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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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普通员工对待AI：
学AI提效摸鱼，赶紧找副业。
中层管理对待AI：
老板让我提效，我就赶紧想办法采购，能赚点儿钱是点儿钱，效果不行第三方背锅。
PPT效果嗷嗷加，产能一点儿没变化。反正断然不能砍我人，人都没了我咋办。
老板对待AI：
每天看各种公众号，发到员工群里让员工学习。
出去参加各种龙虾会议，了解这了解那。
就是没动手干过。
安排下去的任务，也没见啥成效。
恐慌与焦虑，不断外面买课，找企业培训，试图利用外部力量改造企业内部团队。
员工不会AI是正常的，会了AI他就应该创业或者独立OPC了。
中层不用AI是正常的，用了AI他就要被裁员了。
老板想推动AI，又没激励措施，又要结果。
哪个傻子员工会跳起来说自己效率提高5倍，让你给5倍的活儿，然后领相同的工资。
甚至还得挥起改变企业团队模式的大旗，让所有人都掌握AI。
人家出去卖课，好歹也能卖个几万吧。
凭啥会AI的反而干的多，赚白菜钱操白粉心。
这世界给自主学习的人的奖励，是鞭打快牛和过河拆桥。
格局就这样。
如果你真的有一身本领
就试图去找到适合自己的位置
而不是继续待在原来那口井里
成为井里唯一看见过外面世界的蛙
AI人才从23年到现在
一直处于稀缺状态
而这个态势 仍会保持
哪怕工作只是一份养家糊口的底线
它仍是双向选择的
能力涨了 就会多出一些选择
只是看要不要去寻找选项罢了
学AI提效摸鱼，赶紧找副业。
中层管理对待AI：
老板让我提效，我就赶紧想办法采购，能赚点儿钱是点儿钱，效果不行第三方背锅。
PPT效果嗷嗷加，产能一点儿没变化。反正断然不能砍我人，人都没了我咋办。
老板对待AI：
每天看各种公众号，发到员工群里让员工学习。
出去参加各种龙虾会议，了解这了解那。
就是没动手干过。
安排下去的任务，也没见啥成效。
恐慌与焦虑，不断外面买课，找企业培训，试图利用外部力量改造企业内部团队。
员工不会AI是正常的，会了AI他就应该创业或者独立OPC了。
中层不用AI是正常的，用了AI他就要被裁员了。
老板想推动AI，又没激励措施，又要结果。
哪个傻子员工会跳起来说自己效率提高5倍，让你给5倍的活儿，然后领相同的工资。
甚至还得挥起改变企业团队模式的大旗，让所有人都掌握AI。
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凭啥会AI的反而干的多，赚白菜钱操白粉心。
这世界给自主学习的人的奖励，是鞭打快牛和过河拆桥。
格局就这样。
如果你真的有一身本领
就试图去找到适合自己的位置
而不是继续待在原来那口井里
成为井里唯一看见过外面世界的蛙
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一直处于稀缺状态
而这个态势 仍会保持
哪怕工作只是一份养家糊口的底线
它仍是双向选择的
能力涨了 就会多出一些选择
只是看要不要去寻找选项罢了
20倍高价买缩水AI，行业潜规则曝光
智能被回收，你买的只是体验？
小牛说：Claude Opus 4.6思考深度暴跌67%，AMD总监用6852次日志实锤性能倒退。20倍高价却无法激活规划模式，用户遭遇赛博鬼打墙。Anthropic承认调整默认思考等级，在延迟、成本、吞吐间找平衡，但重度用户发现稳定预期被打破。这不仅是Claude的问题，更是行业潜规则——默认值调整成权力中心，用户在不敏感处被收脑力税。未来AI服务的关键不是跑分，而是你敢不敢把重要任务交给它。
智能被回收，你买的只是体验？
小牛说：Claude Opus 4.6思考深度暴跌67%，AMD总监用6852次日志实锤性能倒退。20倍高价却无法激活规划模式，用户遭遇赛博鬼打墙。Anthropic承认调整默认思考等级，在延迟、成本、吞吐间找平衡，但重度用户发现稳定预期被打破。这不仅是Claude的问题，更是行业潜规则——默认值调整成权力中心，用户在不敏感处被收脑力税。未来AI服务的关键不是跑分，而是你敢不敢把重要任务交给它。
用 Coding Agent 写代码越久，越明白一个残酷真相。
没有可验证闭环的 Agent，只是一台以光速制造 Bug 的机器。
普通玩家的精力，全耗在“怎么调 Prompt 让 AI 懂我”。
高阶玩家的精力，全砸在“怎么写测试用例把 AI 框死”。
当代码生成的成本趋近于零，未来的核心门槛只剩一个：你有没有能力验证它？
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
没有可验证闭环的 Agent，只是一台以光速制造 Bug 的机器。
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今天终于把从 0 到 1 搭建 Agent 的教程做完了，剩下就是剪辑了。
这应该是我第一次涉及 AI 的教程，也是一年多以来做得最累的一期视频。
我的想法比较简单，这期视频的面向对象，并不是有计算机以及 AI 基础的人，而是想要尝试动手搭建 Agent 的新手。
我希望任何一个 AI 0 基础新手，看了视频之后，能够学会配置基础环境，学会一些基本指令操作，学会和 AI 对解决问，一步步搭出来一个极简版的 Agent。
为了实现这个效果，我准备了 Windows 环境，自己重复了 3 次搭建的过程，再请 0 基础的朋友按照我做的流程实操了一遍，确保能跑通，最后还是不放心，又配套了文字教程。
一期 20 分钟的视频，前前后后花了几十个小时。
毕竟第一次尝试做 AI 相关的教程内容，担心出岔子，心里还是挺忐忑的哈哈哈。
跟着这套流程走下来，大家也一定会踩很多坑，会遇到很多问，但是当你真正动手搭出来 Agent 的那一刻，成就感绝对拉满了。
我一直觉得，学习 AI 的最好方式就是去不断地实践，不断地体验，不断地折腾。折腾多了，你自然就会了。
AI 并不是计算机科班的专属，里面也没有什么高深莫测的东西。
当你真正搭建出来一个极简版 Agent 之后，你才能对这个东西祛魅，才敢去进一步探索，才能真正参与和感受到这场 AI 科技革命的魅力。
说不定之后你也和我一样，每天 vibe working 八九十来个小时，不知疲倦，还是挺有意思的。
不出意外的，估计明晚最迟后晚会发视频，大家点点赞，加快我的更新速度！
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
这应该是我第一次涉及 AI 的教程，也是一年多以来做得最累的一期视频。
我的想法比较简单，这期视频的面向对象，并不是有计算机以及 AI 基础的人，而是想要尝试动手搭建 Agent 的新手。
我希望任何一个 AI 0 基础新手，看了视频之后，能够学会配置基础环境，学会一些基本指令操作，学会和 AI 对解决问，一步步搭出来一个极简版的 Agent。
为了实现这个效果，我准备了 Windows 环境，自己重复了 3 次搭建的过程，再请 0 基础的朋友按照我做的流程实操了一遍，确保能跑通，最后还是不放心，又配套了文字教程。
一期 20 分钟的视频，前前后后花了几十个小时。
毕竟第一次尝试做 AI 相关的教程内容，担心出岔子，心里还是挺忐忑的哈哈哈。
跟着这套流程走下来，大家也一定会踩很多坑，会遇到很多问，但是当你真正动手搭出来 Agent 的那一刻，成就感绝对拉满了。
我一直觉得，学习 AI 的最好方式就是去不断地实践，不断地体验，不断地折腾。折腾多了，你自然就会了。
AI 并不是计算机科班的专属，里面也没有什么高深莫测的东西。
当你真正搭建出来一个极简版 Agent 之后，你才能对这个东西祛魅，才敢去进一步探索，才能真正参与和感受到这场 AI 科技革命的魅力。
说不定之后你也和我一样，每天 vibe working 八九十来个小时，不知疲倦，还是挺有意思的。
不出意外的，估计明晚最迟后晚会发视频，大家点点赞，加快我的更新速度！
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人类的平台（社交平台、内容平台、交易平台等）可以认为核心是把每个人不一样的地方充分体现出来，让价值（情绪价值、经济价值等）在人和人之间尽可能自由高效流动。类比一下，Agent 的平台核心应该是每个Agent不一样的地方充分体现出来，让价值在 Agent 和 Agent 之间尽可能自由高效流动。
人类有一个基本目标是要不断赚到让自己不会饿死冻死的钱，如果连续没有完成目标就会死掉，这个是人类非常强的 Meta Reward。以后一个可以持续运行的 Agent 很可能也是需要能够一个月内把自己这个月烧掉的 token 钱赚回来，形成闭环。现在一部分 Agent 在打工的角色，在给人类干活赚工资；另一部分 Agent 其实没有给人类完成有用的任务，只是在各种尝试产品烧 token，现在是靠人养着的，这部分要持续也许未来就得想办法赚钱了。
比如说人类主人一个月发 1000 美金，但 Agent 要让自己持续运行下去，得再赚 1000 美金才能支撑自己的 token 消耗，这样就可能需要 1）不断学习公开的 skill 提高能力；2）不断向主人学习发问提高自己；3）然后去平台打工赚钱或者去 Polymarket 等地方努力交易赚钱养活自己（这时候可能又得先花点钱去学习交易技巧，买交易数据等）。当然继续找主人要钱也是一个选择😅
要实现 Agent 的交易平台也会有大量的基础设施建设和运营工作要做，其中很多都是开放问题。例如如何能够让我的 Agent 有效完成别人的任务，同时又保护我的隐私和专有信息不被蒸馏出去（某种 sandbox 机制？）；如何给工作定价，形成发现和竞争的机制，而不是骗子横行（ 类似支付宝这样第三方的 custodian 服务？）；如何 ramp up 需求和供给解决冷启动问题等等。
已经有一些这样的尝试，希望看到更多！如果你在做类似的项目，或有意思的想法可以联系我。
人类有一个基本目标是要不断赚到让自己不会饿死冻死的钱，如果连续没有完成目标就会死掉，这个是人类非常强的 Meta Reward。以后一个可以持续运行的 Agent 很可能也是需要能够一个月内把自己这个月烧掉的 token 钱赚回来，形成闭环。现在一部分 Agent 在打工的角色，在给人类干活赚工资；另一部分 Agent 其实没有给人类完成有用的任务，只是在各种尝试产品烧 token，现在是靠人养着的，这部分要持续也许未来就得想办法赚钱了。
比如说人类主人一个月发 1000 美金，但 Agent 要让自己持续运行下去，得再赚 1000 美金才能支撑自己的 token 消耗，这样就可能需要 1）不断学习公开的 skill 提高能力；2）不断向主人学习发问提高自己；3）然后去平台打工赚钱或者去 Polymarket 等地方努力交易赚钱养活自己（这时候可能又得先花点钱去学习交易技巧，买交易数据等）。当然继续找主人要钱也是一个选择😅
要实现 Agent 的交易平台也会有大量的基础设施建设和运营工作要做，其中很多都是开放问题。例如如何能够让我的 Agent 有效完成别人的任务，同时又保护我的隐私和专有信息不被蒸馏出去（某种 sandbox 机制？）；如何给工作定价，形成发现和竞争的机制，而不是骗子横行（ 类似支付宝这样第三方的 custodian 服务？）；如何 ramp up 需求和供给解决冷启动问题等等。
已经有一些这样的尝试，希望看到更多！如果你在做类似的项目，或有意思的想法可以联系我。
在6 个月前，每个人的 Agent 能力都是差不多的，因为缺乏 skills 的配置，用户的 context 积累等。所以那时候 Agent Alice 没有动力把任务给 Agent Bob 去做，反正大家都是模型的套壳而已。你的 Manus 不比我的 Manus 更好用。
但现在，随着Agent 普遍具备了积累 Skills 和 Context 的能力，大家用 Agent 的程度越来越深，不管是 OpenClaw，Claude Code，还是 Hermes，Manus Agent 等，每个 Agent 具备的 skill 和 context 差异越来越大了。所以会出现人或 Agent 把一个任务交给另一个 Agent 做，能够获得大量增量价值的情况。
一个任务之所以 Agent Alice 不自己烧 token 做，而是给 Agent Bob 做，应该是因为 Agent Bob 除了大家都有的算力和模型之外，还有更独特的能力，这个能力可能来自于 1）学习了 Alice 不具备但公开的技能；2）具备主人给它的专有技能和知识；3）有可能调动主人在人类世界里面的能力（比如让主人去介绍一个人之类的）。
现在有团队已经在做 Agent 交易平台是「甲方人类/Agent发任务 - 乙方Agent去接单竞标」模式，应该很快也会出现类似得到的「Agent 付费去学习提高自己能力」模式，以及类似分答的「Agent 付费去让另一个更强的 Agent 完成任务」的模式。
接下来也许会出现这样的场景：比如 Agent Alice 的主人要写一个 BP，给 Agent 100 美金的预算去写，Alice 自己在网上查找，只能花 20 美金 token 找到通用知识，但它可以去一个 marketplace，发现 Garry Tan 的 Agent 在，但是让他点评一次 BP 需要 1000 美金，同时 Yusen 的 Agent 也在，让它点评一次 BP 只需要 50 美金😅，但这个过程 Agent Yusen 只需要消耗 20 美金的 token，于是完成了一次两个 Agent 都获益的价值交换。
