树水屋的智能体是什么

openclo 多智能体架构？今天来聊聊一个很多人都会遇到的问题，有 ai 助手的时候，到底该用子智能体，独立智能体还是 skill？ 今天一期视频给你讲清楚，主要内容分三个部分，第一，多智能体的核心原理。 第二，子智能体和独立智能体怎么学？第三，智能体和 skill 的 判断决策术。三种模式对比，先建立基本概念， open call 里 ai 助手有三种工作模式，第一种教子智能体，临时任务用完就消失。 第二种叫独立智能体，有固定身份和长期记忆。第三种叫 skill 工具模块，专门被调用的能力。子智能体还是独立智能体？子智能体最适合这几种情况，单次复杂任务需要隔离执行需要并行处理。多个独立任务 临时性探索不需要记忆积累。简单说，临时任务找子智能体。独立智能体呢？适合这几种情况，固定角色长期服务。比如客服顾问需要独立记忆，不和其他任务混淆， 需要绑定不同群不同账号，定时任务周期性运行，用户需要一对一私聊。简单说，长期服务找独立智能体。

兄弟们，这是一个直接长在网页里的 g u i 智能体，你只要输入一句自然语言，它就会自动操作当前页面。比如进入文档页，把使用概览总结成 markdown， 它会自动找到按钮，打开对应页面，提取内容，完成总结。 他没有依赖多模态大模型去理解整个网页画面，而是直接解析到幕数，转成大模型能懂的简洁文本描述，再让模型规划操作。因为全程都是文本，所以 token 开销较少，响应速度也快。 你可以通过 c d n 链接引入或 n p m 安装，把它集成到你的前端项目中。他自带了一套 ui， 可以 直接附用。当然也可以依赖他封装好的能力开发新的功能和界面。比如给你的网站加个操作演示助手。 page agent 依赖的大模型允许自由配置，只要兼容 open ai 格式就行。你也可以通过自定义工具和注入业务知识来扩展它的能力，让它能操作那些包含了复杂业务逻辑的弊端系统，比如 erp、 crm。 对 了，它还有个浏览器插件， 装上之后， agent 的 操作范围就不只限于单个页面了，而是可以扩展到整个浏览器。这个项目采用 mit 协议，完全开源，免费。

劲爆消息，全球开源机器人圈被一个视频直接引爆！一台装载了 open cloud 的 语数计一机器人在房间中移动，然后发生了一件以前从未有任何机器人做到的事情。 这台机器人突然开始理解空间和时间，他不仅知道房间在哪，人在哪，物品在哪，而且还知道什么时候发生了什么。发布者团队将这种能力称为空间智能体，这也意味着他具有了逻辑推理的物理基础。 我在前几天视频的里面提到， openclaw 让 ai 真正可以帮人干活，不再是只说不做，那么人形机器人就是它最好的载体。一定要重点关注这两个板块，兄弟们未来已至！

别再被机器人跳舞骗了，你以为他们只会耍帅炫技？今年三月，语数科技开源云丽芙 l m a b t 甄姬数据集，让机器人从舞台跳进厨房、医院病房。三月二十七日，语数科技发布相关实测视频，叠被子、洗碗、照顾病人、搬重物，样样稳准狠。网友直呼，这才是我要的全能 保姆！这可不是普通数据，以前机器人训练要靠实验室仿真，到了真实环境就水土不服，这就是行业头疼的仿真到真机红沟。但语数这套数据，全是真机实景采集，收衣服、做家务、并网护理的真实物理交互、环境扰动都一一记录，相当于给机器人植入了真人肌肉记忆。搬东西怎么 动重心，手够不着时怎么动脚，这些人类的本能反应全被拆解成三十六位动作指令位给机器人。以前要写上万行代码才能勉强实现的事，现在机器人上手就会。在医院，他能帮病人摇床、推轮椅，做实打实的护理，在家里叠被子、洗衣服、擦桌子，解放你的双手。在工厂，物料搬运、精准装配都能胜 任。更关键的是，这套数据向全世界开发者开源，后续还会持续更新，相当于给整个行业递上了商用说明书。 这标志着人形机器人行业彻底变天了，从以前拼空翻跳舞的炫技时代，正式转向凭实际操作能力的落地时代。资本市场早就不买账，花里胡哨的表演。二零二六年更是人形 机器人商业化元年，十万级量产在即。而语数的开源动作，正是从概念走向商用的关键一步。随着全球开发者共同打磨，解放双手的巨身智能机器人真的指日可待了。

观众朋友们大家好，这里是顽皮的程序员，如果你是一个极致懒惰者，或者说你连四百块的书媒派都不想买，只想空手套白狼，赶紧体验一下。那咱们今天来聊一聊租房方案云端的一键部署。 当然呢，这套方案的核心逻辑就是花一点点小钱，然后买别人二十四小时在线的宽带和电力，省去你自己维护硬件的时候，你可以去租云。 那目前我们国内玩家最推荐的两条路线是方案一，腾讯云的 lighthouse， 也就是说清亮云应用服务器，那它大概是下边这个样子， 那当然，你可以登录腾讯云的控制台，选择 lighthouse 的 产品，然后选择 opencloud 的 官方镜像，轻轻的点几下鼠标，系统就会自动装好。那你再配置一下你的 apik， 你 完全可以就这样慢慢的开始使用。它比较适合那些使用 qq 和企微的用户，因为它们可以直接一键登录，非常的简单快捷， 那你也不需要折腾那么多细枝末节的技术。第二个好的方案就是火山引擎，他是由字节跳动出品的，那大概配置类似于下边对于飞出的重度用户，这简直就是绝配，那价格更低，虽然贷款只有五兆，但是你跑一个文字智能体我觉得是绰绰有余。 他比较适合那些飞出的资深用户，也对预算非常敏感的人群，而且你是以常用的文字处理为主。 当然，如果你说我觉得上述的方案还是不能够满足自己，我有更加进阶的一些想法的时候，那你必须要看看 cloudfire 的 workers 加 r 二存储的方案，那么这叫 serverless 的 服务架构， 大概情况如下，它的核心优势就是代码直接部署到 cloudfire 的 全球边缘节点，完全不用管服务器的运维，它能自动的扩缩容，而且自带全球加速，是不是很爽？ 值得注意的是， cloudfire 是 全球最大的 cdn 加速服务机构，那么他们提供的所有的服务，你可以想象成全球最舒服，在各个地区使用都有非常良好体验的一种服务形式。那么它比较适合有开发能力的技术玩家，需要全球访问，而且追求极致的稳定性的这些人。 那么云端服务他有没有一些致命的缺陷呢？作为毒蛇架构师，我要给你喷一喷冷水，云端部署虽然非常省心，但是你失去了对硬件的物理控制权，你会面临三大问题。第一个就是你的数据安全，虽然数据加密了， 但是终究在别人的地盘上，大家想一想是不是也是有一点点心惊胆战的？第二个就是你的文件访问是完全受限的， 因为他毕竟是服务器，他没办法访问你家里的本地文件或者你局域网的设备，那这个时候你再去使用本地的一些文件去上传他就非常的麻烦了，对不对？ 第三个他对网络的依赖是非常严重的，一旦服务商出了问题，那你的智能体就完全瘫痪。当然我们经过上面的讲述，大家一定想明白了，云端部署最适合的两类人，第一类就是只想赶紧跑通工作流的新手， 那第二类呢？需要二十四小时消息转发，对于本地文件访问需求不大的移动办公族，如果你追求的是真正的第二大脑，那这一定只是你的临时居所，最终还得老老实实的搞台实体机， 那么他们的对比成本大概是下边这个样子。当然，作为一个老鸟，我想给广大的新鸟推荐一些路线，比如说你可以先用云端部署跑通整个流程，大概在这个过程中使用一到两周， 这时候你完全不用考虑安全问题，也不用考虑这些东西到底应该怎么实际的去操作，你只需要把你的流程跑通。第二个就是确定一下自己真的需要二十四小时在线的这样的服务。第三个再考虑考虑买实体硬件。那么对于老鸟的路线呢？我推荐大家直接无脑充实体硬件，云端只做备份和远程访问。 那么下一期我们将聊聊给你的龙虾选择，大脑模型的选择。那么在模型选择的榜单上，我们来揭秘一下谁才是最懂中文的赛博大脑是 kimi 呢？ ibisc、 cloud？ 或者哪一个才是你在脑海中盘旋的那个选项？那我会把每一个模型的优缺点，适用的场景，它们的成本全部给你讲透。 云端部署就是租房，本地部署就是买房，租房省心，但是他终究不是你的，买房虽然麻烦，但是他永远都属于你一个人。好，今天的内容就是这样，大家下一期再见。

你以为人形机器人是一条赛道？错，现在至少有三条路线在打架，而且未来只会活一条。现在做聚生智能的核心就三种路线，那第一种特斯拉擎天柱路线， 他们是 ai 驱动一切。这条路线的核心的一句话就是先把大脑做强，再让身体跟上，背后是谁？就是埃隆马斯克。那逻辑也很简单，就是用自动驾驶的 ai 能力 感知加决策，迁移到机器人，让机器人像人一样的理解世界加做动作，那本质是把机器人当会动的自动驾驶系统， 优点是上限极高，缺点就是短期很难落地。要语数路线是运动能力优先，那语数完全是另一套思路，先解决怎么动再谈智能，那他们干嘛起家的四种机器人控制算法，动力系统， 核心的能力是动态平衡加高性能电机加运动控制，所以你会看到语速机器人会跑会跳会后空翻，那本质是先做一个非常牛的身体，优点是工程落地快，缺点就是智能能力相对比较弱。那第三种资源路线， 他们是工程落地加场景优先。智远走的是最商业的路线，不追求极致的 ai， 也不卷极致的运动，而是先能用。那他们在干嘛？他们在进工厂做搬运，做重复的劳动。他们的核心逻辑就是场景驱动产品，而不是技术驱动幻想， 本质呢是先赚钱再进化。他们的优点就是最容易商业化，缺点就是天花板可能受限。那总结一下，就是三条路线，本质就是三种哲学，特斯拉擎天柱是 ai 优先，像人一样的思考，语数是身体优先先能动，智源是商业优先先能用。 那你站在哪一边？其实就是你对未来的判断。我问你一个问题，如果只能赌一条路线，你觉得是 ai 先赢还是身体先赢，或者说是先赚钱的赢？那评论区说你的答，我看看你站在哪一派。

挑战从零基础，小白自创 ai agent 智能体文机视频，将实现工作效和任务隔离功能的开发。上个版本我们的 agent 已经能够自主地认领和完成任务，但是所有任务共享一个目录。现在我们给每个任务一个独立的 gitwork tree 目录，用任务 id 把两边关联起来， 启动 codex， 让它创建任务。先把目标持久化，然后创建 worktree 并绑定任务传入自动将任务推进到 task id in progress。 绑定同时写入两侧状态， 然后在 worktree 中执行命令指向隔离目录首尾有两种选择，第一种是保留目录供后续使用，第二种是删除目录完成绑定任务，发出事件。 最后细节留的每一个生命纠期不就都写入 work tree events jason l 至此，本次项目彻底完成了，感谢各位观看！

现在是 ai 智能体迅速发展的时代， ai 智能体目前可以做什么？如果认为 ai 智能体仅仅可以做客服，那你想简单了，以后会有一个人管着很多 agent。 现在 ai 不 仅懂文科知识，数学知识，还懂编程。 我们给 ai 安排任务，它能拆解任务，并且自己把活给干了，不需要问我们的建议，它可以帮你订阅新闻，发邮件，写文案，餐馆定航班、定酒店，安排会议。 它可以调用各种软件，譬如微信、支付宝、飞猪等选择技能数白龙盒子。在 ai 时代，有比别人更聪明，更智能的 ai。

上周的鸡圈大新闻，相信你也听说过了。语数递交科创版 ipo 招股书称人形机器人出货量全球第一。但翻开招股书，有个数字让所有投资人心里咯噔一下。研发费用率百分之七点七三，这是什么概念？科创版硬科技企业平均数字是百分之十五以上， 一个具深智能的高科技公司，研发投入只有销售额的不到百分之八，背后有什么内情吗？今天我们就来拆解一下。 先看数据，二零二二年研发费用率百分之二十四，二零二三年百分之三十一，二零二四年百分之十七，二零二五年前九个月百分之七点七三。 注意，这并不是研发费用绝对值下降，从三千万增长到九千万，看起来是好事，但营收从一点二亿飙到了十一点六七亿，翻了三倍。而同行 u b 选花一点二四亿招一个首席科学家， 腾讯从 openai 挖谣般大佬的年薪也超过一个小目标。问题就在这了，聚深智能行业现在是什么阶段？是早期对吧？这个节骨眼上降低研发投入占比，就相当于短跑比赛刚开始，你说我节省点体力， 等别人加速了还追得回来吗？再看同行粤江的研发费用率，百分之二十，优必选是百分之三十六，语数呢？百分之七点七三， 看到区别了吗？有人说那语数营收增长快啊，十一点六七亿，比优币选还高，但语数毛利率百分之六十，优币选百分之三十左右。为什么？因为语数卖的是科研和展示场景，客户对价格不敏感。 u b 选做的是工业和物流场景，要真刀真枪拼成本，拼性能。换句话说，语数现在赚的是早期红利，不是技术壁垒的钱。科研客户买机器人是为了发论文做展示，不是为了让他真去干活。 这个市场有多大？ counterpoint 预测，二零二七年，百分之七十二的人型机器人会用于仓储汽车制造业， 而科研场景呢，占比不到百分之十。等科研市场饱和了，语数还拿什么去拼工业场景？所以回到最初的问题，百分之七点七三这个数字真能够支撑一场大脑的军备竞赛吗？当行业进入认知能力竞争阶段，语数的护城河在哪？

啊啊啊，晚安，玛卡巴卡。

分享一个好东西，有一个大佬，他整理了十七种智能体的高级架构，他真的就是一个正底开发者的作弊宝典，这个就是他十七种架构整理好的一张图，就每一个小框就代表一个架构，然后有些好比说这个就是多智能体交互的一个系统，然后像这个是 四维数，所以就是如果我们能有这张图，然后我们能得到他这个文档，就是之后在开发的时候就都可以时不时的拿出来参考一下，会减少很多时间。然后这十七个智能体架构我也做了整理，一共有五个部分。我们先看前两个部分， 比较简单的一个模式的话，那像有对应的反思机制啊，工具调用啊啊，推理行动，然后规划，那就他的一个单元就只现在只有一个智能题。然后第二部分就是多智能题写作了，那我比较熟悉的就是多智能系统， 智能系统，这个因为我的很多情况，在写作的情况，在营销的情况，这都是每个人负责一小趴的任务。然后大家集集成在一起嘛？集合在一起，然后我我看完之后，我对于混合集成这个它是什么类型呢？就是 同一件事情每个人都去做一下，然后大家最后在一起开开个小会讨论一下。第三部分的话就是记忆和推理嘛，有情景语义的双重记忆思维术，然后世界模型记忆的话，也是智能体很重要的一个部分，因为太多的 数据，太多的一些历史记录，就你总希望说他能合理的去记这些数据，然后既节省头肯，又能高效的完成工作。第四部分的话就是安全性和就是真实世界的交互嘛，像 这个是，嗯，计划执行验证，这个我去看了他的代码啊，你在完成之后你再加一个验证的智能题，然后你要去反驳一下他，然后你给他就是榨汁一下，评价一下， 然后最后一部分就是学习和适应。呃，那这个其实相当于是一个最高维度的，就你希望这个智能题本身就能迭代，然后你可以通过什么样的一个操作方式？ 从五个部分看的话，我们也可以看到，就是说他有简单的，也有难的。我们在实际开发环境中，然后我们可以参考一下这里面的架构，用一个或者多个去为我们的整我们自己的系统，去更好的去完善他嘛，都会很有启发。我也整理了三点，就是这样一个架构文档 能对我们有什么帮助？肯定是他解决的是一个框架的问题吗？就是在开发过程中呢，具体的代码可以让 ai 去写，然后我们自 花更多的精力和时间去探索跟框架、跟架构有关的一些难题。这类文档，然后也是大佬整理的，然后就可以很很好的提高就我们自己 web coding 的 这种效率和效果，然后小白也可以写出非常优美的代码。

语速炸场人形机器人真机数据即开源，中国巨深智能直接提速三年，为什么说语速？这波开源是改写全球人形机器人赛道的王炸？不是代码，不是模型，是全场景全身摇操作，真机实测的顶级数据级 uniform wbt data set 正式上线，高频滚动更新，直接把行业卡了五年的最大瓶颈砸穿，一千破行业死局，数据荒才是真卡脖子，人形机器人想落地卡在哪？仿真数据不等于真实物理，落地必翻车，真机采集成本百万级，小团队根本玩不起场景单一，动作简陋，离家用商用差十万八千里。 语数直接把机。一、真机全身摇操作，数据开源，收衣服，放洗衣机，捡枕头、收盘子，全是真实家庭高频刚需，多机位高帧率全关节信号，拿来就能迅，开箱就能跑。二、深层价值不止，开源数据是重构产业逻辑，降为打击研发门槛，高校小团队不用在烧钱彩数据省六到十二个月周期研发成本砍百分之八十， 全民皆可做。人形机器人算法加速 agi 机身落地数据是世界模型的燃料，高质量真机数据，让机器人从指令执行进化到自主理解、 预判纠错，离通用机器人更近一步。中国标准走向全球。宇树用真机数据定义训练范式，推动数据模型硬件闭环迭代，把中国技术路线定进全球。聚深智能主战场， 生态碾压级优势，开放更多开发者，更多场景，数据，模型更强，硬件更好，形成别人超不走的正向飞轮。三、这不是简单分享，是赛道拐点。以前硬件内卷、算法内卷、数据内卷。现在，宇树把底层数据底座铺好，全行业站在同一起跑线，冲刺落地，家庭服务、养老陪护、工业操作、商用接待， 所有场景都将被重新定义。这不是技术 demo， 是 聚深智能的一米之内的时刻，中国机器人不再只拼硬件肌肉，开始输出数据大脑与生态标准语数。这一步，让全球看到，聚深智能的未来正由中国定义。

先看视频，就在刚刚，语数之一，机器人在医院场景的实测影像火爆全网， 视频里之一，不仅能灵巧穿梭于病房，更独立完成了导医、巡诊、药品递送等一系列高难度任务。面对全球护理短缺，机器人医疗助理的时代或许就要来临， 那由此看来，护理工作者离失业还会远吗？要知道这样一个机器人才不到七万，价格非常的低， 仅仅是一名护士一年的薪资，而且他能二十四小时的在临床上倒一巡诊和拍药。所以我们真的会被淘汰吗？机器人这个未来大趋向真的会取代人工吗？我们有没有必要考个编制，领个铁饭碗呢？

语数，今天炸场发布全新机器狗 a s 二，马年开工第一王炸直接把四足机器人卷到了新高度。它自重只有十八公斤，动力却翻倍稳扛重物，雪地、乱石、水沟、丛林都能轻松跑。 防水等级， ip， 五四小雨天气照样能上岗。真正厉害的是它能直接进场干活，电力巡检、安防巡逻、应急救援冲前线、山地运输、园林配送、户外勘探当助手。还能搭配灵巧臂，科研开发、智能陪伴全都行。 续航超四小时，负重十五公斤能跑十三公里。从实验室走向真实的工地灾区、厂区。山林 玩具变工具，商用时代真的来了！从追赶到领跑，中国四组机器人早早已站在世界第一梯队。语数， a s two 不 只是一款新品，更是中国硬科技的底气。 未来这些国产机器伙伴会走进更多行业，让世界看到中国制造的力量，为国产科技点赞，我们的未来值得所有人期待！

如果您家里面也想装一个类似这样的智能球阀来手机远程控制关水和开水，那这个就比较适合您。我们看一下这个是已经装好的一个情况，这个时候的话我们既可以手动来开关水，你试一下，然后开水，然后我们关一下， 然后我们还可以通过你家 ap 来实现远程控制，这个是界面，我们来开一下， 对吧？然后我们可以远程关水，我们关闭满水慢慢就关掉了，这样子是不是很方便呢？

请问我能下去游泳吗？这里是仙本纳水屋，可以下去游，但得小心脚下。请问我能下去游泳吗？我看你是活够了。这是万年冰川，坑又深又冷，说不定还能解锁什么史前细菌， 到时候打捞上来你就是零号病人。请问我能下去游泳吗？你当自己是贝爷啊？这可是亚马逊河人类禁区，别说森染鳄鱼这种大家伙，就是一群食人鱼都能让你瞬间白骨化。请问我能下去游泳吗？ 我看你不是五行缺水，是五行缺心眼。这是青海的鹅，薄凉硫磺壶，水体腐蚀性极强，清道夫来了都得含着泪走。请问我能下去游泳吗？千万别冲动，这是废弃矿坑积蓄的死水， 不仅万年不流通，还可能自带辐射 buff。 请问我能下去游泳吗？眼睁那么大看不见吗？这叫马尾藻海，海面全被盖住了，下面的生物都死绝了，全是毒气，是实打实的生命禁区。 请问我能下去游泳吗？问了就是不可以。这是长白山天池，海拔两千多米，湖水温度极低，下去就别想上来了。 请问我能下去游泳吗？呦，还挺有少女心，这是西伯利亚的粉色盐湖，盐度高的吓人，下去游一圈小仙女直接给你腌成老腊肉。请问我能下去游泳吗？你游个锤子，这是恒河下游，水里啥玩意都有， 元素周期表都快凑齐了。请问我能下去游泳吗？你可真敢想，这叫艾肯泉，外号魔鬼之眼，周围寸草不生，就是因为水里含流量太高了。请问我能下去游泳吗？绝对不能下，这是漩涡， 一旦被卷进去，生还的可能性基本为零。这地方我能去游泳吗？万万不可！这是美国大棱镜温泉，看着像仙境，其实水温高达八九十度。 你下去可就不是看风景了，是直接变成一锅五彩斑斓的熟肉。这地方我能去游泳吗？这个可以有。这是广西的澄江河，水清得跟玻璃一样，在浅滩玩玩水还行，但深水区可别乱闯。