npm优先），支持Docker自托管云端集成，依赖谷歌云服务，Docker优先部署适用人群普通办公族、自由职业者、隐私敏感人群、AI爱好者（非程序员也能用）各类程序员，尤其是开发云端应用、用谷歌云的程序员核心优势全自动、跨平台、隐私安全、可扩展写码高效、调试方便、云端部署简化、集成AI助手最后总结：别再搞混啦！其实判断该用哪个，就看你核心需求是什么：如果你想解放双手，让AI全自动帮你处理电脑琐事、杂事，不管你是不是程序员，选Clawdbot准没错；如果你是程序员，需要高效写代码、部署云端应用，尤其是经常用谷歌云服务，那Cloud Code就是你的好帮手。简单说，Clawdbot解决的是“不用自己动手干活”的问题，Cloud Code解决的是“程序员写码更高效”的问题，两者各司其职，找准自己的需求，就不会用错啦～#HOW I AI##宝玉skills#

42. 国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token

43. Agent Skills使用指南：让AI智能体拥有“即插即用”的超能力

44. 能辉科技：光伏老炮牵手蚂蚁数科，打造能源AI智能体！

45. 不被AI淘汰的重要能力就是学会当智能体的领导。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体

46. 无论未来做什么，智能体和大模型都是AI进化的基础。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI新星计划 #具身智能

47. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

48. 使用Clawdbot 体验

49. Clawdbot 安装与设置指南

50. 优刻得首发上线Clawdbot

51. 什么是 Clawdbot？为什么它正在被疯狂讨论？

52. 什么是 Clawdbot？为什么大家突然对它这么着迷？

53. 不用抢Mac mini! Clawdbot零成本造一个mac mini环境！作为程序员，我从没像现在这样感到如此落后，理想主义者的Clawdbot

54. 爆火的Clawdbot是什么？为什么？怎么用？

55. 开源工具正成为AI智能体普及的关键推手

56. 全球AI智能体开源框架发展现状与趋势分析

57. OpenCSG

58. AI系列-开源的智能体开发框架有哪些？

59. Clawdbot 爆火背后

60. AGI 真的来了么？Clawdbot 全解析

61. 爆火硅谷的Clawdbot

62. Clawdbot 一夜爆红

63. 一文说清外网、内网都火的Clawdbot是什么？能做什么？有什么用？好像已改名Moltbot

64. Clawdbot爆火！让Mac mini 赢麻了

65. Clawdbot爆火背后

66. 未来个人AI助理的雏形Clawdbot如何安装？

67. 一夜爆红！退休码农打造 7x24h 开源「全职AI员工」Clawdbot !

68. 现象级黑马！Clawdbot颠覆AI Agent！A股核心标的梳理

69. 15分钟搞定你的专属AI助手:Clawdbot开源项目详解与部署指南

70. 日涨 10k 星 | Clawdbot 开源 AI 助理，把 “贾维斯” 装进你的社交软件里

71. 我见过最疯狂的 AI 助手，直接把 ChatGPT 装进了微信

72. 爆火 GitHub 的 Clawdbot！单用户专属 AI 助手，语音交互 + 实时画布，比 ChatGPT 更贴合日常!

73. 突然爆火的Clawdbot

74. 退休工程师火了！开源 Clawdbot 引爆社区，这才是真正 7×24h 在线的 AI 助理

75. 深入解析最近爆火的Clawdbot

76. 最近特别热闹的Clawdbot是个啥？

77. Mac mini别吃灰了！ClawdBot爆火

78. 硅谷刷屏的ClawdBot，让Mac mini卖爆了，创始人爆料

79. 恭喜开源版Cowork

80. 类Manus开源！一个强大的 AI Agent 系统

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82. 探秘 AgentRun｜基于 Serverless 的 AI Agent 沙箱工程化之路

83. 让 AI Agent 安全“跑”在云端

84. AI Agent 如何重塑桌面操作自动化

85. 智能体（Agent）维度

86. Day 1.Introduction to Agents（AI-Agents-Course-Google）

87. 【网警说·技术】关于智能体，这些你需要了解——

88. AI智能体的开发

89. 筑牢智能体发展安全根基

90. 2025年值得关注的五大AI智能体

91. AI智能体开发的方法

92. AI智能体搭建平台全景指南

93. ClawdBot教程

94. 让 Mac mini 一夜爆单的 Clawdbot，就是苹果 AI Siri 眼中的自己

95. AI工具泛滥，我为什么还要介绍ClawdBot？

96. 真正解放生产力的 AI 助理

97. UCloud国际站上线Clawdbot镜像,走红全球的7x24个人AI超级助手

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100. ClawdBot我用过最强大的AI工具

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