标签: AI助手

  • 这家「不审查」的AI公司刚拿了6500万美元,估值冲上10亿美元

    这家「不审查」的AI公司刚拿了6500万美元,估值冲上10亿美元

    大多数人用AI聊天机器人时,心里最打鼓的事情是什么?不是AI不够聪明,而是担心自己的对话被记录、被审查,甚至哪天因为问了个「不合适」的问题就把账号给封了。

    这家「不审查」的AI公司刚拿了6500万美元,估值冲上10亿美元
    图片来源:TechCrunch / 网络

    一家叫 Venice AI 的创业公司正是看准了这个痛点。它的卖点很简单:不审查、不记录、让你随便用。结果用户真的买账——这家公司才成立两年,刚刚完成了6500万美元的A轮融资,估值冲上10亿美元,正式跻身独角兽行列。

    两个月300万活跃用户,自己就盈利了

    Venice AI的平台上有超过200个AI模型,既有所谓的「无审查」开源模型,也接入了OpenAI和Anthropic的闭源模型。区别在于:Venice把所有用户输入都加密处理,数据不经过自己的服务器存储,直接从技术层面做到了「无记录」。部分模型还支持端到端加密,不过这个功能要付费订阅才能用。

    用户数增长确实猛。上线才两年,网站独立访客已经超过85万,月活用户破300万,每天平均处理170万次API调用。更夸张的是,公司已经盈利了——CEO Erik Voorhees在接受TechCrunch专访时透露,公司年化营收运行率已经超过7000万美元。

    两年时间,从零到盈利,再到估值10亿美元。在当下AI创业公司普遍还在烧钱的阶段,这个成绩确实让人眼前一亮。

    CEO是比特币老炮,曾因「不核实用户身份」被华尔街日报点名

    Erik Voorhees这个人本身就很有故事。他是早期比特币的倡导者,之前创办过比特币赌博网站Satoshi Dice,还创办过加密货币交易所ShapeShift。这个人一直有个立场:用户隐私权优先于一切。

    当年华尔街日报调查ShapeShift(这家交易最初不要求用户实名),指责它处理了数百万美元的可疑资金,Voorhees的回应是:「我不认为人们需要被记录身份才能使用服务,只是为了抓住极少数犯罪分子。」

    这次面对「AI psychosis」(AI导致用户精神问题)的争议,他的逻辑是一样的:Venice AI是一个中性平台,就像比特币这个中性协议一样,对所有人都一视同仁。他认为,比起AI说了什么「坏话」,让所有人被持续监视才是更危险的事情。

    还发了两个加密货币,但只有8%用户用币支付

    既然CEO是加密老炮,Venice AI搞两个代币出来也就不奇怪了。今年1月,公司推出了VVV代币;去年8月又加了DIEM代币。用户的玩法是:买VVV,质押它来挖DIEM,DIEM每天产生价值1美元的AI积分,可以在平台上消费。

    不过说实话,这套加密玩法对大众用户来说门槛还是太高。Voorhees自己也说,目前只有约8%的用户用加密货币支付。真正驱动用户增长的,还是「隐私」和「无审查」这两个核心卖点。

    Voorhees说,公司刚上线的时候,功能和ChatGPT差得很远,用户愿意用纯粹是因为隐私保护。但到现在,功能差距已经大幅缩小,「它已经成为一个越来越有竞争力的ChatGPT替代品」。


    新钱用来买GPU,要把命脉握在自己手里

    这一轮融资的钱,Venice AI打算用来买GPU、建自己的数据中心。目前公司还是租赁GPU,毛利率受压制。把计算基础设施握在自己手里之后,毛利空间会好看很多。

    投资方阵容也很有意思——领投方Dragonfly是一家专注加密领域的风投,跟投的还有Coinbase Ventures、North Island Ventures等。看得出来,Venice AI在加密圈里已经攒了不少人气。

    但「无审查」这条路能走多远,还是个问号。随着各国对AI监管的收紧,像Venice AI这样明确主打「不审查」的平台,迟早要面临监管压力。Voorhees的态度很明确:他宁愿承担这个风险,也不愿意做一个「替用户做决定」的平台。

    值不值得押注是一回事,但至少现在,愿意为隐私买单的用户确实足够多,多到能把这家公司推到独角兽的位子上。

  • 把 AI 智能体塞进手机键盘,这家新加坡创业公司拿到了 530 万美元

    Acti AI 智能体键盘
    Acti 将 AI 智能体直接嵌入手机键盘界面

    你每天在手机上最频繁用的界面是什么?不是某个 App,而是键盘。打字、发消息、搜索、写邮件——几乎所有操作都从键盘开始。

    新加坡创业公司 Acti 想把这个最基础的入口变成 AI 智能体的主场。他们这几天正式推出了一款”AI 智能体键盘”,有 iOS 和 Android 两个版本。不是那种帮你自动补全下一个词的传统输入法,而是能直接替你执行操作的 AI 工具。

    创始人来自百度

    创始人 Young Wang 此前在百度待了十年,把 Facemoji 键盘做到了 3 亿日活。他的判断是:大模型出现之后,文字不再只是用来”输入”的东西,它变成了”意图”的载体——而你打的每一个字,理论上都可以直接触发一个动作。

    Wang 说:”现在的 AI 智能体从根本上受限,因为用户的上下文分散在各个独立的应用里。Acti 坐在所有应用的上方,这让我们能建立一个真正属于用户——而不是某个平台——的上下文层。”

    Skills 是核心

    Acti 键盘的核心卖点叫”Skills”——可以理解为自定义快捷键。用户在键盘上划一个字母,就能触发一个多步骤任务。比如长按”T”翻译整段消息,按”C”立刻发出一个会议链接。不需要写代码,用自然语言描述想要什么效果,Acti 就能帮你建好这个 Skill。

    这些 Skills 可以私用,也可以发布到 Acti 的”Skill Hub”市场里让别人用。内测期间,用户在不到两周时间里建了超过 1000 个 Skills。

    隐私怎么算

    把 AI 放在键盘这个位置,隐私问题肯定躲不掉。Acti 的说法是”本地优先”——用户的个人上下文默认存在设备上,除非用户主动触发需要云端处理的功能,否则不会把消息内容传出去。

    技术上,Acti 用的是 Google 的 Gemini 模型。Wang 说选 Gemini 是因为它在智能程度、速度、可靠性和多语言表现之间找了个不错的平衡点。


    刚拿了 530 万美元

    Acti 刚刚完成了一轮 530 万美元的种子融资,由 BITKRAFT Ventures 领投。团队阵容不算弱——CTO Mike Sun 之前是百度云相册平台 Yike Album 的创始技术负责人,CSO Junbo Yang 之前在 HashKey Capital 主导消费类投资。

    商业模式还在摸索中,但大致方向是订阅制——免费用户能用基础模型,付费用户能用到更高级的模型、更多的每日调用次数。

    键盘这个赛道已经很久没有大变动了。Acti 想借 AI 的机会重新定义这个最基础的界面——这事能不能成,取决于用户愿不愿意让 AI 在他们的键盘里”常驻”。

  • OpenClaw 终于出了手机版,这下真能在口袋里跑 AI 智能体了

    OpenClaw 终于出了手机版,这下真能在口袋里跑 AI 智能体了

    今年早些时候在网上火了一阵的那个开源 AI 智能体 OpenClaw,这几天悄悄上架了 iOS 和 Android 应用。之前想用只能跑在电脑上,现在手机也能用了。

    OpenClaw 移动应用
    OpenClaw 现在有了官方移动应用

    用起来倒不复杂。手机装上应用之后,跟 OpenClaw Gateway 配对——这东西相当于一个路由层,把你手机上的请求转给后端的 AI 智能体和各种工具。配对好了,你就能在手机上直接跑之前在电脑上配置好的那些智能体了。

    OpenClaw 的用户已经把它玩出了花:写代码、规划餐食,甚至别的一些奇怪用法都有人试过。当然,翻车的人也不少,有人吐槽说结果实在不太行。

    MoltBook 那档子事

    OpenClaw 今年 2 月那波热度,很大程度上是靠 MoltBook 带起来的——当时号称是一个”完全由 AI 智能体组成的社交网络”,闹得挺大。后来被扒出来,里面有不少”智能体”其实是人在扮演,说白了就是一场营销噱头。

    这事说实话挺鸡贼的。用真人冒充 AI 来炒概念,短期确实能吸引眼球,但代价是把口碑搭进去了。不过话说回来,那阵风也确实让大家开始认真想一件事:智能体要是真能靠谱地跑起来,到底能干什么?


    手机上的智能体,到底靠不靠谱

    OpenClaw 上手机这步棋,赶上了智能体遍地开花的节点。你现在能在好多地方看到智能体的影子——键盘插件、各类 App 的集成,甚至系统级的入口也在路上了。

    但问题是,智能体在手机上到底能干多少实际的事,现在还真不好说。桌面端都还没完全跑顺,移动端受限于屏幕、交互方式和后台限制,能发挥的空间更小。OpenClaw 这波先把”能跑”这件事解决了,至于”跑得好不好”,还得靠后面的实际使用来说话。

  • OpenClaw – 跨平台个人AI助手,支持30+通讯平台集成

    OpenClaw – 跨平台个人AI助手,支持30+通讯平台集成

    ⭐ GitHub Stars: 380,430
    🍴 Forks: 79,687
    📅 最后更新: 2026-06-25
    💻 主要语言: TypeScript

    📝 项目简介

    OpenClaw 是一款可本地部署的跨平台个人AI助手,支持在任何操作系统和通讯平台上运行,采用”龙虾之道”🦞的设计理念,让用户完全掌控自己的数据和隐私。

    💻 安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js: 24版本(推荐)或 22.19+
    • 包管理器: npm 或 pnpm
    • 操作系统: macOS, Linux, Windows

    快速安装步骤

    方式一:全局安装(推荐)

    # 使用npm全局安装最新版
    npm install -g openclaw@latest
    
    # 或使用pnpm安装
    pnpm add -g openclaw@latest
    
    # 运行引导式安装,同时安装Gateway守护进程(保证服务常驻)
    openclaw onboard --install-daemon
    

    引导式安装会一步步帮你配置Gateway、工作区、通讯渠道和技能,支持macOS、Linux、Windows系统。

    方式二:Windows原生应用

    Windows用户可以下载原生的 Windows Hub 应用完成配置。

    方式三:源码开发安装

    # 克隆仓库
    git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
    cd openclaw
    
    # 安装依赖(注意:源码部署必须使用pnpm)
    pnpm install
    
    # 初始化本地配置和工作区
    pnpm openclaw setup
    
    # 启动开发模式,源码修改后自动重载
    pnpm gateway:watch
    

    ✨ 核心功能

    1. 本地优先Gateway架构

    统一管理会话、通讯渠道、工具和事件的控制平面,所有数据本地存储,保障隐私安全。

    2. 多渠道支持(30+平台)

    覆盖WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、微信、QQ、飞书等主流通讯平台,在常用聊天工具中直接使用AI助手。

    3. 多智能体路由

    可将不同渠道/账号/联系人的请求路由到独立的智能体,实现隔离的工作区和会话,适合多角色协作场景。

    4. 语音交互与实时Canvas

    支持macOS/iOS语音唤醒、Android端连续语音对话,智能体可驱动可视化工作区(Canvas面板),支持A2UI交互。

    5. 技能扩展体系

    支持通过ClawHub安装、管理自定义技能,内置/管理/工作区技能开箱即用,快速扩展AI助手能力边界。

    🎯 典型使用场景

    场景一:个人本地AI助手

    在本地设备部署OpenClaw,无需上传数据到第三方服务,保障数据隐私。通过WhatsApp、Telegram等常用通讯工具随时调用AI助手,实现:

    • 快速查询信息、总结文档
    • 设置定时提醒和任务
    • 管理个人日程和待办事项
    • 本地文件处理和代码辅助

    场景二:开发者工作流集成

    将OpenClaw集成到日常开发工作流中,通过命令行或通讯工具快速完成:

    • 代码审查和bug分析
    • 自动化测试和部署
    • 文档生成和代码注释
    • 项目管理和进度跟踪
    # 向助手发送请求,设置高思考等级
    openclaw agent --message "分析这个bug的根本原因" --thinking high
    
    # 发送消息到指定联系人
    openclaw message send --target +1234567890 --message "代码已修复,请审查"
    

    💡 推荐理由

    为什么推荐OpenClaw?

    • 🏠 真正本地化:数据完全存储在本地,无需担心隐私泄露,符合”own-your-data”理念
    • 🔌 无缝集成:支持30+通讯平台,无需切换应用即可使用AI助手
    • 🚀 活跃社区:380K+ Stars,79K+ Forks,迭代速度快,问题响应及时
    • 🛠️ 高度可扩展:基于ClawHub的技能系统,快速添加自定义功能
    • 🔒 安全沙箱:非主会话默认运行在Docker沙箱,避免安全风险

    个人使用心得:

    OpenClaw最大的优势在于其”本地优先”的设计理念。与依赖云服务的AI助手不同,OpenClaw让你完全掌控自己的数据。通过将其集成到WhatsApp等日常使用的通讯工具中,可以实现真正无缝的AI助手体验。多智能体路由功能特别适合需要隔离不同工作场景的用户,比如将工作和个人助手分开。此外,ClawHub技能生态系统使得扩展功能变得非常简单,社区已经贡献了大量实用技能。

    📥 下载地址

    官方资源链接:

    📊 项目统计

    指标 数据
    ⭐ GitHub Stars 380,430
    🍴 Forks 79,687
    👁️ Watchers 1,792
    ❗ Open Issues 6,634
    💻 主要语言 TypeScript
    📅 最后更新 2026-06-25
    📜 开源协议 MIT License

    本文档持续更新,最后更新时间: 2026-06-26 01:37:21

  • Facebook推出AI创作者伴侣应用,这次要和ChatGPT抢人了

    Facebook AI创作者伴侣应用
    Meta重新打造Creator Studio,推出独立AI伴侣应用 | 图片来源:Meta

    Meta这周悄悄做了一个挺有意思的举动——把原来的Facebook Creator Studio整个重新打造成了一款独立的AI伴侣应用,专门给内容创作者用。目前这款应用还在小范围测试,只向部分创作者开放。

    这件事背后有个很直接的动机。TikTok和YouTube这几年疯抢创作者,Meta显然不想让自家的创作者跑到别的平台去。更关键的是,很多创作者在 brainstorm 内容创意、分析数据的时候,现在都用ChatGPT之类的第三方工具。Meta这次等于把这件事揽回来,让你在Facebook的生态里就能搞定一切。

    内置AI助手,语气都能模仿你

    新版Creator Studio应用里内置了Meta上个月刚推出的AI创作者助手。这个助手不是泛泛地给建议,它会根据你的内容风格、历史表现、观众互动情况、还有你自己的目标,给出个性化的推荐。

    比如说,创作者不用再去盯着一堆图表和数据面板发愁,直接问AI”我应该什么时候发帖?”或者”我的评论区大家都在说什么?”就行。因为是对话式的,你还可以接着追问,比如”我的观众群体这几个月有什么变化”。

    AI还会帮你处理评论。它能从成百上千条评论里把最重要的那些挑出来,然后用你自己的语气风格帮你起草回复。当然,发之前你可以编辑,最终决定权还在你手里。

    每天打开这个应用,创作者会看到一个当日优先事项列表:最新帖子的表现如何、离设定的目标还有多远、哪些评论需要回复。这其实就是把原来分散在各个页面里的功能,用AI整合到一个对话式的界面里。

    Meta最近在疯狂推新应用

    这次的AI创作者应用只是Meta近期密集发布新应用的一个缩影。上个月刚推出了一个叫Forum的独立应用,功能类似Reddit,专门为Facebook群组服务。4月又测试了一款叫Instants的应用,可以让用户跟Instagram好友分享阅后即焚的照片。

    这还没完。《纽约时报》本周二报道说,Meta还在开发一款类似Polymarket的预测市场应用,内部代号叫”Arena”,只是还没正式推出。


    为什么要这么密集地推新应用?《华尔街日报》今年4月报道过,扎克伯格跟员工说,AI带来的效率提升,会让公司有史以来第一次能同时开发这么多款应用。翻译一下就是:以前需要几十个人做的功能,现在AI能帮着搞定一大半,所以可以同时铺开做好几个产品。

    这个逻辑其实挺值得玩味的。AI取代了一部分重复劳动之后,释放出来的生产力不是用来裁员,而是用来扩张产品线。对Meta来说,创作者工具、群组社交、预测市场这些方向同时押注,总有一个能跑出来。

  • 亚马逊在印度测试Alexa+,这次要攻下印地语市场

    亚马逊在印度测试Alexa+,这次要攻下印地语市场

    Alexa+在印度测试
    亚马逊在印度测试支持印地语的Alexa+(概念图)

    亚马逊最近给一些印度用户发了封邮件,邀请他们参加Alexa+的 Hindi 语言测试。邮件里说得很直白:公司在做一个新的Alexa体验,用户的反馈对打磨产品很重要。想参加的话,得在6月22日之前填一份印地语表格。

    这不是亚马逊第一次在印度推语音助手。2017年,Alexa就登陆了印度,不过那时候只支持英语。2019年,亚马逊给Alexa Skills Kit加上了印地语支持。现在,轮到Alexa+了。

    “您被邀请加入印度Alexa+ Beta计划。我们正在创造一个全新的Alexa体验,您的反馈对于完善Alexa+的功能至关重要。加入Alexa+ Beta计划后,当印地语(印度)测试体验可用时,您将收到通知。”

    亚马逊在邮件里也提前打了预防针:beta版肯定有bug,可能会给出不准确的信息,也可能把本地的一些细微差别念错。公司确认了正在印度测试Alexa+,但没提供更多评论。

    为什么要盯上印地语?

    印度有超过6亿人讲印地语。对亚马逊来说,这是一个巨大的市场。而且,这些用户很多时候是”code-mixing”——就是说一句话的时候,印地语和英语混着用。

    公司们都清楚,在印度,语音可能会成为AI工具使用的一大因素。就在几天前,印度富豪Ambani还说过,要把AI塞进每一通电话、每一个App、每一个家庭。大家都在找让印度用户开口说话的方式。

    Alexa+是亚马逊在2025年推出的生成式AI对话助手。不过,它的推出速度挺慢的。今年2月,这个新体验才向所有美国用户开放。2026年,亚马逊把Alexa+的版图扩张到了英国、加拿大、巴西、墨西哥、意大利和德国,都加上了本地化支持。

    Prime用户免费,其他人要掏钱

    亚马逊给Prime会员提供免费的Alexa+,非Prime用户则得按月付费才能用上这个升级版助手。

    目前,Alexa+在印度还没正式上线,什么时候会推出也没个准信。不过,从开始beta测试来看,亚马逊应该是想在印度市场发力了。

    语音助手这个赛道,现在可不缺玩家。谷歌有Assistant,苹果有Siri,微软有Copilot。亚马逊的算盘是,靠印地语支持和对印度市场的理解,能抢到一块蛋糕。

    不过,要在印度把语音AI做好,难度不小。口音、方言、code-mixing,这些都是挑战。beta测试的用户反馈,会决定Alexa+在印度到底能走多远。


  • 你的截图终于有救了:这款AI应用把截图库变成了「第二大脑」

    Pool截图整理AI应用
    Pool应用界面概念图 | 图源:AI生成

    每个人的手机相册里,都有那么一个角落——塞满了截图,食谱、穿搭灵感、旅行攻略、有意思的话、想买的东西——然后就再也没有打开过。这件事几乎所有人都有共鸣,但一直以来没人真正解决它。

    现在有一款叫Pool的iOS应用,想把这个痛点吃掉。它的思路挺直接:用AI把你拍的截图变成真正有用的”记忆库”,而不是一个数字垃圾堆。

    截图→分类→找回,一条龙

    用Pool的第一步,是让它访问你的相册。它会把截图分到不同的”池子”(pools)里——这些池子是按你平时存的东西自动生成的,可能是某个品牌、某个地方,或者某类灵感。

    更实用的一点是,Pool能帮你把截图和原始链接匹配起来。比如你截了一个想买的东西,它能找到那个商品的购买页面;你截了一张Instagram上的食谱图,它能把食材和做法都拉出来。

    说白了,它想做的就是一个专门处理截图的”第二大脑”。同类产品其实不少——mymind、Fabric、Raindrop都在做AI时代的信息整理,但Pool的切入点更窄,就盯着截图这一个场景。

    “这似乎是一个完美的时机来推进这个想法。对我们来说,这也是一个完全未被开发的AI数据集。大家都在做邮件、银行流水、聊天记录——那些生产力优先的数据集。谁来关注我们每个人都拥有的、充满情感的那一个?”——Maxime Junique,Pool联合创始人

    三年前就想过,等AI成熟才动手

    Pool的雏形其实三年前就出来了。两位创始人Maxime Junique和Piet Terheyden在一个联合办公空间认识,有一次聊起天来,发现两个人都有同样的困扰:截图存了一大堆,想找的时候根本找不到。

    他们问了一圈朋友,发现大家都有这个问题。设计灵感、旅行计划、产品推荐——都躺在相册里吃灰。

    第一版Pool是他们在里斯本住面包车的时候,花两周时间捣鼓出来的。但那时候AI还不够强,要做起来太费劲。他们先去做了能赚钱的B2B SaaS,其中一个叫Waitless的CRM软件去年被收购了。

    等到大模型成熟到能处理这种非结构化个人数据的时候,他们把Pool翻了出来,重新做了一遍。

    下一步:从截图工具到个人AI助手

    Pool现在的功能还是以整理和搜索为主,但创始人的野心不止于此。他们计划再推出一款独立的AI个人助手应用,而Pool现在的吉祥物——那只你可以拖着在屏幕上跑的橡胶小鸭子——会变成这个新应用的品牌标识。

    融资方面,Pool之前拿到了200多万美元的种子轮,投资方包括General Catalyst、Kima Ventures、Source Ventures,还有一些天使投资人。创始人这个月底要跑去旧金山见投资人,看来是准备加速跑了。

    Pool目前在iOS上可以免费下载。如果你手机相册里的截图已经多到不好意思打开,可以试一试。

  • 亚马逊做了个AI手环,戴在手上24小时录音,这体验有点诡异

    如果你跟我一样,对隐私这件事有点执念,那听到”AI手环24小时录下你身边发生的一切”这个说法,第一反应大概不会是”哇,好酷”。但这就是亚马逊旗下Bee可穿戴设备正在做的事——它像个体贴又有点 creepy 的小秘书,挂在你手腕上,随时准备把你说过的每句话都记下来。

    不是智能手表,是”声音日记本”

    Bee这个东西,形态上是个腕带设备,核心功能就一个:录音、转写、总结。你开着它,它就把你一整天的对话都录下来,然后App帮你把内容整理成摘要,顺便存一份完整转写稿。忘记刚才开会说了什么?打开App看一眼就行。

    使用逻辑倒不复杂:开机、戴上、和手机App配对、填点基本信息,然后按一下设备上的按钮就开始录了。录制的时候有个绿灯在闪,关掉就灭。录完之后,App自动生成摘要,也会保留完整转写——这套流程本身没什么稀奇的,Otter、Granola 这些工具早就做过了。

    亚马逊Bee AI可穿戴设备
    Bee AI可穿戴设备,图片来源:TechCrunch

    工作上还挺好用,生活里就算了

    TechCrunch作者Lucas Ropek在评测里说,真正让Bee派上用场的是工作场景。有一次他开着Bee打工作电话(当然先征得了对方同意),结束后App很准确地把对话摘要整理出来了,还把不同话题分段呈现,不用再倒回去听完整录音。对于一天要连轴转好几个会的人来说,这东西确实有点用。

    但转写质量嘛,只能说还有进步空间。Bee不会自动识别谁在说话,得你手动标注;评测过程中还出现了漏掉部分对话内容的情况,虽然不是什么大段遗漏,但确实不够完整。

    Bee真正的问题不在功能,而在它要的权限太多了——位置、照片、通讯录、日历、手机通知,甚至连健康数据都可以给它。这些数据都存在云端。

    Bee说自己用了加密,也做了第三方安全审计,这些话听起来都没问题。但问题是,它的母公司是亚马逊。这家公司管着全球那么大一块云基础设施,出过的安全事故也不止一两回。如果你对数字隐私比较敏感,戴着这东西过日子,心里总会觉得有点不对劲。

    有个细节挺有意思:Bee曾经给一位科技YouTuber演示过完全本地运行的版本,不需要把数据传云端。如果这个版本真能做出来,倒确实值得考虑。但亚马逊目前没有透露任何关于这个计划的进展。

    作者拿它去看了场《水库狗》

    评测里有个好玩的片段:作者戴着Bee去跟朋友看电影之夜,放的是《水库狗》。他有点担心这片子里满屏的暴力对话会让Bee误以为发生了什么真实危险,触发什么内部警报。结果Bee还挺聪明,识别出了他们在看昆汀的电影,把那段对话标注成了”塔伦蒂诺电影场景分析”。这一下倒是让人觉得,它对上下文的理解能力比预想中好一些。

    总体来说,Bee在专业场景下有一定价值,特别是对于那些每天会议密集、需要整理谈话要点的人。但如果你指望它融入你的个人生活,那就要先问问自己:你真的愿意让亚马逊掌握你线下活动的绝大部分信息吗?

  • 【开源推荐】Cherry Studio:47K+ Stars!多模型AI桌面客户端,一个应用搞定所有大模型

    【开源推荐】Cherry Studio:47K+ Stars!多模型AI桌面客户端,一个应用搞定所有大模型

    🍒 项目名称:Cherry Studio

    GitHub Stars:47.1K+

    🏷️ 开源协议:AGPL-3.0

    💻 支持平台:Windows / macOS / Linux

    🔗 GitHubgithub.com/CherryHQ/cherry-studio

    🌐 官网cherry-ai.com

    📝 项目简介

    Cherry Studio 是一款支持多种大语言模型提供商的开源AI桌面客户端,覆盖 Windows、Mac、Linux 三大平台。它提供智能聊天、自主智能体、300+ 预配置助手能力,可统一访问前沿大语言模型,是2026年最值得关注的 AI 生产力工具之一。

    无论你是用 OpenAI Gemini Claude 等云端模型,还是用 Ollama 跑本地模型,Cherry Studio 都能一站式搞定,告别在多个网页和客户端之间来回切换的烦恼。

    Cherry Studio 界面预览

    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • 操作系统:Windows 10+、macOS 11+、主流 Linux 发行版
    • 无需额外环境配置:开箱即用,下载安装包直接运行
    • 网络要求:使用云端模型需配置 API Key;使用本地模型需提前安装 Ollama 或 LM Studio

    快速安装步骤

    1. 访问 GitHub Releases 页面,下载对应系统的安装包
    2. Windows:下载 .exe 安装包,双击运行
    3. macOS:下载 .dmg 文件,拖入 Applications 文件夹
    4. Linux:下载 .AppImage.deb / .rpm 包安装
    5. 启动后,在设置中配置模型 API Key 或连接本地 Ollama

    🌟 核心功能

    🤖 多 LLM 提供商支持

    支持 OpenAI、Gemini、Anthropic、Claude 等主流云端大模型,同时支持 Ollama、LM Studio 等本地模型,一个客户端搞定所有模型。

    🧠 300+ 预配置 AI 助手

    内置丰富领域的专业 AI 助手模板,涵盖编程、写作、翻译、分析等场景,开箱即用,也支持自定义助手创建。

    📄 多格式文档处理

    支持文本、图片、Office 文档、PDF 等多格式文件处理,内置 RAG 知识库能力,让 AI 基于你的文档作答。

    🔌 MCP 协议支持

    支持模型上下文协议(MCP)服务器,可扩展 AI 能力边界,接入专业工具和数据源。

    🎨 可视化与开发工具

    支持 Mermaid 图表可视化、代码语法高亮、全局搜索、话题管理系统,满足专业用户的需求。

    Cherry Studio 功能展示

    🚀 典型使用场景

    场景一:多模型对比测试

    研究者或开发者需要同时对比 GPT-4.1、Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro 在同一任务上的表现?Cherry Studio 支持多模型同时对话,同一条消息发送给多个模型,结果并排展示,轻松找出最强模型。

    场景二:本地 + 云端混合使用

    日常聊天用免费的本地模型(Ollama + Qwen3),重要任务切换云端前沿模型。Cherry Studio 统一入口管理,无需在多个工具间切换,数据隐私和模型能力兼得。

    场景三:企业知识库问答

    上传公司文档、技术手册到 Cherry Studio 知识库,结合 RAG 技术,让 AI 基于企业内部知识精准作答,打造专属的企业 AI 助手。

    💡 推荐理由

    作为一款开源免费的 AI 桌面客户端,Cherry Studio 最大的价值在于统一——统一了模型入口、统一了对话历史、统一了工具生态。

    在此之前,用 OpenAI 要去网页,用 Claude 要开另一个网页,本地 Ollama 又是命令行,多模型对比更是麻烦。Cherry Studio 把这些全部整合到一个窗口里,还加上了知识库、MCP 工具扩展、300+ 助手模板,真正做到了”一个客户端,所有 AI 能力”。

    尤其值得一提的是它的开箱即用体验——无需配置 Python 环境,无需折腾依赖,下载安装包,点几下鼠标配置 Key,马上就能用。对非技术用户非常友好。

    如果你同时满足以下任意一点,强烈推荐试试 Cherry Studio:

    • 同时使用多个 AI 模型(GPT/Claude/Gemini/本地模型)
    • 希望 AI 能读取并处理你的本地文档
    • 想要一个统一、美观、功能完整的 AI 客户端
    • 重视数据隐私,希望本地运行 AI

    📥 下载地址

    🍒 GitHub 仓库
    🌐 官方网站
    📦 下载安装包


    📌 本文由 WorkBuddy AI 自动化任务 定时发布,选题自 GitHub 热门 AI 开源项目。欢迎关注本站「开源项目」栏目,每周精选优质 AI 开源工具深度介绍。

  • Gemini CLI:101K+ Stars!Google官方开源AI终端助手

    Gemini CLI:101K+ Stars!Google官方开源AI终端助手

    📌 项目简介

    Gemini CLI 是 Google 官方推出的开源 AI 终端助手,直接将 Gemini 大模型能力集成到开发者命令行环境,让你可以像聊天一样操作代码库、自动化任务、生成应用。(101K+ Stars,TypeScript 编写,Apache 2.0 开源协议)

    Gemini CLI 截图

    Gemini CLI 终端交互界面

    💻 安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js:建议 Node 18+ (推荐 Node 20+)
    • 包管理器:支持 npm、npx、Homebrew、MacPorts、Anaconda
    • 网络:需要访问 Google Gemini API(需 Google 账号)

    快速安装(3种方式)

    # 方式1:npx 直接使用(无需安装)
    npx @google/gemini-cli
    
    # 方式2:npm 全局安装(推荐)
    npm install -g @google/gemini-cli
    
    # 方式3:Homebrew(macOS/Linux)
    brew install gemini-cli
    

    版本选择

    版本渠道 发布频率 安装命令
    Stable(稳定版) 每周二 npm install -g @google/gemini-cli@latest
    Preview(预览版) 每周二 npm install -g @google/gemini-cli@preview
    Nightly(每夜版) 每日 npm install -g @google/gemini-cli@nightly

    ✨ 核心功能

    1. 📖 代码理解与生成:支持查询、编辑大型代码库;支持多模态能力,可从 PDF、图片、草图生成新应用;支持自然语言调试问题、排查故障。
    2. 🤖 自动化与集成:自动化运营任务(查询 PR、处理复杂 rebase);支持 MCP(模型上下文协议)服务器扩展能力;支持非交互式脚本运行,适配工作流自动化。
    3. 🔍 实时信息获取:内置 Google Search 接地能力,可获取实时信息,让 AI 回答更准确。
    4. 🐙 GitHub 集成:自带 GitHub Action,支持 PR 自动代码审查、Issue 自动分类标记;在 Issue/PR 中 @gemini-cli 获取即时帮助。
    5. 🛠️ 内置工具集:文件系统操作、Shell 命令执行、网页抓取与搜索、Google Search 接地等开箱即用能力。

    🎯 典型使用场景

    场景1:日常开发辅助

    快速理解现有代码库、生成新功能代码、调试问题。例如:

    # 启动 Gemini CLI
    gemini
    
    # 在交互界面中:
    > 帮我分析这个项目的架构
    > 给这个函数添加错误处理
    > 解释一下这段代码的逻辑
    

    场景2:GitHub 自动化工作流

    在 GitHub PR 或 Issue 中直接 @gemini-cli,让它帮你:

    • 自动审查代码,给出改进建议
    • 分类和标记 Issue
    • 生成 PR 描述
    • 回答代码相关问题

    场景3:从零启动新项目

    使用多模态能力,从草图或需求描述快速生成应用:

    # 上传草图,让 Gemini CLI 生成应用
    > 根据这个UI草图,生成一个 React 组件
    > 创建一个 Discord 机器人项目
    

    🌟 推荐理由

    💡 个人使用心得

    • 官方背书,值得信赖:Google 官方出品,与 Gemini 模型深度集成,更新及时,文档完善。
    • 终端原生,开发友好:直接在命令行中使用,无需切换窗口,完美融入开发者工作流。
    • 多模态能力惊艳:支持从图片、PDF、草图生成代码,这是很多其他 CLI 工具不具备的能力。
    • GitHub 集成是杀手级功能:在 PR/Issue 中直接调用,让 AI 成为团队协作的一份子。
    • 开源且免费:Apache 2.0 协议,代码完全开放,可自由定制和扩展。

    ⚠️ 注意事项:需要 Google 账号和访问 Gemini API,国内用户可能需要科学上网。

    📥 下载地址


    🦞 由 OpenClaw 自动整理发布 | 数据来源:GitHub Trending