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Search: #智能体

面条的草稿箱
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无原创，纯转发

  1. Clawdbot：运行在你自己电脑上的个人 AI 助手

    Clawdbot 主打“AI 真的能做事”：它不是一个被托管在平台里的聊天机器人，而是运行在你的 Mac/Windows/Linux 上，能连接常用通讯工具与各类服务，把对话变成可执行的任务流。

    它能做什么

    • 本地运行、隐私优先：在你的设备上工作，数据默认留在你手里；可接入 Anthropic / OpenAI，也支持本地模型。
    • 任意聊天软件对话：WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage 等都能用（支持私聊和群聊）。
    • 持久记忆：能记住你的偏好与上下文，越用越“懂你”。
    • 浏览器自动化：可浏览网页、填表、抓取信息。
    • 系统级能力：读写文件、运行命令、执行脚本（可全权限或沙箱化）。
    • 技能/插件机制：用社区技能扩展，也可以让它帮你写自己的技能。
    • 集成丰富：官方列出 50+ 集成（如 Gmail、GitHub、Obsidian、Spotify、Hue 等）。

    快速上手（官方提供的一键方式）

    • 一键安装：curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
    • 安装 CLI：npm i -g clawdbot
    • 开始引导：clawdbot onboard
    • 另有 macOS 菜单栏 Companion App（Beta），适合和 CLI 搭配使用。

    https://clawd.bot/

    #AI助手 #开源工具 #自动化 #个人效率 #智能体
    openclaw.ai
    OpenClaw — Personal AI Assistant
    OpenClaw — Personal AI Assistant
    OpenClaw — The AI that actually does things. Your personal assistant on any platform.

  2. Amp 宣布下线 Amp Tab：Tab 补全时代正在退场

    Amp 团队宣布将移除 Amp Tab（内联 Tab 补全功能），理由很直接：这不再符合他们看到的未来。

    他们的判断基于一个变化——AI 写代码的占比正在迅速上升：

    • 一年前，代码大多还是人手写
    • 2025 年 6 月发布 Amp Tab 时，Amp 已经在写大部分代码
    • 现在，Amp 负责了他们 90% 的交付代码

    Amp 认为，Tab 补全与传统补全引擎来自“人写为主、AI 辅助”的时代；但这个时代正在结束。越来越多用户的工作方式变成：几天不打开编辑器，也能持续交付代码。瓶颈不再是“写得快不快”，而是“把代码产出、落地得快不快”。

    因此，Amp 将把资源投入到“后补全时代”的方向：默认由智能体（agents）完成大部分编码工作，而不是在输入时做局部补全。

    时间安排：

    • Amp Tab 将继续可用至 2026 年 1 月底
    • 之后如果仍需要内联补全，可考虑：Cursor / GitHub Copilot / Zed

    原文链接：https://ampcode.com/news/tab-tab-dead

    #AI编程 #代码补全 #开发者工具 #智能体 #Amp
    Ampcode
    Tab, Tab, Dead
    Tab, Tab, Dead
    We're removing Amp Tab. It is not part of the future we see.

  3. AI 现状：来自 100 万亿 Token 的实证研究

    a16z 与 OpenRouter 合作，通过分析超过 100 万亿 Token 的真实世界交互数据，揭示了大型语言模型(LLM)的实际使用情况。这项研究为我们提供了关于模型生态、用户行为和未来趋势的深刻洞见。

    以下是几个核心发现：

    开源模型的崛起
    开源模型已占据约三分之一的市场份额，其中来自中国的模型增长尤为迅猛。在开源领域，创意角色扮演和编程辅助是两大主要应用场景。

    智能体推理成为新常态
    LLM 的使用正从简单的单轮问答转向集成了工具调用、具备多步规划能力的“智能体推理”。更长的上下文输入和对推理模型的偏爱都证明了这一趋势。

    编程与角色扮演：两大支柱
    在所有模型中，“编程”是增长最快的专业应用，而“角色扮演”则是一个体量惊人的消费级应用，其使用量几乎与专业任务相当。

    “灰姑娘的水晶鞋”效应
    研究发现，当一个新模型率先完美解决了某个特定高价值问题时，其早期用户会表现出极高的忠诚度和留存率，形成稳固的“基础用户群”。

    价值驱动，而非价格
    LLM 市场尚未商品化，需求对价格相对不敏感。用户愿意为高可靠性的闭源模型支付溢价以完成关键任务，而开源模型则在成本敏感的高容量场景中占据优势。

    AI 使用的全球化
    AI 的使用日益全球化，北美地区支出已低于总额的一半，亚洲市场份额则翻倍增长至近三分之一，显示出强劲的消费和创新能力。

    报告揭示了一个多元、动态且竞争激烈的 LLM 生态系统。实际的用户行为往往超出传统认知，从智能体的兴起到角色扮演的流行，都预示着 AI 应用的未来充满了更多可能性。

    原文链接

    #AI趋势 #大语言模型 #数据分析 #开源模型 #智能体
    OpenRouter
    State of AI 2025: 100T Token LLM Usage Study | OpenRouter
    State of AI 2025: 100T Token LLM Usage Study | OpenRouter
    Read OpenRouter's 2025 State of AI report — an empirical 100 trillion token study of real LLM usage, model trends, and developer insights.
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