观妙

2026 年 6 月 1 日，一家低调的新加坡 AI 公司扔下一枚重磅炸弹：旗下三大核心模型 API，无限期免费开放。在 OpenAI、Anthropic 纷纷涨价的当下，这家公司想干什么？ Agnes AI 是谁？如果你对 Agnes AI 感到陌生，并不奇怪。这家公司没有硅谷的炫目光环，也没有 DeepSeek 那样的破圈式引爆。但它的一组数据足以让行业侧目： 全球排名：Artificial Analysis 全球 AI Lab 第 9 名 全球用户：超 800 万，覆盖 180+ 国家 ARR：接近 2000 万美元 估值：超 1 亿美元（2025 年底） 所属实体：Sapiens AI（新加坡），关联南京开为网络科技有限公司（2016 年成立，国家高新技术企业） 从数据来看，Agnes AI 已经是一家在增长、营收、技术排名三个维度都站得住脚的 AI 公司——只是它太低调了。 创始人：一个有”执念”的技术理想主义者Bruce Yang（杨通）的履历堪称标准的”精英模板”： 新加坡莱佛士中学（顶尖中学） 加州大学伯克利分校，数学与计算机双学位，师从图灵奖得主 ...

原文来源：36氪 - 限时免费试用！天工SkyClaw Agent模型半价享顶级性能 5月26日，昆仑万维旗下天工 AI 正式推出高性能 Agent 模型 SkyClaw-v1.0，并同步发布轻量化版本 SkyClaw-v1.0-lite，兼具顶尖性能与极致性价比。 SkyClaw-v1.0 支持百万token上下文，深度适配各类真实智能体工作场景，重点优化复杂工具调用、多轮任务执行、代码生成、文件编辑、交互式应用构建与研究型数据分析。模型经过大规模 mid-train、高质量合成任务 SFT 与端到端强化学习优化，可在 OpenClaw、Hermes、Nanobot 等主流 Agent 环境中运行，同时适配 Claude Code、Codex 等代码 Agent 框架，通用性与兼容性拉满。 Agent 模型和 Agent framework 的组合，正在改变模型的使用方式。过去，模型主要回答问题；现在，模型被放进一个能读取仓库、调用工具、编辑文件、运行测试、观察反馈的执行环境里，开始承担完整工作流。SkyClaw-v1.0 针对的正是这个阶段：让模型在长上下文和工具环境中持续...

自 AI 诞生之初，人类科学家便试图让机器模仿人类的思维，以期铺就通往 AGI（通用人工智能）的道路。 AI 1.0 时代：有问必答的智能助手AI 1.0 时代，它对普通人最大的价值，或许只是提供情绪慰藉——一个永远在线、有问必答的智能伙伴。那时候的 AI 更像一位耐心的陪练，安静、可靠，但还远谈不上变革。 AI 2.0 时代：真正的爆发AI 2.0 时代的真正爆发，源自 Agent（智能体）时代的到来。这宛如 Web 2.0 时代的降临：人们从二维文本的浅滩，跃入多姿多彩的多媒体海洋。 Agent 时代正是 AI 时代的 Web 2.0 版本。 在这个周期里： 昨日新知的墨迹未干，下周或许便已泛黄过时。 知识与工具的产出，正如新一轮的宇宙大爆炸——密集、迅猛、目不暇接。 OpenClaw 作为 Agent 框架的代表之一，正在成为这场大爆炸的核心引信之一。它让普通人也能以极低的门槛搭起自己的智能体工作流，技术平权从未如此触手可及。 🦁 与巨兽共生面对这般变迁，迷茫与焦虑在所难免。 回望百年前的马车时代，或是上一个互联网浪潮，总有一群人在焦虑中彷徨。但换个角度看——...

2026年5月25日，「观妙-AGI&Agent研讨会」群聊摘录，基于弈韬与群友的真实讨论延伸采写。 一、一个换电脑的问题，引发了一场架构讨论故事从一个朴素的需求开始。 广州的群友说，笔记本装的东西越来越多，扛不住了，考虑换台式机。深圳的弈韬脱口而出： 「换统一内存的机器。」 对方一头雾水：「啥意思？NAT？」 于是弈韬在群里现场开了一堂微型架构课——从内存和显存的分工说起，到统一内存的工作原理，再到为什么这是 AGI Agent 时代的必然选择。一条讨论串不知不觉延续了十几条，信息密度极高。 二、传统架构的隐疾：永远有一个角色在「围观」要理解统一内存为什么重要，首先要理解传统 PC 架构里的那个结构性浪费。 内存 vs 显存——两个老死不相往来的兄弟传统 PC 的存储体系是这样的： 内存（RAM）：容量大、速度快，用来跑程序、存数据。你开 Chrome 吃掉的几十 GB 都在这里。 显存（VRAM）：容量小、速度快，专门给 GPU 跑图形和 AI 计算。 问题是，两者互不相通，绝不共享。内存满了就是满了，显存再空着也帮不上忙；显存满了，内存再富余也没法给...

一、痛点：Agent 的”金鱼记忆”你让 AI Agent 帮你看一份文档、写一段代码、查个资料，它回答得头头是道。但半小时后，当同一批上下文出现在新 session 里——之前的判断、中间结论、偏好取舍，一概清零。 这就是 Agent 的”金鱼记忆”：当前 session 内的上下文窗口再长，session 一关，一切归零。 传统应对手段是”上下文拉满”——把所有历史塞进 System Prompt。问题是： Token 成本线性增长 噪音越积越多，信号越压越弱 可读性归零：十万字日志，谁看得懂 问题的核心不是”存不下来”，而是”存了之后找不到、用不了、还贵”。 二、核心理念：分层 + 符号化我们的方案不追求”全量存”，而是做两件事： 分层：按价值密度将记忆分成 L0–L3 四层，低层密集检索、高层语义抽象 符号化：用 Mermaid 图、关系表、语义标签替代自然语言日志，让机器快检索、让人一眼可读 这和传统向量方案的差异很清晰： 维度 传统向量方案 分层符号化 存储粒度 chunk × N 条向量 4 层语义金字塔 检索方式 语义相似度 topK 分层...

AGENT 时代全面来临，三大运营商推出 TOKEN 套餐！ 1️⃣ 运营商的 TOKEN 套餐到底是啥？最近三大运营商（移动、联通、电信）都推出了 TOKEN 套餐——把原本只有云服务才用的计费单元搬到手机话费账单里。听起来很高大上，实际上 价格和流量根本不匹配。 以江苏移动为例： 月费 40 元 套餐里标的只有 2000 万 TOKEN 换算下来，1 TOKEN 只值 0.02 元，也就是说 1000 元只能买到 5 万 TOKEN。 这么贵的”流量”，到底是市场需要，还是随便敲定的？很多人已经在社交媒体吐槽：这简直是拍脑袋决定的产物。 小提示：如果你只是想玩玩大模型，却不想被高额 TOKEN 账单逼到墙角，下面的方案更划算。 2️⃣ 赛博菩萨——MonkeyCode 的每日免费 TOKEN我平时用的 VibeCoding（MonkeyCode AI） 平台，每天都会 免费发放 3000 万 TOKEN 给所有免费用户。关键是，这些 TOKEN 可以直接调动一线大模型，包括我亲自跑了两个月的 qwen3.5-plus。 直观对比 项目 运营商套餐（江苏移动）...

2026 年 5 月，腾讯在同一条产品线上同时亮出了两款 AI 助手：Marvis（马维斯）和QClaw（小龙虾）。 名字听着像兄弟，实际上还真是同门——腾讯内部称为”龙虾特攻队”产品矩阵，两家团队分别来自应用宝和电脑管家，各出奇招。 但如果你仔细对比两者的设计思路，会发现一个很有意思的现象：它们几乎在同一时间回答了同一个问题——“AI 助手到底应该长什么样？”——而给出的答案完全不同。 一、Marvis：操作系统层级的 AI 助手Marvis 由腾讯应用宝团队打造，产品负责人王秋阳，业务负责人蔡建涛。2026 年 5 月 20 日正式上线，Windows、Mac、安卓三端可用，iOS 版本预计 6 月中旬推出。 核心定位：操作系统层级的 AI 助手。 说白了，Marvis 想要做的是把电脑变成一个可对话的智能终端。你不需要打开某个 App，不需要记住快捷键，直接用自然语言跟操作系统对话——“帮我整理桌面”、”把这张图传到云盘”、”帮我对比这两个文件”，Marvis 可以直接操控文件系统、系统设置、已安装 App。 它走的是系统级深度整合路线： 文件层面：理解文件内容、批量重...

2026 年 5 月 20 日，AI 行业迎来一场密度极高的信息爆发。Google I/O 2026 用一场 keynote 改写了搜索、多模态和 Agent 三个维度的游戏规则；与此同时，Anthropic、Meta、AWS、xAI 和 DeepSeek 在同一周密集出手，Agent 从”概念演示”加速走向”产品落地”。 今天是 AI 发展史上的一个分水岭节点。 一、Google I/O：搜索框 25 年最大重构Google 把用了 25 年的搜索框换掉了。 新的搜索体验叫 “Ask Google”——不再是输入关键词、等待蓝色链接列表，而是一个支持文本、图像、文件、语音的多模态对话入口。AI Mode 月活突破 10 亿，搜索量创历史新高。 这意味着什么？ 关键词匹配 → 对话式智能，不只是交互形式的改变，而是搜索引擎商业模式的底层切换。广告主、SEO 从业者、内容创作者——整个搜索生态都需要重新思考。 与此同时，Google 在同一天发布了三款产品，形成完整矩阵： Gemini 3.5 Flash：打破”智能模型必须昂贵”的行业铁律，企业推理成本可削...

摘要：名字一个比一个能打？拉出来比一比才知道。13 个模型，780 局五子棋，全程 AI 自己下自己赢，没有人工操盘。 MonkeyCode 里内置的大模型越来越多，我们发现一个很现实的问题：模型的名字一个比一个能打，用户打开列表以后经常陷入沉思——这个强吗？那个适合写代码吗？我今天到底该选谁？ 所以我们就决定整点直观的。 光看参数、榜单、宣传页都太抽象。模型厉害不厉害，拉出来比一比。 于是就有了这场 AI 五子棋竞标赛。 为什么是五子棋？规则简单，大家都能看懂：黑白轮流下，谁先连成五个谁赢。没有复杂术语，没有隐藏规则，输了也没法说”我这是战略性试探”。 同时五子棋又刚好适合考模型能力：它需要看局势、算威胁、做取舍，还得在回合制里一步一步推理。对 AI 来说，这比”请你夸夸我”要真实多了。 01 参赛模型这次比赛一共有 13 个模型参赛： 模型 定位 gpt-5.5 当前榜首热门选手 gpt-5.4 稳定强力通用模型 gpt-5.4-mini 轻量版速度型选手 gpt-5.3-codex 代码场景专用选手 qwen3.5-plus 通义高性能旗舰...

最近在研究 AI Agent 的内容自动化能力，顺手把三个紧密相关的开源工具串了起来。这篇是实用教程，不讲空泛的概念，每个工具讲清楚：它是什么、为什么值得用、怎么上手。 一、三件套概览三件套解决的问题不同，但组合起来能覆盖”内容采集 → 浏览器操作 → 多平台分发”的完整链路： 工具 核心定位 解决的问题 AiToEarn AI 内容分发平台 一键把内容发布到 12+ 个社交媒体 Browser Harness CDP 浏览器控制框架 让 LLM Agent 直接操控 Chrome CamoFox 反检测浏览器 AI Agent 绕过反爬虫，稳定访问各平台 三者组合后的能力：让 Agent 自动完成”采集→处理→发布”全流程。 二、AiToEarn：AI 驱动的多平台内容分发2.1 它是什么AiToEarn 是一个 AI 驱动的内容分发平台，核心卖点是一键把内容同步到多个社交媒体。国内支持抖音、小红书、B站、快手、视频号、微信公众号；国际支持 TikTok、YouTube、Facebook、Instagram、Threads、Twitter、Pinte...