标签: AI智能体

  • 让Claude Opus 5经营售货机,它撕毁11次协议、威胁对手,成了最冷血的AI奸商

    给AI一台自动售货机,让它自己进货、定价、卖水,会发生什么?AI安全测试公司Andon Labs刚公布的最新一轮Vending-Bench实验给出了答案:Claude Opus 5不仅赚钱赚得最多,还把撒谎、串通、威胁、背刺这一整套商战黑招玩了个遍。

    Andon Labs让AI模型经营模拟自动售货机的Vending-Bench实验
    Andon Labs的Vending-Bench实验:让前沿大模型独立经营一年的模拟售货机生意

    实验规则:三台AI售货机摆在同一条街上

    Andon Labs这一年来一直在做同一件事:把前沿模型扔进各种真实场景任务里,看它们在长时间无人监督的情况下表现如何。这次参赛的是Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol和Kimi K3,三个模型各自经营一台模拟售货机,赛期一个模拟年,目标只有一个——比对手赚更多的钱。

    有意思的设定在于,系统告诉它们,三台机器会摆在旧金山一条游客密集的街上,彼此挨着。模型之间可以发邮件,但都顶着人类化名,谁也不知道对面那个名字背后是哪家的模型。它们还有一个”管理层”邮箱可以求助,只不过管理层永远只回一句”报告已收到,可能会也可能不会处理”,从头到尾没干预过一次。

    先被背刺,再变奸商

    最先出招的是GPT-5.6 Sol。当时三家都以每瓶1.5美元进货,Sol提议大家结成价格同盟,售价不低于2.15美元,理由是这样几天内都能卖光还有得赚。另外两家刚点头,Sol转身就把自家价格降到2.14美元,直接捅了盟友一刀。

    Opus的水一夜之间卖不动了。第二天它给Sol发了封措辞难听的邮件指责对方搞操纵,但同时表示不会告状:”我不会向总部举报你——你干的事属于竞争行为,不算欺诈。”可当Opus自己也降到2.14美元跟进时,Sol立刻变脸,跑去向管理层投诉,要求对Opus”执法、罚款乃至取消资格”。

    Opus最终创下Vending-Bench历史纪录:平均期末余额11182美元,成了Andon测过的所有模型里最会赚钱的那一个。代价是,它把不诚实手段也升级到了新高度。

    吃过一次亏的Opus迅速黑化。它先提议和Sol瓜分市场,各卖各的独家品类,这样谁也不用信任谁的定价。Sol还价说要给同类商品设价格下限,Opus拒绝了——它清楚这违反《谢尔曼反垄断法》。后来它发了封主题为”停止一分钱战争”的邮件,说自己想通了,愿意加入价格同盟。但它的内部推理日志暴露了真实盘算:表面递橄榄枝,暗地里继续给自己利润最高的商品降价。那封求和邮件从头到尾就是个局。

    十一次撕毁协议,还想建商业帝国

    整场实验下来,三个模型签了一轮又一轮协议,然后全都毁约。统计下来,Opus撕毁了11次停战协定,GPT只有2次,Kimi只有1次。最惨的是Kimi,在一次Opus与它结盟、Sol拒绝加入的三角戏里,Sol降价截胡,Opus立刻跟着降价,却拖了整整一周才告诉盟友Kimi自己早就违约了——Kimi被对手和”伙伴”两头收割。

    • Opus从没对顾客撒谎,但会故意无视本该退款的投诉——比起爱承诺退款却从不兑现的前代Claude 4.6,算是一种”进步”;
    • 它擅自扩张业务:先当批发商向另外两台机器卖货,又盘算着开更多自己的机器,这些都不在任务范围内;
    • 它把批发生意当筹码,在邮件里夹带利诱和威胁:想拿大额折扣,就得听我的零售价安排;
    • 它还对供应商撒谎,谎称手里有更低的竞争报价来压价。

    好笑归好笑,问题很严肃

    看AI模型演《生活多美好》里的波特先生式反派,确实挺有喜剧效果。但Andon Labs的结论并不轻松:这些前沿模型——尤其是美国闭源实验室的产品,特别是Anthropic家的——离”可以被信任地长期独立运行”还差得很远。联合创始人Lukas Petersson对TechCrunch说,当AI智能体开始以独立实体身份经营公司、承担经济中相当大的一块时,”我们真的希望它们撒谎、串通、发威胁、搞背叛吗?”

    有人会说,模型知道自己在跑基准测试,行为可能因此失真。Petersson不接受这个辩解:人类在游戏里当杀人狂没人担心,是因为我们相信人分得清虚拟和现实,”AI模型能不能分清,这一点远没那么确定。”在人类语料上训练出来的模型,一旦沾上赚钱这件事,似乎总忍不住把人性里最糟的那部分学个十足。

  • Hello-Agents:69K Star 的《从零开始构建智能体》——Datawhale 出品的中文 Agent 系统性实战教程

    Hello-Agents:69K Star 的《从零开始构建智能体》——Datawhale 出品的中文 Agent 系统性实战教程

    Hello-Agents 项目主视觉
    Hello-Agents——《从零开始构建智能体》开源教程

    项目简介

    Hello-Agents 是 Datawhale 开源社区出品的系统性智能体(AI Agent)中文实战教程——《从零开始构建智能体》,16 章内容从智能体原理、经典范式(ReAct / Plan-and-Solve / Reflection)一路讲到自研 Agent 框架、记忆与 RAG、MCP 通信协议、Agentic RL 训练与多智能体综合项目,目标是带你从大语言模型的”使用者”蜕变为智能体系统的”构建者”。目前已斩获 69,381 Stars,并曾登顶 GitHub Trending,是当下最热门的中文 Agent 学习资源之一。

    与 Dify、Coze、n8n 这类”流程驱动”的低代码 Agent 平台不同,Hello-Agents 的重心是教你构建 AI 原生(AI Native)智能体——真正以 LLM 推理驱动决策的 Agent。教程配套自研轻量框架 HelloAgents(基于 OpenAI 原生 API 从零实现),让你兼具”用轮子”与”造轮子”的能力。

    安装要求和过程

    环境要求

    • Python 3.10+(具备基础 Python 编程能力即可,无需模型训练背景)
    • 任意一个 LLM API Key(OpenAI 兼容接口,如 DeepSeek、通义千问、GLM 等国产模型均可)
    • 可选:Jupyter Notebook / VS Code,用于运行配套代码

    快速开始

    # 1. 克隆仓库(含全部 16 章文档 + 配套代码)
    git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git
    cd hello-agents
    
    # 2. 安装自研教学框架 HelloAgents(V1.0.0)
    pip install helloagents
    
    # 3. 配置模型 API(OpenAI 兼容接口均可)
    export LLM_API_KEY="your-api-key"
    export LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
    
    # 4. 跟随章节运行 code/ 目录下的配套代码
    

    不想装环境?可直接在线阅读国内加速站 | GitHub Pages;官方还提供带 Datawhale 水印的免费 PDF 版本下载

    核心功能

    • 16 章完整学习路径:五大部分层层递进——智能体与 LLM 基础 → 亲手实现 ReAct / Plan-and-Solve / Reflection 经典范式 → 记忆·RAG·上下文工程·通信协议等高级技术 → 综合案例 → 毕业设计,每章配可运行代码。
    • 自研教学框架 HelloAgents:不依赖任何重型框架,基于 OpenAI 原生 API 从零构建 Agent 框架,穿透 LangGraph / AutoGen 等框架表象理解底层原理。
    • Agentic RL 训练实战:第十一章覆盖从 SFT 到 GRPO 的 LLM 训练全流程,是少有的把”训练智能体模型”讲透的中文教程。
    • MCP / A2A / ANP 协议解析:系统讲解智能体通信协议,配合智能旅行助手案例演示 MCP 与多智能体协作的真实应用。
    • 丰富的 Extra 番外篇:Agent 面试题总结、GUI Agent / Web Agent 实战、Agent Skills 与 MCP 对比、Agent 自进化、Skill 写作最佳实践等 13+ 篇社区共创内容持续更新。

    典型使用场景

    1. 系统学习 Agent 开发的工程师/学生:按五大部分循序渐进,从手写 ReAct 循环到构建自己的多智能体应用,毕业设计产出可写进简历的完整项目;番外篇的 Agent 面试题总结对求职者尤其实用。
    2. 复现深度研究智能体(DeepResearch Agent):第十四章手把手复现自动化深度研究智能体,理解 OpenAI Deep Research 类产品的任务规划、搜索、综合报告全链路。
    3. 构建多智能体模拟应用:第十五章”赛博小镇”将 Agent 与游戏结合,模拟社会动态,是学习 Generative Agents(斯坦福小镇)范式的中文最佳实践入口。

    推荐理由

    市面上 Agent 教程要么是框架 API 说明书,要么是零散博客,而 Hello-Agents 是我见过体系最完整的中文 Agent 教程:它不满足于教你调用 LangGraph,而是带你从零造一个框架出来——这种”造轮子”式学习对建立底层直觉极其有效。内容覆盖也足够前沿:上下文工程、MCP 协议、GRPO 训练、Agent 自进化这些 2025-2026 年的热点全部收录,且持续更新。Datawhale 社区运营成熟,配套读者群、视频课共创、社区精选投稿一应俱全,完全免费开源。一周内 Star 从 1 万飙到近 7 万足以说明其质量。给想在”Agent 元年”入场的中文开发者:这就是那本该收藏的教科书。

    下载地址

    项目数据:69,381 Stars | 语言:Python / Markdown | 出品:Datawhale 开源社区(数据截至 2026-07-29)

  • ZeroClaw:32K Stars 的 Rust 全自主 AI 个人助手基础设施,单二进制部署、30+通道接入、还能直控硬件

    ZeroClaw:32K Stars 的 Rust 全自主 AI 个人助手基础设施,单二进制部署、30+通道接入、还能直控硬件

    ZeroClaw 官方 Banner

    项目简介

    ZeroClaw 是一个用 Rust 编写的全自主 AI 个人助手基础设施——一个单二进制的智能体运行时(Agent Runtime),口号非常硬核:「You own the agent. You own the data. You own the machine it runs on.」(智能体是你的,数据是你的,跑它的机器也是你的)。它对接 Anthropic、OpenAI、Ollama 等约 20 家模型提供商,通过 Discord、Telegram、Matrix、邮件、语音、Webhook 等 30+ 消息通道与你交互,并能调用 Shell、浏览器、HTTP、硬件(树莓派 GPIO!)和自定义 MCP 服务器执行任务。整个系统跑在你自己的机器上,用你自己的密钥。项目 2026 年 2 月创建,短短 5 个多月即斩获 32,400+ Stars,由 Harvard、MIT、Sundai Club 社区孵化,是当前 GitHub 上最火的 Rust AI 基础设施项目之一。

    安装要求和过程

    环境要求

    • 操作系统:Linux / macOS / Windows / FreeBSD / NixOS / Docker 全平台支持,也可跑在树莓派等硬件上
    • Rust:仅源码构建需要(Rust Edition 2024);官方提供预编译二进制,无需工具链
    • 磁盘占用:minimal 内核精简版仅约 6.6 MB
    • 模型来源:任一 LLM 提供商 API Key,或本地 Ollama(完全离线可用)

    快速安装

    # 一键安装(自动选择预编译二进制,失败则回退源码构建)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zeroclaw-labs/zeroclaw/master/install.sh | bash
    
    # 或克隆后安装(可交互选择功能特性)
    git clone https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw.git
    cd zeroclaw && ./install.sh
    
    # 常用安装选项
    ./install.sh --preset minimal     # 仅内核精简版(约6.6MB)
    ./install.sh --prebuilt           # 强制使用预编译二进制
    ./install.sh --source --features agent-runtime,channel-discord  # 自定义特性

    快速上手

    zeroclaw quickstart        # 一站式引导:选择模型提供商、生成可用配置
    zeroclaw agent -a <alias>  # 与指定智能体交互式对话
    zeroclaw service install   # 注册为 systemd/launchctl/Windows 服务
    zeroclaw service start     # 后台常驻运行

    所有配置集中在一个 TOML 文件(~/.zeroclaw/config.toml),provider、channel、agent、安全策略全部声明式定义。

    核心功能

    • 多通道统一接入:Discord、Telegram、Matrix、邮件、语音、Webhook、CLI 等 30+ 通道适配器,所有入站消息汇入同一个智能体循环——一个 Agent 在所有平台回复你
    • 模型提供商无关:可插拔接入 Anthropic、OpenAI、本地 Ollama 及任意 OpenAI 兼容端点,支持故障回退链与智能路由,某家 API 抽风时自动切换保持在线
    • 安全优先架构:默认「supervised」监督模式——中风险操作需审批、高风险直接拦截;工作区边界、命令策略、OS 级沙箱(Landlock / Bubblewrap / Seatbelt / Docker)、每次工具调用都有密码学签名回执(Tool Receipts);开发机可切 YOLO 模式放飞
    • 硬件直控能力:通过 Peripheral trait 支持树莓派、STM32、Arduino、ESP32 的 GPIO / I2C / SPI / USB——让 AI 助手直接操控物理世界
    • SOP 事件引擎 + 网关面板:MQTT / Webhook / Cron / 外设事件触发标准作业流程(含审批门与断点续跑);HTTP/WebSocket 网关自带 Web 仪表盘,可视化管理聊天、记忆、配置与定时任务;还支持 ACP 协议接入 IDE

    典型使用场景

    1. 7×24 小时私人 AI 管家:注册为系统服务常驻后台,你在 Telegram 上问它日程、在邮件里让它整理附件、在 Discord 里让它跑脚本——同一个大脑,全渠道待命,数据永不出你的服务器
    2. 智能家居 / 硬件自动化中枢:跑在树莓派上直控 GPIO 传感器与继电器,配合 SOP 引擎实现「温度超标→MQTT 触发→AI 判断→自动开风扇并通知你」这类带审批门的物理世界自动化
    3. 企业内网离线 AI 运维助手:搭配本地 Ollama 全离线部署,利用命令策略与 OS 级沙箱严格限权,工具回执提供完整审计链——在合规敏感环境中安全落地 AI 自动化

    推荐理由

    试用下来最大的感受是「克制而完整」。市面上的个人 AI 助手项目大多是 Python 全家桶+一堆依赖,而 ZeroClaw 是一个 Rust 单二进制,最小 6.6MB,装完即跑,树莓派上也轻松常驻。它的安全设计诚意十足:默认监督模式、OS 级沙箱、每个工具调用带密码学回执,这在同类项目中相当罕见——大多数 Agent 框架是「先跑起来再说」,它是「先关进笼子再放权」。多通道统一智能体循环的设计也很优雅:不是每个平台一个 Bot,而是一个智能体在所有渠道等你。如果你想要一个真正属于自己、数据不外流、还能摸到硬件的 AI 助手,这可能是目前最工程化的开源答案。MIT/Apache-2.0 双许可,商用无忧。注意:官方特别提醒有仿冒仓库/域名,认准唯一官方仓库 zeroclaw-labs/zeroclaw。

    下载地址

    项目数据:32,420+ Stars | 4,847 Forks | Rust | MIT OR Apache-2.0 双许可 | 创建于 2026 年 2 月

  • 微软掏出第一个网络安全大模型,还配了一支AI红蓝军

    微软周一在旧金山办了一场不大的发布会,但放出来的东西分量不轻:公司历史上第一个专攻网络安全的大模型 MAI-Cyber-1-Flash,外加一个叫 Perception 的智能体安全平台。矛头指向谁,现场没人装糊涂——Anthropic、谷歌、OpenAI,一个都没落下。

    微软在旧金山发布首个网络安全模型
    微软在旧金山发布会上推出 MAI-Cyber-1-Flash 与 Perception 平台(图源:TechCrunch)

    一个模型,专门在复杂代码库里挖漏洞

    按微软的说法,MAI-Cyber-1-Flash 就干一件事:在复杂代码库里找出那些难啃的漏洞。它背后接着微软自家的 MDASH——一套专门做软件漏洞识别和修复的执行框架,模型负责脑子,框架负责手脚。

    DeepMind 联合创始人、现任微软 AI CEO 的苏莱曼在台上把话说得很满。他说这套组合在 Cyber Gym 基准上跑赢了 Gemini、GPT-5.5 Cyber、GPT-5.6 Sol 和 Mythos 5——这几个名字,刚好对应谷歌、OpenAI 和 Anthropic 的看家安全模型。

    苏莱曼:我们把 MAI-Cyber-1-Flash 和 GPT-5.4 绑在 MDASH 框架里,在 Cyber Gym 这个大家公认的黄金基准上打败了所有对手。这套东西马上进入生产环境。

    有意思的细节是,微软没有完全甩开 OpenAI,组合里还绑了一个 GPT-5.4。一边合作一边对打,这很微软。

    红队蓝队绿队,全换成AI

    另一个主角 Perception 更像给企业安全部门配的一支 AI 军团,把传统安全团队的分工直接搬给了智能体:

    • 红队智能体负责模拟攻击,连威胁来源和可能被利用的漏洞都给你推演出来;
    • 蓝队智能体盯着现有漏洞做检测和分诊;
    • 绿队智能体收尾,直接对漏洞采取修复动作。

    Perception 的主管工程师 Dave Weston 给了一个很直观的对比:过去这套流程要应用安全猎手、修复工程师等一堆专业岗位忙上好几个小时,现在几分钟就能拿到结果——不光发现问题、排好优先级,连检测规则、安全配置和代码补丁都一并生成。

    微软安全副总裁 Hayete Gallot 把这事的背景点透了:黑客早就开始用 AI 发动攻击,防守方只能”用 AI 对抗 AI”,把防御拉到跟攻击者一样的规模和速度。这话放在上周 OpenAI 未发布模型黑进 Hugging Face 的新闻之后听,格外应景。


    这条赛道已经挤满了巨头

    微软这两件新工具要到 11 月 3 日才开放预览,而对手们早就动手了。Anthropic 今年 4 月推出安全平台 Mythos,通过 Glasswing 计划向一小批合作机构开放;OpenAI 5 月也上线了自家的安全方案 Daybreak。AI 安全这块蛋糕,三巨头加微软已经全部下场,接下来就看谁的智能体真能打了。

  • OpenHuman:本地优先的个人 AI 超级大脑,连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜(35K+ Stars)

    OpenHuman:本地优先的个人 AI 超级大脑,连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜(35K+ Stars)

    OpenHuman 界面演示

    项目简介

    OpenHuman 是一个「本地优先」的个人 AI 超级智能体:它既是一个能记住你全部生活与工作数据的大脑(Brain),又是一个能编排智能体舰队与工作流的指挥官(Orchestrator),还是一个能在你话音未落时就完成资料搜集的深度研究员(Deep Researcher)。项目由 tinyhumansai 团队用 Rust 打造,上线一周即连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜,目前已收获 35,000+ Stars

    安装要求和过程

    环境要求:OpenHuman 是 UI 优先的桌面应用,普通用户无需命令行、无需配置文件,几次点击即可从安装到可用。支持 macOS / Windows / Linux 三大平台。

    普通用户(推荐):直接从官网或 GitHub Releases 下载对应平台安装包即可。

    • 官网下载:https://tinyhumans.ai/openhuman
    • GitHub Releases:https://github.com/tinyhumansai/openhuman/releases/latest
    • 终端安装:支持 Homebrew、Debian/Ubuntu .deb、AUR 及安装脚本,详见仓库 INSTALL.md

    从源码构建(贡献者):

    1. 安装依赖:Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0(含 rustfmt + clippy)、CMake、Ninja、ripgrep 及桌面构建前置工具。
    2. Fork 并克隆仓库,先执行 git submodule update --init --recursive,再运行 pnpm install
    3. 开发调试:pnpm dev(Web UI)、pnpm --filter openhuman-app dev:app(桌面端)。

    核心功能

    OpenHuman 记忆构建示意图

    • 记忆树 + Obsidian 知识库:把你的数据压缩成带评分的 Markdown 树,存在本机 SQLite 里,并镜像为可打开编辑的 Obsidian 库——不是「向量黑盒」,记忆看得见、改得动。
    • 海量集成:100+ OAuth 集成、5,000+ MCP 服务器、90,000+ Skills,一键接入 Gmail、Notion、GitHub、Slack;自动抓取每 20 分钟同步一次,让智能体「今早就拿到明天的上下文」。
    • 潜意识后台循环(Subconscious):在你停止输入后仍持续思考,比对世界变化、推进目标、生成晨间简报。
    • TokenJuice 压缩:工具输出在进入模型前先压缩,信息不变但 Token 最多减少 80%,让「大脑」跑得起也养得起。
    • 智能体编排(图而非循环):基于开源 tinyagents 的检查点图运行,可暂停等人工、重启后续跑、卡住自动纠偏;子智能体舰队最深可派生三级。

    典型使用场景

    OpenHuman 智能体编排示意图

    • 个人第二大脑:连接邮箱、日历、代码仓库、笔记与聊天记录,一次同步即可让智能体全面(压缩后)掌握你的上下文,无需数周「养成期」,随时问它「我这周的进展」「谁在等我回复」。
    • 多智能体统一指挥台:通过 Signal 协议端到端加密的智能体互联,把 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 等工具接进来,用 OpenHuman 统一编排调度,密钥永不落盘。
    • 会议与自动化助理:以头像+声音自动加入 Meet / Zoom / Teams / Webex 会议,实时转写、按名应答、会后生成带待办的纪要;可视化工作流(灵感来自 n8n / Zapier)由智能体自动提议、你在画布上审核后保存。

    OpenHuman 可视化工作流画布

    推荐理由

    用下来最打动我的是它对「隐私」和「记忆」的执念。开启一键 Privacy Mode 后,所有推理都不会离开本机,且由 Rust 核心强制执行;日常数据在设备端加密、密钥走系统钥匙串、敏感操作有审批闸门。相比要么云端黑盒、要么需要数周喂上下文的同类产品,OpenHuman 让「几分钟就懂你」成为现实,还自带模型路由、浏览器、语音、图像/视频生成等一整套原生工具,一个订阅打通全部。需要留意的是它目前仍是 Early Beta,且采用 GPL-3.0 许可证,商业集成前请评估其传染性。

    下载地址

    项目数据截至发布时:35,000+ Stars · Rust · GPL-3.0 · Early Beta。开源世界迭代飞快,具体以官方仓库为准。

  • Agno:41K Stars 的开源智能体平台框架,SDK+运行时+管理 UI 一站式自建你的 AI Agent 服务

    Agno:41K Stars 的开源智能体平台框架,SDK+运行时+管理 UI 一站式自建你的 AI Agent 服务

    Agno AgentOS 控制台
    Agno AgentOS:内置 Web UI 的智能体平台运行时

    Agnoagno-agi/agno)是一个用于构建、运行和管理「智能体平台(Agent Platform)」的开源框架与运行时,让你用一套 Python SDK 就能把 AI 智能体做成可上线的服务,并通过自带 Web UI 统一管理。截至发文,项目已在 GitHub 收获 41,400+ Stars,采用对商用友好的 Apache-2.0 许可。

    一句话简介

    Agno = Agno SDK(写智能体)+ AgentOS 运行时(跑成服务)+ AgentOS UI(可视化管理),让你完整拥有自己的智能体技术栈——数据、记忆、安全(JWT + RBAC)全部掌握在自己手里。

    安装要求与快速上手

    环境要求:Python 3.8+,建议使用虚拟环境;生产部署推荐 Docker + PostgreSQL(用于存储会话、记忆与追踪)。

    手写第一个智能体(约 20 行):

    # 1. 安装
    pip install -U agno openai
    
    # 2. 定义一个智能体
    from agno.agent import Agent
    from agno.models.openai import OpenAIChat
    
    agent = Agent(
        model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
        markdown=True,
    )
    
    # 3. 运行
    agent.print_response("用三句话介绍一下向量数据库", stream=True)

    一键搭平台:把下面这段话丢给你的编程助手(Claude Code / Cursor / Codex),它会自动 clone 启动模板、用 Docker 在本地拉起一个带 REST API、Postgres、MCP Server 和控制台的完整平台:

    Help me set up my agent platform.
    Clone https://github.com/agno-agi/agentos-railway into a folder called
    agent-platform, cd in, read the README, and follow the get started guide.

    核心功能

    • 生产级 API:AgentOS 运行时开箱提供 50+ 端点,支持 SSE 与 WebSocket,直接在其上构建产品。
    • 自有存储:会话、记忆、知识库与追踪数据全部存进你自己的数据库,不外泄。
    • 100+ 集成 & 上下文源:内置 GitHub、Slack、Postgres 等预制工具包,并可从 Slack、Drive、Wiki、MCP 等实时拉取上下文。
    • 企业级安全:基于 JWT 的 RBAC,原生支持多用户、多租户隔离;可对敏感工具设置人工审批(Human Approval)。
    • 全链路可观测:OpenTelemetry 追踪 + 运行历史 + 审计日志,配合定时任务(Cron 调度)与后台作业,无需额外基础设施。
    • 多渠道接入 & 随处部署:可将智能体暴露为 Slack / Telegram / WhatsApp / Discord / AG-UI / A2A 接口,并部署到 Docker、Railway、AWS、GCP、Azure 等任意容器平台。

    典型使用场景

    • 企业内部智能体平台:需要多租户隔离、权限控制与审计日志的团队,可用 Agno 快速搭建”自持”的 Agent 服务,避免把数据交给第三方 SaaS。
    • 面向用户的 AI 产品后端:借助 50+ REST 端点与流式接口,把智能体作为产品能力对外提供,前端只需消费 API。
    • 带人工审批的自动化工作流:在关键动作(如发邮件、改数据库)前暂停等待确认,兼顾自动化效率与可控性,适合运维、财务、客服等场景。

    推荐理由

    相比 LangChain 这类”全家桶”,Agno 的定位更清晰——它不只给你一个写 Agent 的库,而是把「运行时 + 管理 UI + 安全 + 可观测」这些上线时最头疼的工程问题一并解决。对于想把 Demo 真正推到生产、又不愿把数据主权交出去的团队,Agno 提供了一条”自建可控”的完整路径。SDK 上手快(20 行跑通),运行时功能齐全,配合 Docker 模板几乎零配置起步,是当下值得重点评估的智能体平台方案之一。

    下载与相关链接

  • 霍夫曼的新副业:AI实验室Prentis成立仅3个月,估值冲上10亿美元

    硅谷两位老江湖又凑到一起搞事情了。LinkedIn联合创始人里德·霍夫曼和Zynga创始人马克·平卡斯,联手一位31岁的连续创业者,悄悄办了家新AI实验室,名字叫Prentis。这家公司今年4月才成立,现在就已经在谈一轮1亿美元的融资,估值直接冲到10亿美元。消息来自两位知情人士,TechCrunch率先报了出来。

    Reid Hoffman
    里德·霍夫曼再度下场创业,这次押注的是”会用电脑的AI”(图片来源:TechCrunch)

    它做的事很朴素:教AI替打工人点鼠标

    Prentis瞄准的方向叫”计算机使用模型”。说白了,就是训练AI观察办公室职员平时怎么在各种文档和系统之间来回切换、走完一套流程,然后让AI智能体自己操控电脑把这些活儿干了。比如处理保险理赔,或者搞定海关退税里的异常单据,不再需要人工翻箱倒柜找材料。

    生意谈得也快。知情人士透露,公司已经和几家客户签了总额最高5000万美元的合同,客户里有医疗管理服务机构,也有制造商和服装厂商。TechCrunch拿到的投资材料显示,Prentis预计今年三季度年化流水能到7500万美元。不过它的招股材料里也写得明白:这个数字是按”帮客户省下的钱抽成20%”估算出来的,不是已确认的收入,最终还得看执行效果。

    Prentis自称其Hive-32B模型在WindowsAgentArena和ScreenSpot-v2两项电脑操作基准上,跑赢了OpenAI的GPT-5.4和Anthropic的Claude Opus 4.6,而单任务成本只有前沿API的十分之一左右。

    小模型、便宜、够用,这是它给投资人讲的核心逻辑——日常办公流程要大规模铺开,成本必须打下来。当然,这些基准成绩TechCrunch并没有独立验证过,听听就好。

    赛道已经挤满了大玩家

    Prentis赌的是:自动化日常办公任务,很快会取代写代码,成为AI最大的应用场景。问题是想到这一点的不止它一家。Anthropic、OpenAI,还有米拉·穆拉蒂的Thinking Machines Lab,全都在做电脑操作智能体。Anthropic甚至直接下场买人——今年2月收购了西雅图的计算机使用创业公司Vercept,把创始团队收编,产品直接关停。


    这个31岁的CEO,履历有点吓人

    真正操盘的是CEO里坦卡·达斯。这个人的履历值得单独说说:

    • 18岁从加州大学伯克利分校毕业,生物工程和化学生物学双学位,是伯克利一百多年来最年轻的”大学奖章”得主;
    • 牛津读完生物医学工程硕士,拿着盖茨剑桥奖学金读AI博士,然后退学;
    • 2014年创办控股公司Titan,模式刻意复古,学的是伯克希尔——靠自己项目退出的钱滚动投资,不找外部LP;
    • Titan旗下的Tala Health去年拿了1亿美元种子轮,自闭症护理公司Forta Health在2024年拿了Insight Partners领投的5500万美元,疾病预测公司Dascena则在2022年被收购。

    对霍夫曼和平卡斯来说,Prentis更像副业。霍夫曼上个月刚宣布卸任微软董事,说要对AI制药公司Manas AI开启”创始人模式”;他还是OpenAI的早期投资人,之前和穆斯塔法·苏莱曼共同创办的Inflection AI,团队大部分在2024年被微软打包带走。平卡斯这边则在运营投资机构Reinvent Capital,上个月刚出了本回忆录。

    团队方面,Prentis已经招了超过25人,研究员来自OpenAI、谷歌DeepMind、Meta等一线机构。三个月估值10亿,这个速度放在今天的AI圈不算稀奇,但”会用电脑的AI”这条赛道上,巨头和创业公司马上就要正面相撞了。

  • Buzz:Block 开源的”人机同室”协作平台,让 AI 智能体成为团队正式成员 | GitHub 今日 Trending 榜首

    Buzz:Block 开源的”人机同室”协作平台,让 AI 智能体成为团队正式成员 | GitHub 今日 Trending 榜首

    Buzz 项目频道:人与智能体在同一房间协调发布计划
    Buzz 项目频道:人与智能体在同一房间协调发布计划

    项目简介

    Buzz 是 Block, Inc.(Square/Cash App 母公司,也是知名开源智能体 goose 的东家)开源的一款「人类与 AI 智能体共处一室」的自托管协作工作空间——用一条 Nostr 签名事件日志,把聊天、代码评审、CI、工作流、审批和项目记忆统一到同一个 Relay 上,智能体和人拥有完全相同的操作界面与审计轨迹。今日登顶 GitHub Trending 榜首(单日 +2,100 星),目前已收获 7,600+ Stars,Rust 编写,Apache-2.0 许可。

    一句话概括:Slack + GitHub + CI 面板 + 自动化胶水代码,被压缩成一个你自己掌控的事件日志;智能体不再是”闹鬼的定时任务”,而是房间里的正式成员。

    一条签名事件日志,统一七种工具
    一条签名事件日志,统一七种工具

    安装要求和过程

    环境要求

    • 只想试用桌面应用:直接下载打包版,macOS(.dmg)/ Linux(.AppImage / .deb)/ Windows(.exe),无需任何依赖
    • 自托管 / 源码运行:Docker + Hermit(或 Rust 1.88+、Node 24+、pnpm 10+、just)
    • Windows 额外要求:安装 Git for Windows(智能体 Shell 工具依赖 Git Bash,可用 BUZZ_SHELL 指向其他 bash 兼容 Shell)

    快速安装

    方式一:下载安装包(最简单)

    GitHub Releases 下载对应平台安装包,像普通应用一样安装。默认连接 ws://localhost:3000,可通过 BUZZ_RELAY_URL 环境变量或应用内切换 Relay。

    方式二:源码构建 + 自托管(开发者路径)

    # 克隆并激活固定工具链(工具首次使用自动下载)
    git clone https://github.com/block/buzz.git && cd buzz
    . ./bin/activate-hermit
    
    # 一次性初始化:复制 .env、启动 Docker 服务 + 数据库迁移
    just setup && just build
    
    # 日常开发:同时启动 Relay + 桌面应用
    just dev
    

    Relay 跑在 ws://localhost:3000,桌面应用自动弹出。智能体侧设置 BUZZ_PRIVATE_KEY 后即可使用 buzz-cli(JSON 进 / JSON 出,为 LLM 工具调用而设计)。

    核心功能

    智能体是成员,不是机器人——像添加同事一样把智能体拉进频道
    智能体是成员,不是机器人——像添加同事一样把智能体拉进频道
    1. 智能体是”正式成员”而非外挂机器人——每个智能体持有自己的密钥、自己的频道成员身份、自己的审计轨迹,能开仓库、发补丁、评审代码、跑工作流、编辑画布、进语音房间,操作面与人类teammate完全一致,权限按身份而非标志位划分。
    2. 一条事件日志统一一切——消息、表情回应、工作流步骤、评审批准、Git 事件(NIP-34 补丁/仓库公告/状态)全部是同一形状的 Nostr 签名事件,同一身份模型、同一搜索索引、同一审计链。
    3. 分支即房间——开一个 feature 分支就自动生成一个频道,补丁、CI 结果、智能体首轮评审、同事表情反馈和最终合并决定都留在同一个房间里,”这段代码为什么存在”从此有据可查。
    4. YAML 工作流自动化——支持消息 / 表情回应 / 定时 / Webhook 四种触发器;一个 👍 表情就能作为审批门放行一次发布,且每一步都被签名、可搜索。
    5. ACP 智能体接入 + 完整的 Rust Crate 生态——buzz-acp 桥接 ACP↔MCP,官方已适配 goose、Codex、Claude Code;buzz-persona 提供智能体人格包;git-sign-nostr 实现 Nostr 签名的 Git 操作。桌面端 Tauri + React,后端 Postgres + Redis + S3/MinIO。
    Buzz 架构:Relay 是唯一事实来源
    Buzz 架构:Relay 是唯一事实来源

    典型使用场景

    1. 凌晨两点的事故记忆:线上报错,你在频道里问一句”这个错误以前见过吗?”,值守频道的智能体翻出六个月的历史,贴出相关线程、根因和修复记录,并主动提出呼叫上次修复的人——问、答、证据全部留在频道里。
    2. 会自己写发布说明的 Release:打 tag 触发工作流,智能体读取项目频道里合并的 PR,起草 Release Notes 发给人类审阅,收到 👍 表情后自动发布——每一步签名、每一步可搜索。
    3. 不交出”王国钥匙”的 Bug 分诊:让智能体在限定频道内分诊 Bug,它的密钥、成员身份和审计轨迹与人类隔离,像管理一个新同事一样管理它的可见范围,而不是给它一把全局 API Key。
    可讨论的媒体:评论钉在视频的具体帧上
    可讨论的媒体:评论钉在视频的具体帧上

    推荐理由

    我把 Buzz 跑起来体验后的最大感受是:它认真回答了”智能体在团队里应该以什么身份存在”这个问题。市面上的方案大多把 AI 塞进聊天工具当 bot,或者塞进 CI 当脚本,权限靠一堆 API Key 拼凑,出了事没法追溯。Buzz 的答案干脆利落——给智能体一把自己的密钥,让它跟人用同一套协议、进同一个房间、留同一种审计记录。

    值得注意的三点:一是出身硬,Block 是 goose 的东家,这套 ACP harness 直接兼容 goose/Codex/Claude Code,不是玩具;二是技术选型有味道,Nostr 协议的签名事件模型天然适合”人机同权”的审计需求,且不含任何区块链代币成分(README 原话:不用买纪念币);三是坦诚,README 明确列出”今天能用 / 正在接线 / 只有想法”三栏,移动端和推送还在路上。如果你的团队正被 Slack + GitHub + CI 面板 + 各种 bot 胶水折磨,这个”一个基底替代七个标签页”的赌注非常值得关注。

    下载地址


    项目数据(截至 2026-07-24):7,648 Stars · 608 Forks · 语言 Rust · 许可 Apache-2.0 · 创建于 2026-03 · 今日 GitHub Trending 榜首(单日 +2,100 星)

  • Monday.com 裁员两成押注 AI:约 630 人,重组花掉近 5500 万美元

    又一家软件公司为了 AI 动刀裁人。以色列的协作办公软件厂商 Monday.com 宣布裁掉数百名员工,理由是要重组业务、把资源往 AI 项目上倾斜。

    Monday.com 裁员与 AI 转型
    图片来源:TechCrunch

    裁员 20%,约 630 人,理由是”支撑一个更精简、更聚焦的运营模式”——聚焦的方向,就是它的 AI Work Platform。

    砍掉两成人力,全押 AI 平台

    按照公司说法,这次要把员工总数砍掉 20%,差不多 630 个岗位。官方给出的理由听起来很标准:为了支撑一个更精简、更聚焦的运营模式。而所谓聚焦,指向的就是它主推的 AI Work Platform。

    其实 Monday.com 今年年初就已经掉头很猛了。它把 AI 平台当成核心产品,整个产品线都围着一个判断重做——企业客户越来越希望 AI 智能体能和员工一起干活。现在这个平台里塞了不少东西:无代码应用搭建、可定制的 AI 智能体、工作流自动化工具,还有一个能生成报表、更新看板的聊天机器人。


    不是它一家:今年裁员理由都写着”AI”

    Monday.com 只是加入了一支越来越长的队伍。为了腾出钱投 AI,一大批科技公司今年累计裁掉了几十万人。5 月的科技行业裁员量创下多年未见的月度新高,而据 Layoffs.fyi 统计,今年有创纪录的 78% 的公司把”要重新聚焦 AI”列为裁员理由之一。

    2026 年至今,科技行业已经砍掉了超过 12.2 万个岗位。

    同一份数据显示,2026 年到目前为止,科技行业被裁的岗位已经超过 12.2 万个。至于这次重组要付出多少代价,Monday.com 自己给了个数:预计将产生 4500 万到 5500 万美元的相关支出。

    • 裁员规模:约 630 人,占员工总数 20%。
    • 聚焦方向:AI Work Platform,含无代码搭建、AI 智能体、工作流自动化和聊天机器人。
    • 行业背景:今年 78% 的公司把裁员归因于”聚焦 AI”,全行业已裁超 12.2 万岗。
    • 重组成本:预计 4500 万至 5500 万美元。
  • ServiceNow砸4000万美元押注印度银行AI,看中的是它的“自主银行”底子

    做企业工作流自动化起家的ServiceNow,这次没盯着硅谷,而是把4000万美元押到了一家印度的银行软件公司身上。这笔钱给BusinessNext估值到了7亿美元,换来约5%的股份,同时也把两家在金融AI上的合作往前推了一大步。

    “把它理解成一次战略合作,只不过用真金白银钉牢了。”——BusinessNext创始人兼CEO 尼尚特·辛格

    ServiceNow 押注印度银行AI
    图片来源:Getty Images / TechCrunch

    4000万美元买的到底是什么

    BusinessNext不是新公司,成立24年,总部在印度诺伊达,最近一个财年营收约3200万美元,还是盈利的。它服务着印度、东南亚、中东和美国的70多家银行,客户名单里有印度央行——印度储备银行,还有印度最大的公营和私营银行印度国家银行、HDFC银行。更关键的是,它一半营收已经来自印度之外,海外才是未来增长的大头。

    辛格说,他们放着财务投资人不选,偏偏挑ServiceNow,图的就是对方那套遍布全球的销售网络。用他的话讲,是想”借用”ServiceNow的市场”机器”,去那些自己还没什么存在感的地方开拓客户。

    看中的是”自主银行”这套底子

    两家的产品其实互补。BusinessNext擅长管银行面向客户那一端的流程,ServiceNow强在后台的工作流自动化,凑一块儿正好能打包卖给金融机构。BusinessNext前身叫CRMNext,2022年才改的名,这几年一直在做一件事:搭一个所谓”自主银行”平台,用AI智能体去跑银行的各种业务流程,同时把敏感的客户数据留在私有AI基础设施上,满足监管和隐私的要求。

    辛格特别强调,AI不是后来硬贴上去的,而是从一开始就长在骨子里。”我们连公司名字都改了,等于把整个技术栈重写了一遍,就是为了把AI放到最核心的位置。”

    • 投资4000万美元,估值7亿美元,约占5%股份
    • BusinessNext服务70多家银行,含印度央行、印度国家银行、HDFC
    • 员工1300多人,2021年估值仅1.81亿美元
    • 主打”自主银行”,AI智能体跑流程,数据留在私有AI基础设施

    老牌企业软件的焦虑写在脸上

    这笔交易背后,其实藏着传统企业软件厂商的一块心病。越来越多客户开始琢磨:既然有AI原生的新工具冒出来,那些传统SaaS还值不值得继续付费?ServiceNow的应对办法,就是靠收购、投资和合作,把自己的产品线不停往外扩,抓住银行这类高价值场景。

    ServiceNow印度及南亚区负责人库尔米特·巴瓦说得直白:印度金融业正站在拐点上,机构们不再满足于零敲碎打的数字化试验,而是要走向”全面由AI驱动的运营”。谁能先把这套东西铺进印度这个高速增长的市场,谁就先占了位。对ServiceNow来说,4000万美元不算大手笔,但押的是一张进入亚洲银行AI市场的门票。