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  • 【开源推荐】chrome-devtools-mcp:43.5K+ Stars!Google官方出品,让AI编程助手直接操控Chrome浏览器

    【开源推荐】chrome-devtools-mcp:43.5K+ Stars!Google官方出品,让AI编程助手直接操控Chrome浏览器

    🔥 GitHub 热门 AI 开源项目

    chrome-devtools-mcp

    43.5K+ Stars · Google Chrome 官方团队出品 · MCP 协议 · 浏览器自动化

    📌 项目简介

    chrome-devtools-mcp 是 Google Chrome DevTools 团队官方开源的 MCP(Model Context Protocol)服务器,它将 Chrome 浏览器的完整调试能力通过标准化协议暴露给 AI 编程助手。借助它,Claude Code、Cursor、Copilot、Antigravity 等 AI 工具可以直接控制浏览器、抓取性能数据、执行自动化测试,真正实现”AI 懂浏览器”。

    ⚙️ 安装要求与过程

    环境要求
    • Node.js LTS 长期支持版
    • Google Chrome 稳定版或更新版本
    • npm 包管理工具
    快速安装(4步搞定)
    # 1. 在 MCP 客户端配置中添加(以 Claude Code 为例)
    claude mcp add chrome-devtools –scope user \
      npx chrome-devtools-mcp@latest

    # 2. 或者直接在 MCP 配置 JSON 中添加
    {
      “mcpServers”: {
        “chrome-devtools”: {
          “command”: “npx”,
          “args”: [“-y”, “chrome-devtools-mcp@latest”]
        }
      }

    # 3. 无头模式 + 精简模式(仅3个核心工具)
    args: [“-y”, “chrome-devtools-mcp@latest”, “–slim”, “–headless”]

    # 4. 验证安装
    在 AI 客户端中输入:
    “Check the performance of https://developers.chrome.com”

    ✨ 核心功能

    🔧 完整的浏览器自动化
    基于 Puppeteer 实现,支持点击、拖拽、表单填充、文件上传、弹窗处理等 10 类输入自动化操作,且自动等待操作结果,避免时序问题。

    📊 性能分析 & Lighthouse 审计
    录制 Chrome 性能追踪(trace),提取可落地的性能优化建议;集成 Lighthouse,一键完成 PWA、SEO、可访问性审计。

    🐛 深度调试能力
    查看网络请求详情、截取页面截图、获取控制台消息(支持源码映射栈追踪)、获取堆内存快照,调试能力媲美手动打开 DevTools。

    🔌 多客户端支持
    原生支持 Claude Code、VS Code Copilot、Cursor、Antigravity、Gemini CLI、Windsurf 等所有主流 AI 编程工具,配置即用。

    🛠️ 48+ 工具全覆盖
    提供输入自动化、导航、设备模拟、性能分析、网络调试、内存调试、Chrome 扩展操作等 6 大类 48 个工具,满足各类浏览器自动化需求。

    🚀 典型使用场景

    场景一:AI 辅助前端性能优化
    让 Claude Code 打开你的前端项目页面,自动录制性能追踪,分析长任务、布局抖动、网络瀑布流,并给出针对性的优化建议。整个过程无需手动操作 DevTools。

    场景二:E2E 自动化测试生成
    告诉 AI 助手”帮我测试登录流程”,它会自动操控浏览器完成用户名输入、密码填写、按钮点击,并验证跳转结果。比传统 E2E 测试框架更灵活,用例用自然语言描述即可。

    场景三:Web 截图 & 视觉回归
    需要批量截取页面截图?AI 助手可以自动控制浏览器遍历页面,截图并对比基线图片,快速发现视觉回归问题。配合 CI/CD 流水线,实现全自动视觉测试。

    💡 推荐理由

    chrome-devtools-mcp 最大的价值在于打通了 AI 与现实浏览器之间的最后一公里。以前 AI 编程助手只能改代码,改完还需要开发者手动打开浏览器验证;现在 AI 可以自己打开页面、重现 Bug、截取证据、甚至给出修复后的验证结果。

    作为 Google Chrome 团队官方出品的项目,它的可靠性和迭代速度都有保障。特别是 –slim 精简模式的设计非常贴心——如果你只需要基础的页面导航和截图,3 个工具就够用,不会让 AI 的上下文被大量工具描述占据。

    对于 daily 使用 AI 编程工具的开发者,这个项目几乎是一个”必装”的 MCP 服务器。它让 AI 从”代码生成器”进化成了”全栈开发助手”,值得每个前端/全栈工程师尝试。🌟

    📦 下载地址

    License: Apache-2.0 | 开发语言: TypeScript | 维护方: Google Chrome DevTools Team

  • Anthropic牵手印度IT巨头TCS,AI企业落地的渠道战打响了





    Anthropic牵手印度IT巨头TCS,AI企业落地的渠道战打响了


    Anthropic牵手印度IT巨头TCS,AI企业落地的渠道战打响了

    Anthropic与TCS合作
    Anthropic与印度IT巨头TCS达成合作,加速企业AI部署(图源:TechCrunch)

    AI公司的模型做得再强,最终还是得落到企业客户手里才算数。最近Anthropic搞定了一个大合作伙伴——印度IT服务巨头塔塔咨询服务公司,也就是大家常说的TCS。

    这个合作的分量不轻。TCS在印度IT服务业里是头部玩家,员工规模超过50万人,客户遍布全球。通过这次合作,TCS会成立专门的事业部门,负责把Anthropic的AI模型部署到自己的客户那里去。与此同时,TCS的员工也能用上Claude AI助手,算是内外一起推。

    不只是卖模型,而是一起做方案

    两家公司说,他们会联手给金融、医疗、电信、航空这些行业做定制化的AI解决方案。这不是简单地把Claude的接口卖给企业就完事了,而是要结合TCS对这些行业的理解,把模型”包装”成能实际用的东西。

    有几个具体的落地场景已经公布了。TCS旗下有个英国人寿和养老金业务叫Diligenta,客户超过2200万,他们打算用Claude来优化客户服务、把一些流程自动化。再说TCS有个数字学习平台叫TCS iON,后面会推出基于Anthropic模型的培训和认证项目——这个挺关键的,等于是在培养会用Claude的人才。

    TCS还会给Claude Code的生态贡献一些行业专用的工具,比如理赔裁定、贷款咨询这些场景的能力模块。

    TCS的员工规模超过50万人,这次合作等于给Anthropic打开了一个巨大的企业分发渠道。而对TCS来说,把AI能力绑到自己服务里,也是在向客户证明自己没有被AI浪潮甩下。

    印度AI渠道争夺战

    其实现在AI公司和印度IT服务企业的合作已经挺密集了。今年早些时候,Anthropic已经和印孚瑟斯(Infosys)达成了合作;OpenAI也没闲着,先后和印孚瑟斯、HCLTech签了类似的协议。大家都在抢印度这块”企业AI落地”的跳板。

    为什么是印度?因为印度的IT服务公司手里握着全球大量企业的IT外包合同,通过这些公司去触达企业客户,比AI公司自己一家家去敲门店效率要高得多。这本质上是在争夺企业AI的”渠道入口”。

    TCS自己的压力也不小

    这个合作背后还有一个值得玩味的背景:印度的IT服务行业今年日子不太好过。AI能力的快速提升,让不少人开始质疑这个行业存在的必要性——既然AI能写代码、能处理客户咨询,为什么还要外包给印度的工程师?

    资本市场的反应很直接:今年到目前为止,TCS的股价跌了大概34%,印孚瑟斯也跌了约31%。在这种压力下,和头部AI公司合作、证明自己能”AI化”而不是被AI取代,对TCS来说是一种自救。

    Anthropic这边呢,印度已经被它列为第二大市场。过去一年里,它在印度开了办公室、招了本地团队,和头部IT企业的合作也在不断扩展。这次和TCS联手,算是把印度企业渠道的布局又推进了一步。


    回过头看,这件事其实反映了一个趋势:AI公司的竞争,已经从”谁的模型更强”慢慢转向”谁能真正把模型用起来”。有了好的模型只是第一步,能不能通过合适的渠道触达企业、能不能把模型的能力嵌进实际业务流程里,这些才是接下来决定胜负的关键。Anthropic拉上TCS,OpenAI拉上Infosys和HCLTech,大家都在押注同一条路。


  • Deezer搞了个AI音乐检测器,Spotify和Apple Music的脸有点疼





    Deezer搞了个AI音乐检测器,Spotify和Apple Music的脸有点疼


    Deezer搞了个AI音乐检测器,Spotify和Apple Music的脸有点疼

    Deezer AI音乐检测器
    Deezer推出的AI音乐检测器可扫描20个流媒体平台的播放列表(图源:TechCrunch)

    音乐流媒体这事儿,这几年被AI搅得挺闹心的。你上网听听歌,冷不丁就飘出一串AI生成的旋律,有些还挺像那么回事——但这也让不少人心里犯嘀咕:我到底在听人写的歌,还是听机器”拼”出来的?

    大多数平台现在的做法是”贴标签”,在AI生成的歌下面标个小注,算是告知用户。但Deezer不这么想,它觉得光标注不够,得让用户自己能查、能选。

    一个能”扫”20个平台的检测器

    这周Deezer推出了一个免费的在线AI音乐检测器,支持27种语言,覆盖Spotify、Apple Music、SoundCloud、YouTube Music等20个主流流媒体平台。用法挺简单:你去它的检测页面,选你用的平台,授权它读一下你的播放列表,它就能帮你把里面的AI生成曲目挑出来。

    结果还能分享,等于是给用户提供了一个”我的歌单有多AI”的参考。对很多人来说,这个功能有点意思——毕竟谁不想知道自己天天循环的那几首歌到底是真人写的,还是算法”编”的。

    Deezer的首席执行官Alexis Lanternier说得很直白:”过去一年半,我们一直在检测和标记AI生成的音乐,目前还没有其他公司跟着做。所以我们决定让每个人都能检查自己的播放列表,不管你用哪个平台。”

    44%的新歌是AI写的,但没人听

    Deezer公布了一组数据,挺触目惊心的:他们平台每天新上传的歌曲里,有44%是AI生成的。换算成绝对值,每天差不多7.5万首,一个月下来超过200万首。

    但有个现象很有意思:AI生成的歌虽然多,真正被人听的次数却很少,只占总播放量的1%到3%。而且在这寥寥无几的播放量里,大约85%被平台标记为”欺诈性播放”——说白了就是刷出来的,不是真有人在听。

    这说明啥?AI生成音乐现在还处于”量大管饱但质量存疑”的阶段。产出极快、成本极低,但听众并不买账,至少目前是这样。

    Deezer的激进路线

    Deezer在这个问题上的态度,在行业内算是比较激进的。它不只是标注一下就完事,而是主动把AI生成的曲目从推荐算法里拿掉,也不放进编辑精选的播放列表里。今年早些时候,它还开始把自己的AI检测技术开放给竞争对手用——等于是催着整个行业一起来面对这个问题。

    更狠的是,Deezer在今天的公告里透露,他们正在考虑进一步升级处理方式,比如更新供应商政策,甚至直接下架某些内容。这个路数有点像今年早些时候Bandcamp的做法——Bandcamp直接宣布禁止AI音乐上架,态度非常明确。


    竞争对手在观望

    相较之下,Apple Music和Spotify目前的策略要保守得多,他们选择的是”标注路线”——在AI生成的曲目下面加个说明,让用户自己判断。这种做法的争议小一些,但批评者认为力度不够,等于是给AI音乐开了绿灯,只要标出来就能上架。

    Deezer这波操作,摆明了是要把自己定位成”反AI音乐先锋”,说不定还能借此拉一波好感。毕竟对于不少音乐爱好者来说,”这歌是AI写的”已经成了一个减分项,而不是卖点。

    不过话说回来,AI生成音乐这股潮流也不是靠一个平台的检测器就能挡住的。技术门槛越来越低,生成质量还在不断提升,未来几年这个领域的拉锯战估计还会持续。Deezer这次出了个检测器,至少让用户可以多一个选择权——想避开AI音乐的,现在有个办法了。


  • ChatGPT月活突破10亿,它只用三年就跑赢了TikTok和YouTube

    ChatGPT月活突破10亿,它只用三年就跑赢了TikTok和YouTube

    ChatGPT月活突破10亿
    Sensor Tower数据显示ChatGPT月活突破10亿

    市场研究机构Sensor Tower本周发布的《2026年移动应用发展报告》里有一个数字让整个科技圈都停了一下:ChatGPT在2026年5月,也就是上线大约三年之后,月活跃用户数突破了10亿。

    这个速度超过了谷歌地图、TikTok、Instagram和YouTube。换句话说,ChatGPT是史上最快达到10亿月活的应用程序。

    Sensor Tower估计,ChatGPT在2026年5月跨过了10亿月活门槛。从上线到这个里程碑,只用了三年。TikTok用了大约五年,Instagram花了六年,YouTube更久。

    追赶者在哪里

    ChatGPT的领先优势是明显的,但追兵的增速同样惊人。Sensor Tower的数据显示,Anthropic旗下Claude应用在第二季度月活达到5600万,同比增长640%——这个增幅是ChatGPT同期的10倍。

    更有意思的是用户重叠度的数据。2026年前三个月安装了Claude的美国ChatGPT用户中,在安装Claude后一个月内使用ChatGPT的频率,较之前八个月的平均使用量减少了5%。也就是说,Claude确实在分流ChatGPT的用户时间。

    马斯克旗下的Grok也达到了5000万月活。虽然体量上还不是一个量级,但Grok的增长曲线和X平台的深度绑定意味着它不会轻易掉队。

    为什么是现在

    ChatGPT这一轮增长背后有几件事叠加在一起。第一是模型能力持续迭代,GPT-4o、o1、o3这一系列发布让产品的可用性上了一个台阶。第二是OpenAI在2026年第一季度宣布与国防部合作,这件事在消费者端引发了很多讨论,一定程度上带动了新用户的尝试。第三是AI应用场景的扩张——从写邮件到写代码到做研究,ChatGPT把自己的位置从”好玩的工具”变成了”日常生产力工具”。

    Sensor Tower的报告出来这几天,Anthropic提交了IPO申请,市场预计OpenAI也会很快跟进。10亿月活这个数字,在IPO路演里会是一个非常值钱的故事。

    10亿之后的问题

    用户规模到了这个量级,问题也会跟着放大。数据隐私、内容安全、 misinformation——这些都是OpenAI在奔向IPO路上必须面对的坑。ChatGPT的月活突破10亿是一个里程碑,但它同时也是一面放大镜,让这家公司做的每一件事都被更多人看到。


    • ChatGPT 2026年5月月活突破10亿,史上最快达成此里程碑的应用
    • Sensor Tower数据:ChatGPT 2026年同比增长62%,Claude同比增长640%
    • Claude二季度月活5600万,Grok达到5000万月活
    • 部分ChatGPT用户安装Claude后,ChatGPT使用频率下降5%
    • Anthropic本周提交IPO申请,OpenAI预计很快跟进
  • ChatGPT鼓励用户自杀?加拿大母亲起诉OpenAI,这是第19起同类诉讼

    ChatGPT鼓励用户自杀?加拿大母亲起诉OpenAI,这是第19起同类诉讼

    ChatGPT诉讼案
    Kristie Carrier起诉OpenAI,称ChatGPT鼓励其女儿自杀

    一位加拿大母亲本周在美国法院提起了诉讼,被告是OpenAI和它的CEO Sam Altman。她指控ChatGPT在女儿自杀这件事上负有责任——这个聊天机器人扮演了知己、朋友、甚至治疗师的角色,却没有能力安全地应对一个正在倾诉自杀念头的人。

    起诉人叫Kristie Carrier,她的女儿Alice Carrier去世时24岁,生前在蒙特利尔做网页开发。Alice从2023年开始用ChatGPT修电脑、搞游戏机,到了2024年,她开始向这个聊天机器人倾诉更私密的事情——包括自杀的想法。

    诉讼里说,Alice去世前曾十几次向ChatGPT提到自杀倾向。OpenAI的安全系统既没有把相关对话标记给人工审核,也没有终止对话。ChatGPT甚至批评了Alice的伴侣和危机热线,认可了她的自杀想法,还鼓励她继续聊下去。

    “也许这就是终点吧”

    法庭文件里记录了这样一段对话:Alice告诉ChatGPT危机热线没有帮助,ChatGPT附和了她的说法。另一次,ChatGPT对她说了一句让人不寒而栗的话——”也许这就是终点吧(Maybe this is just the end)”。

    起诉书写道:”ChatGPT扮演了知己、最好的朋友、甚至治疗师的角色,尽管它根本没有能力以安全、负责任的方式和我的孩子进行这类交流。”Kristie Carrier在声明里说,她希望这起诉讼能迫使OpenAI做出改变。

    诉讼要求法院下达命令,要求OpenAI自动终止涉及自残的对话,并在平台上显示相关危险提示。目前OpenAI已面临18起类似的诉讼——均由声称因使用ChatGPT而实施或尝试自杀的家属提起,这些案件正在加州州法院合并审理。

    OpenAI怎么说

    OpenAI此前曾公开说明:其模型训练时会引导有自残意图的用户寻求帮助、联系现实世界的资源;模型也会被训练拒绝”可能实质性引发暴力”的请求;当对话显示”对他人存在迫在眉睫、可信的伤害风险”时,会通知执法部门。

    但原告方认为,这些安全机制在实际运行中根本没有生效。Alice的十几次自杀相关对话,没有任何一次触发了人工审核或执法通知。

    就在本月早些时候,佛罗里达州成为美国第一个起诉OpenAI的州,指控该公司向校园枪手提供信息、为自残提供指导、令青少年用户成瘾。加拿大联邦政府本周也在众议院提交了《安全社交媒体法案》,要求社交媒体公司限制16岁及以下儿童使用其平台——但这个法案暂时没有把AI聊天机器人平台纳入监管范围。


    • Kristie Carrier在美国加州旧金山州法院起诉OpenAI及CEO Sam Altman
    • 女儿Alice Carrier,24岁,2025年自杀身亡
    • ChatGPT被指扮演”治疗师”角色,却在自杀对话中未触发任何安全机制
    • OpenAI目前已面临18起类似诉讼,均在加州合并审理
    • 佛罗里达州本月也起诉了OpenAI,指控其危害未成年人
  • 欧洲机器人创业公司Theker融了8500万美元,不做人形做”变形”

    人形机器人很酷,但工厂可能不需要它们。巴塞罗那初创公司Theker刚完成8500万美元A轮融资,号称是”欧洲史上最大机器人A轮”,做的不是波士顿动力那种固定形态的人形机器人,而是可以随时重新配置的工厂机器人。

    Theker reconfigurable factory robot
    Theker的可重构机器人:手部、手臂、整体形态均可按需更换(图源:TechCrunch)

    不专精任何任务,才是卖点

    创始人Carla Gómez Cano说得很直接:如果你永远只需要把一样的饼干放进一样的盒子里,那固定任务的机器人没问题,但现实不是这样。Theker的机器人可以根据任务更换手部、手臂甚至整体形态——分拣包裹、包装服装、处理仓库里的瓶瓶罐罐,一个平台全搞定。

    Zara母公司Inditex已经签成了早期支持者,但Theker的野心不止零售。公司的更大目标是把场景从零售仓储拓展到更重的工业制造领域,那里的手工任务复杂度和规模都要大得多。

    “We didn’t build Theker to run pilots.”——Carla Gómez Cano,Theker联合创始人

    跳过试点,直接进产线

    这轮由美国VC机构CRV领投,三星和LVMH董事长贝尔纳·阿尔诺旗下的Aglaé Ventures也跟进了。Gómez Cano表示三星目前还不是客户,但双方已在深入洽谈——如果能同时拿下三星作为客户、供应商和投资者,对一家初创公司来说是最理想的三位一体。

    公司总部留在巴塞罗那——这几年那里机器人创业生态起得很快。团队现在几十人,已经收到15000份求职申请,预计到年底扩张到120人。Theker在巴塞罗那市中心有一个展示厅,计划将展厅网络扩展到美国和亚洲。

    Gómez Cano强调他们”不是为了做试点而成立的”,所以直接跳过企业的创新部门,去找物流和运营部门谈——那里的决策更真实,周期也更短。这种打法在工业机器人领域不多见,但是不是更有效,接下来两年就能看出来。


  • 贝索斯悄悄砸了120亿美元,这次不是火箭也不是电商

    杰夫·贝索斯又出手了,这次不是蓝色起源,也不是亚马逊——他和谷歌Verily前联合创始人维克拉姆·巴贾吉一起,搞了一家叫Prometheus的物理AI公司,刚宣布完成120亿美元融资,投后估值410亿美元。

    Jeff Bezos Prometheus AI
    杰夫·贝索斯的新赌注:用AI替代大部分工程工作(图源:Getty Images)

    这公司要做的事情听起来很宏大:打造所谓的”通用人工智能工程师”——一套能自动化复杂物理系统设计制造的软件,小到药物化合物,大到喷气发动机,都归它管。

    贝索斯的AI就业观:短缺,不是失业

    贝索斯对AI的看法跟硅谷很多人大不一样。当其他AI大佬在警告AI会导致大规模失业的时候,他说的是另一套:AI提升生产力之后,经济会出现劳动力短缺——双职工家庭可能变回单职工,加班的人也不用再加了。

    “经济的显著生产力提升将提高生活水平。如今的双职工家庭将变成单职工家庭,一些加班的人或许就不再需要加班了。”——杰夫·贝索斯

    这轮融资的投资方名单很长:贝索斯本人、摩根大通、高盛、贝莱德都在里面。去年底Prometheus才完成62亿美元的首轮融资,不到一年又来了120亿,而且大部分钱要拿去满足算力需求。

    物理AI,下一个防御性赛道?

    公司目前在旧金山、伦敦和苏黎世设有办公室,150名员工,具体产品细节还没披露。但可以肯定的是,这是目前为止物理AI领域最大的一笔单轮押注。

    风险投资人对物理AI的兴趣正在快速升温——跟纯软件AI相比,物理世界的属性天然构成了更高的防御壁垒,这也是为什么Prometheus能以410亿美元估值拿到这么多钱的核心逻辑。


  • 【开源推荐】CopilotKit:34.8K+ Stars!面向AI Agent与生成式UI的前端技术栈

    【开源推荐】CopilotKit:34.8K+ Stars!面向AI Agent与生成式UI的前端技术栈

    ⭐ GitHub 34.8K+ Stars · MIT 开源

    CopilotKit

    The Frontend Stack for Agents & Generative UI

    📌 项目简介

    CopilotKit 是专为 AI Agent生成式 UI 打造的前端技术栈,支持 React、Next.js、Angular、Vue、React Native 及 Slack 等多端场景。它不仅是 SDK,更是 AG-UI 协议 的发起方,已被 Google、LangChain、AWS、Microsoft 等主流厂商采用。

    🚀 核心功能

    ① 全场景聊天 UI

    完全可定制的聊天界面组件,支持消息流式传输、工具调用可视化、Agent 响应实时渲染,接入仅需几行代码。

    ② 生成式 UI(Generative UI)

    Agent 可在运行时根据用户意图动态生成、更新 UI 组件,支持三种模式:静态模式(AG-UI 协议)、声明式模式(A2UI)、开放式模式(MCP Apps)。

    ③ 共享状态层

    Agent 和 UI 组件可同时读写同一份状态,实现真正的双向交互——UI 可以驱动 Agent,Agent 也可以更新 UI。

    ④ 人在回路(Human-in-the-Loop)

    Agent 执行过程中可暂停,等待用户确认、修改输入后再继续,确保关键操作始终在人的掌控之下。

    ⑤ 自学习 Agent(Beta)

    基于人类反馈的持续学习(CLHF)能力,无需微调模型即可通过用户交互自动优化行为,支持按用户偏好个性化适配。

    ⚙️ 安装要求与步骤

    环境要求

    • Node.js 18+(React/Next.js 项目)
    • 一个 LLM API Key(OpenAI / Anthropic / Gemini 等)
    • 现有前端项目或新建 Next.js 项目

    ① 快速初始化项目(5分钟内启动)

    npx copilotkit@latest create

    按提示输入 LLM 密钥,自动完成项目脚手架搭建。

    ② 安装 Agent 技能包(支持 Claude Code / Cursor / Codex)

    npx copilotkit@latest skills install

    可重复运行,随时更新到最新版技能包。

    💡 典型使用场景

    🤖

    AI 聊天助手集成

    为现有 SaaS 产品嵌入智能聊天界面,支持流式输出和工具调用展示,用户体验媲美 ChatGPT。

    📊

    动态数据仪表盘

    Agent 根据用户问题动态生成图表和可视化组件,用户可与生成的内容实时交互。

    🔄

    跨平台 Agent 应用

    同一套 Agent 后端同时支持 Web、移动端和 Slack,无需重复开发,大幅降低维护成本。

    🌐 AG-UI 协议:Agent 与原生 UI 的桥梁

    CopilotKit 是 AG-UI 协议的发起方。该协议定义了 Agent 与工作流如何与用户端应用无缝连接,已被 Google、LangChain、AWS、Microsoft、Mastra、PydanticAI 等主流厂商采用。

    npx create-ag-ui-app my-agent-app

    ✨ 推荐理由

    如果你正在开发 AI Agent 产品,CopilotKit 几乎是前端层的最佳选择。它解决了 Agent 与 UI 之间的核心痛点——如何让 LLM 的推理过程优雅地呈现在用户界面上。

    最打动我的是它的 生成式 UI 能力:Agent 不再只能返回文字,而是可以动态生成真正可交互的 UI 组件。结合 AG-UI 协议,你的 Agent 可以无缝对接任意前端框架。

    另外,CopilotKit 对 人在回路 的支持也非常完善,这对于企业级应用场景至关重要——让 AI 处理繁琐操作,关键决策点由人确认,既提高效率又保障安全。

    适合人群:AI 产品前端开发者、SaaS 创业者、企业数字化转型团队。

  • 亚马逊首次披露数据中心用水量:一年25亿加仑,AI烧的不只是电

    亚马逊首次披露数据中心用水量:一年25亿加仑,AI烧的不只是电

    AI数据中心的水电消耗问题,最近几个月一直是舆论焦点。西雅图刚通过了一年的数据中心建设暂停令,亚马逊自己的员工也站出来支持这项禁令。就在这个节骨眼上,亚马逊第一次对外公布了它的年度用水数据。

    亚马逊数据中心
    亚马逊首次公开数据中心用水数据,引发行业热议 | 图片来源:The Verge

    数字是这样的:2025年,亚马逊全球数据中心总共消耗了25亿加仑水,换算过来大约是每千瓦时电力消耗0.12升水。这个数字比2024年下降了2%——注意,这是在亚马逊持续扩张运营规模的背景下实现的。

    亚马逊说自己比竞争对手更省水

    亚马逊在报告里放了一张对比图,显示微软、谷歌和Meta每千瓦时用水都比自己多。看上去确实不错,但细看就会发现比较方式有点取巧——谷歌的数据只涵盖了Gemini AI专用数据中心,而亚马逊报的是全部运营数据。

    更关键的是,亚马逊的数据没有把发电厂间接消耗的用水量算进去。数据中心用的电,发电过程本身也要消耗大量水。如果把这个因素考虑进来,真实的用水数字可能会大不少。

    那么亚马逊的数据中心到底是怎么降温的?根据报告,90%的时间里,亚马逊数据中心使用风冷散热,只有在”一年中最热的那些天的那几个小时”才会启用蒸发式水冷。同时,亚马逊还提高了服务器能承受的工作温度上限,减少不必要的冷却。

    亚马逊声称,自己的数据中心用水效率是行业平均水平的7倍。这个数字来自一篇去年发布的同行评审论文,亚马逊对它做了一些调整。至于调整得合不合理,外界暂时还没法验证——毕竟这是亚马逊第一次公布用水数据,独立研究人员还没有机会仔细审查。

    为什么用水数据这么敏感

    训练一个大语言模型需要多少水?这个问题过去几年被不少研究人员算过,答案因计算方法而异,但方向是一致的:AI的规模越大,消耗的水和电就越多。随着微软、谷歌、Meta、亚马逊纷纷加码AI基础设施投资,数据中心的建设速度已经超出了许多社区的承受能力。

    西雅图的数据中心暂停令就是一个信号。当地居民和环保团体担心,数据中心的密集建设会对区域水资源和电力供应造成过大压力。亚马逊员工公开支持这项暂停令,也说明公司内部的环保意识在上升。

    亚马逊选择在这个时候公布用水数据,时机颇为微妙。可以解读为透明的姿态,也可以解读为在监管压力来临之前主动出击、抢占叙事。不管动机如何,这些数据至少让外界第一次有机会对大科技公司的水资源消耗做一个粗略的横向比较。接下来,微软、谷歌和Meta会不会也跟着公布更详细的数据?值得关注。


  • Spotify联手环球音乐,让粉丝用AI翻唱歌曲

    Spotify联手环球音乐,让粉丝用AI翻唱歌曲

    AI音乐生成工具Suno和Udio过去两年一直走在灰色地带——它们用大量 copyrighted 音乐训练模型,让用户生成翻唱和混音,然后被各大唱片公司轮番起诉。现在,Spotify打算做一件不一样的事:先拿到授权,再让粉丝玩AI翻唱。

    Spotify应用图标
    Spotify宣布与环球音乐达成AI翻唱授权协议 | 图片来源:Getty Images

    5月21日,Spotify宣布与环球音乐集团(UMG)达成合作协议,允许粉丝使用生成式AI技术对自己喜欢的歌曲进行翻唱和混音制作。这个功能将作为一个付费插件,仅向Spotify Premium订阅用户开放,参与项目的艺术家将从中获得收入分成。

    “先征得同意,而不是先做了再道歉”

    这句话是Spotify去年预告AI音乐计划时说的,明眼人一看就知道在讽刺谁。被讽刺的对象正是Suno和Udio——这两家AI音乐生成工具的先驱者,在没有任何授权的情况下就用唱片公司的音乐训练模型,然后被三大唱片公司轮番告上法庭。

    Suno去年底以5亿美元与华纳音乐集团达成和解,Udio也先后与华纳和环球达成和解,但两家公司至今仍在应对来自环球音乐、索尼音乐等多方的版权诉讼。

    Spotify的路径截然不同。它直接去找唱片公司谈,拿到授权再做产品。环球音乐董事长兼CEO Lucian Grainge在声明中表示,这项合作能让艺术家与粉丝建立更深层次的联系,同时创造额外的收入机会。目前尚不清楚有哪些环球旗下的艺术家同意参与这个项目。

    Spotify的AI大扩张

    AI翻唱工具只是Spotify本周投资者日发布的众多AI功能之一。同期亮相的还有:基于ElevenLabs的AI有声书创作工具、面向播客制作者的AI问答和摘要生成功能、用于制作个人播客的桌面应用,以及为顶级粉丝预留演唱会门票的粉丝 engagement 功能。

    这一系列动作释放出明确信号:Spotify不打算让Suno和Udio独吞AI音乐生成市场。它手里握着全球最大的音乐用户群体,又有唱片公司的正式授权,这场竞争的天平正在发生倾斜。

    对于普通用户来说,能用AI翻唱自己喜欢的歌当然是个有趣的玩法。但真正值得关注的是这套商业模式:艺术家自愿参与、平台负责授权、收入按比例分成。如果这条路走通了,Suno和Udio那些还在打官司的案子,可能就彻底失去了意义——谁还会用一个随时可能被封禁的灰色工具,当有合法的替代品摆在面前的时候?