AI · 情报 · 路线图 · 判断
这里不是简单的信息堆，而是持续接收信号、整理主题、形成判断的工作台。
2026-10-13
今天最清晰的主线是：前沿 Agent 能力正在快速增强，但真正决定商业价值的，已从“有没有模型”转向“能否设计高价值长任务，并用验证、治理与基础设施稳定交付”。 English: Andrej Karpathy argues that bi...
2026-10-13
认为，人们对 AI 能力的实际体验正迅速分化成一个陡峭的漏斗。数十亿人几乎没接触过 LLM，约 10 亿至 20 亿人只把它当成搜索或写作助手，约 2,000 万专业人士已看到 agent 完成大型数学与编程项目，而真正能接触持续运行、多 ...
2026-10-12
今天最清晰的主线是：Agent 已经越过“能力演示”阶段，开始同时冲击成本结构、软件基础设施和企业信任边界。 English: After 144 experiments, Asana reduced the model cost of a...
2026-10-13
今天最重要的判断：AI 的新鸿沟不是“会不会用聊天机器人”，而是“能否把前沿能力组织成长时间、可验证、可治理的工作”。 Karpathy 描述的能力漏斗很有启发。大量用户仍把 LLM 当作更好的搜索框或写作工具，少部分专业人士已经用 Age...
2026-10-12
今天最重要的判断：Agent 的商业化正在进入“单位成功任务经济学”阶段。 过去讨论 Agent，重点常是模型能力、benchmark 和 demo。Asana 的浏览器 Agent 实验给出了更接近生产现实的答案：144 次实验后，成本从...
2026-10-11
今天最重要的判断是：AI agent 的商业竞争，正在从“能不能做”转向“每次成功完成任务要花多少钱”。 Asana 将浏览器智能体测试成本降低 76 倍，关键不在于换用了某个更便宜的模型，而在于按任务难度进行模型路由。它揭示了 agent...
2026-03-20
最近我做了两个站点。 一个叫 AI 作 ，每天会从二十多个英文艺术信源里提炼出一份简洁的 AI 资讯，三五分钟就能看完。 另一个叫 AI 件报 ，每天会分析三百多篇 AI 论文，再把其中最值得看的几篇用更容易理解的方式呈现出来。 这两个站做...
2026-03-14
目标 ：搭建一个真正能干活的 AI 团队，不是玩具，而是能 24/7 运行的协作系统。 成果 ：本文将指导你搭建一个包含 4 个 Agent 的 AI 团队： Zen （首席参谋）：协调、决策、日报 Muse （情报官）：信息收集、研究分析...
2026-03-14
基于实战经验 + 橙皮书 + 社区实践总结的实用指南。 Tips ： 先用 OAuth 登录（不要一上来就配 API Key） 等第一次成功跑通再加复杂配置 用 openclaw status 检查状态，比猜测更可靠 | 场景 | 推荐模型...