{"source":{"id":"2078411037011804201","title":"想自己做个 AI 智能体，是不是得先去啃那些底层的代码框架？ 真不用。 现在开源界出了一堆无代码平台，早就把研发门槛踩碎…","url":"https://mubeitech.com/p/2078411037011804201"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"16140969","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"想做一个 AI Agent 公司，千万别一上来就写代码。 现在最聪明的打法是：先别写软件，先去卖一份有人愿意付钱的“工作…","summary":"想做一个 AI Agent 公司，千万别一上来就写代码。 现在最聪明的打法是：先别写软件，先去卖一份有人愿意付钱的“工作”。 SaaS 卖的是工具，Agent 卖的是劳动力。 传统 SaaS 说：这是工具，你买回去给员工用。 Agent SaaS 说：这是个岗位，以后你不用雇人了…","body":"想做一个 AI Agent 公司，千万别一上来就写代码。\n现在最聪明的打法是：先别写软件，先去卖一份有人愿意付钱的“工作”。\n\nSaaS 卖的是工具，Agent 卖的是劳动力。\n传统 SaaS 说：这是工具，你买回去给员工用。\nAgent SaaS 说：这是个岗位，以后你不用雇人了，我帮你干完。\n这听起来是个小变化，其实是商业模式的降维打击。\n\n那怎么冷启动？\n第一步，找一个“带着工资单”的垂直工作流。\n如果这个岗位，企业本来就要雇人、或者给外包付费，这就是你的机会。\n好的工作流有五个特点：天天发生、有明确的终点、能对接现有软件、边缘案例烦人但可预测、老板能肉疼地感受到损失。\n\n第二步，别急着敲代码，先去“人肉盯梢”。\n去找一个正在干这个活的人，盯着他做 10 到 20 次。\n让他录屏，让他边做边解说：简单的情况怎么处理？诡异的情况怎么处理？做决策前要确认什么？\n细节才是产品。\n比如餐厅接线员，她不光知道营业时间，她还知道厨房什么时候打烊、露台什么时候风大、遇到 VIP 怎么插队。\n\n第三步，造一个“最小有用 Agent”（Minimal Useful Agent, MUA）。\n别一上来就吹嘘“全自动 AI 员工”，那是推特上的 Demo，中看不中用。\nAnthropic 的官方指南也说了：很多 Agent 问题，应该先从固定工作流开始。\n你可以先做“草稿与审批”模式：AI 生成草稿，人类点一下同意。\n先赚取信任，再逐步放权。\n\n第四步，用“卖劳动力”的方式卖测试版，人工在后台当“人肉 AI”。\n先找同行业 3 个客户，跟他们说：我帮你搞定漏接电话并转化成订单。\n前期，你完全可以用 Claude 手工复制粘贴，在后台帮他们把活干了。\n在这个过程中，摸清他们到底看重什么，Agent 在哪会卡住，然后把这些重复的模式固化成软件。\n这就叫“Agent SaaS”，你得先通过干脏活，来赚取做软件的资格。\n\n最后，别卖功能，卖“前后对比图”。\n现在最管用的营销方式是“工作流拆解”。\n左边是老办法：电话响了没人接，客户跑了，接线员手忙脚乱，最后忘了跟进，老板心碎。\n右边是 Agent 办法：电话进来，AI 毫秒级接听，查空档，定时间，改 CRM，发确认短信，顺便把特殊情况推给人类。\n老板要的是止痛药，不要维他命。\n\n这个时代，软件正在从“帮我做”变成“替我做”。\n别在办公室里憋大招了。\n去找个每天都在重复、老板天天骂娘的岗位，去盯着它，拆解它，搞定它。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2072610476119220436","translated_status_id":"2072610476119220436","published_at":"2026-07-02 08:11:16","created_at":"2026-07-02T10:05:54+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16140969","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16140969/markdown"},{"rank":2,"id":"2035958826973733150","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"一个能自己写代码、自己涨经验的AI智能体。 跑在每个月5美元的廉价服务器上。 Nous Research搞出的Herme…","summary":"一个能自己写代码、自己涨经验的AI智能体。 跑在每个月5美元的廉价服务器上。 Nous Research搞出的Hermes Agent刚拿下1.7万个GitHub星标。 圈内人叫它OpenClaw杀手。 这东西最硬核的地方在于它的学习闭环。 接活多了，它会根据经验自动生成新技能。…","body":"一个能自己写代码、自己涨经验的AI智能体。\n跑在每个月5美元的廉价服务器上。\n\nNous Research搞出的Hermes Agent刚拿下1.7万个GitHub星标。\n圈内人叫它OpenClaw杀手。\n\n这东西最硬核的地方在于它的学习闭环。\n接活多了，它会根据经验自动生成新技能。\n一边干活一边自我迭代。\n它还会定期翻找过去的对话记录。\n慢慢拼凑出一个关于“你究竟是谁”的深度认知模型。\n\n现在的多数开源智能体只是个记性极差的API分发器。\nHermes是带着记忆陪你一起生长的。\n\n部署门槛低到几乎没有。\n不用把它死死锁在你的高配电脑里。\n随便找个云端虚拟机就能跑。\n闲置状态基本不花钱。\n走在马路上，直接掏出手机在Telegram里给它发语音派活。\n\n它的生态大军也已经集结完毕。\n官方刚更新了完整的资源清单。\n40多个现成的社区技能和多智能体集群直接端上桌。\n\n硅谷巨头费尽心机竖起的闭源高墙，又被敲碎了一块砖。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2038900906842849489","translated_status_id":"2038900906842849489","published_at":"2026-03-31 08:17:02","created_at":"2026-03-31T10:15:23.138591","url":"https://mubeitech.com/p/2035958826973733150","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2035958826973733150/markdown"},{"rank":3,"id":"16019942","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"为什么现在的 AI Agent 看起来智商爆表，一干活就拉胯？ 因为它们根本出不了门。 模型再聪明，拿不到真实数据也是白…","summary":"为什么现在的 AI Agent 看起来智商爆表，一干活就拉胯？ 因为它们根本出不了门。 模型再聪明，拿不到真实数据也是白搭。 你让 Claude 帮你分析个行业趋势，它一出门就撞墙。 推特的 API 贵得要死，很多网页抓取还要订阅，B站和小红书更是直接把 AI 拦在外面。 每个平…","body":"为什么现在的 AI Agent 看起来智商爆表，一干活就拉胯？\n因为它们根本出不了门。\n\n模型再聪明，拿不到真实数据也是白搭。\n你让 Claude 帮你分析个行业趋势，它一出门就撞墙。\n推特的 API 贵得要死，很多网页抓取还要订阅，B站和小红书更是直接把 AI 拦在外面。\n每个平台都是一座信息孤岛，AI 只能在过去的语料库里“打转”。\n\n最近有个开源项目彻底火了，叫 Agent-Reach。\n它解决的正是这个最卡脖子的痛点：把多平台的公开内容访问，直接做成了一个通用的工具层。\n免费，开源，一条命令打通 14 个主流平台。\n\n安装极其简单。\n你甚至不用懂复杂的代码，直接把安装指令发给大模型（比如 Cursor），一分多钟就能自动搞定。\n中间只需要你手动配合一步：在 Chrome 浏览器里装一个 OpenCLI 的扩展。\n验证成功后，你的 AI Agent 就等于拥有了合规访问公开网页的“眼睛”。\n\n有人立刻拿它做了实测。\n去抓取小红书上一篇关于“裁判马宁出征世界杯”的公开笔记和评论。\n指令一敲，Agent-Reach 瞬间启动，速度极快。\n它抓到了正文，连底下上万条公开评论也迅速归纳总结出了主题。\n\nAI 时代的下半场，拼的是让 AI 顺畅、合规地触达真实世界的公开信息，而非单纯卷模型参数。\n当公开的数据孤岛被合规工具层层破开，AI 代理才真正开始从“聊天玩具”变成真正的“生产力工具”。\n这个项目，值得所有做 Agent 开发和个人研究的人立刻去跟进。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070272531643224256","translated_status_id":"2070272531643224256","published_at":"2026-06-25 21:32:53","created_at":"2026-06-25T23:20:52+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16019942","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16019942/markdown"},{"rank":4,"id":"16188190","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic 工程师在 AI DevCon 上 ：别再哼哧哼哧给 AI 写 Prompt 了，真正的方向是构建一个…","summary":"Anthropic 工程师在 AI DevCon 上 ：别再哼哧哼哧给 AI 写 Prompt 了，真正的方向是构建一个能自己写 Prompt 的系统。 AI 应用开发的底层范式，正在发生一场海啸般的迁徙： 从“写一句好 Prompt”，彻底转向“设计一个会管理上下文、记忆 an…","body":"Anthropic 工程师在 AI DevCon 上 ：别再哼哧哼哧给 AI 写 Prompt 了，真正的方向是构建一个能自己写 Prompt 的系统。\n\nAI 应用开发的底层范式，正在发生一场海啸般的迁徙：\n从“写一句好 Prompt”，彻底转向“设计一个会管理上下文、记忆 and 反馈回路的系统”。\n\n简单来说，你不需要去调教 AI，你需要构建一个能自己给自己写 Prompt、自己进化记忆的系统。\n\n绝大多数开发者还在用手工业的方式调教大模型，而最前沿的玩法，已经把 Agent 架构抽象成了一套极具美感的工业化框架。\n这套框架可以直接保存，分为三层：\n\n第一层：动态记忆管理（In-band Memory）\n很多人一上来就把所有背景资料塞进 Context，结果就是 Context 爆炸，AI 开始胡言乱语。\n最聪明的做法是“文件系统化”：\n1. 把所有背景知识写成结构化的 Markdown 文件。\n2. 不要写死复杂的读取工具，直接让 Agent 像程序员一样，用 Bash 和 Grep 去自主检索、读取和修改这些文件。\n3. 渐进式披露（Progressive Disclosure）：只给 Agent 看文件头部的几句摘要，它觉得有用，再去加载细节。\n\n第二层：生产级的工程防线（Production Guardrails）\n单 Agent 跑 demo 很爽，多 Agent 协作就会天下大乱。你需要这三道锁：\n1. 并发锁（Concurrency）：两个 Agent 同时想修改同一个记忆文件怎么办？引入哈希校验（Hashing）。Agent 准备修改前算个哈希值，写完提交前再算一次，如果对不上，说明中间被别人改过，立刻撤回、重新拉取、重新编辑。\n2. 权限隔离（Permissioning）：组织级别的公共知识库只读，Agent 自己的草稿本（Scratchpad）可写。防止某个 Agent 犯傻，把污染过的脏数据写进公共记忆，毁掉整个 Fleet。\n3. 版本控制（Versioning）：每一次记忆更新都有可追溯的 Transcript（对话副本），随时可以回滚。\n\n第三层：终极闭环，离线“梦境”机制（Dreaming）\n这是整套架构最核心的设计。\n\n为什么你觉得 Agent 越用越笨？\n因为你让它边干活、边整理记忆。\n这就像让一个外卖员一边骑车送外卖，一边总结全城的交通堵塞规律。不仅分心、增加延迟，而且他的视角只有自己走过的那几条路。\n\n怎么办？把“执行”和“复盘”彻底解耦。\n引入一个异步的离线进程，我们称之为“梦境（Dreaming）”：\n1. 到了晚上，干活的 Agent 都歇了。\n2. 启动一个专门的“复盘 Agent”，它不干别的，只做一件事：调出今天所有 Agent 的聊天记录、报错日志，和现有的“记忆库”进行比对。\n3. 像校长批改期末试卷一样，它会发现规律：“怎么今天 80% 的 Agent 在写代码时都犯了同一个单位错误？”\n4. 找到痛点后，它直接修改公共记忆库，更新下一天的“操作指南”。\n\n第二天一早，你的 Agent 舰队醒来，自动加载了更新后的记忆。\n你什么都没干，它们自己学会了避免昨天的错误。\n\n当所有人都在大谈大模型智商（IQ）的时候，真正的套利者已经在悄悄构建这套系统了。\n因为模型的智商是别人给的，而这个持续自我进化的“梦境”闭环，才是你真正的、拿不走的护城河。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2074094340394086899","translated_status_id":"2074094340394086899","published_at":"2026-07-06 10:31:37","created_at":"2026-07-06T12:25:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16188190","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16188190/markdown"},{"rank":5,"id":"2038353249921609803","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"硅谷顶尖的 AI 工程师，自己已经不写代码了。 听起来像吹牛？ Cognition 的创始人 Scott Wu 给出了一…","summary":"硅谷顶尖的 AI 工程师，自己已经不写代码了。 听起来像吹牛？ Cognition 的创始人 Scott Wu 给出了一个时间表。 这种彻底的转变，就发生在这短短的三到六个月里。 早期程序员面对的是打孔卡，后来是各种代码语言。 现在的通用编程语言变成了英语。 在他们公司内部，没人…","body":"硅谷顶尖的 AI 工程师，自己已经不写代码了。\n听起来像吹牛？\nCognition 的创始人 Scott Wu 给出了一个时间表。\n这种彻底的转变，就发生在这短短的三到六个月里。\n\n早期程序员面对的是打孔卡，后来是各种代码语言。\n现在的通用编程语言变成了英语。\n在他们公司内部，没人再去逐行敲写代码。\n全靠 Devin 和 Windsurf 里的智能体疯狂输出。\n\n现在工程师每天到底在干嘛？\n只做一件事：搞清楚自己到底想要什么。\n梳理业务逻辑，想明白怎么处理各种极端状况。\n然后用日常英语，直接给智能体下达指令。\n它会自己跑去把所有的东西完整构建出来。\n\n以后最值钱的能力根本不是写代码。\n而是能把需求用人话精确地讲清楚。\n人终于退回到了思考者的位置上。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2038584518802657722","translated_status_id":"2038584518802657722","published_at":"2026-03-30 11:24:33","created_at":"2026-03-30T13:21:55.639689","url":"https://mubeitech.com/p/2038353249921609803","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2038353249921609803/markdown"},{"rank":6,"id":"2066932717871301046","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。 Cursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈…","summary":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。 Cursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈里，把写代码的未来彻底说透了。 现在大家对“未来如何开发软件”，有两个主流幻觉。 第一个，是保守派的幻觉： 觉得未来没什么变化，大家还是要手写 TypeScri…","body":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。\n\nCursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈里，把写代码的未来彻底说透了。\n现在大家对“未来如何开发软件”，有两个主流幻觉。\n\n第一个，是保守派的幻觉：\n觉得未来没什么变化，大家还是要手写 TypeScript、Go、Rust，AI 只是个厉害点的自动补全。\n\n第二个，是激进派的“Chatbot 幻觉”：\n觉得以后开发软件就像在 Slack 里和外包团队聊天，你只管提需求，AI 盲盒式生成。\n\nMichael 觉得，这两种都想偏了。\n尤其是第二种“聊天写代码”，根本行不通。\n\n为什么？因为缺少“精确性”（Precision）。\n如果你想对软件拥有完全的控制权，你就不能只在游离于系统之外的聊天框里，发一句“把我的应用这里改一下”。\n你必须能够“指着”具体的地方，给出极其精确的微调动作。\n\n所以，Cursor 想做的是“代码之后的世界”（a world after code）。\n\n未来的软件逻辑，不会是几百万行让人头秃的晦涩符号。\n它会向“伪代码”和“英语”演进。\n软件的逻辑会变成一份人类极其容易阅读、极其精准的文档。\n你站在高维度上直接编辑这份逻辑，AI 在底层实时实现。\n\n编程语言的历史，就是一部“去符号化”的历史。\n从打孔卡、汇编，到 C 语言、Python，人类一直在往后退，把细节留给机器，把意图留给自己。\nAI 时代真正的编程，不用跟机器人聊天，直接用最干净的逻辑去定义软件的灵魂。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2067600626154975374","translated_status_id":"2067600626154975374","published_at":"2026-06-18 12:40:29","created_at":"2026-06-18T14:35:45.813039","url":"https://mubeitech.com/p/2066932717871301046","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2066932717871301046/markdown"}]}