gemini不能建智能体了吗
如果你到现在还在手动写 listing， 那 就真的已经 out 了。今天教你用 germany 三点零搭建专属 listing 专线智能体，三十秒写出专家级的 listing！ 首先打开谷歌 germany 后台，点击左侧探索 germ， 找到并打开 germ 管理器，点击新建智能体，进入搭建页面。 智能体由名称、说明、指令、知识库四个部分组成。填好名称号说明，输入图片中对应的指令。指令需要覆盖四大核心维度，分别是竞品初单词分析、 a、 b、 a 数据整合运用、竞品类型深度分析以及产品核心属性提取。记住啊，精准指令才是智能体产出优质内容的关键。 接着要去填充知识库， ai 文案最容易踩合规的边界，因此我们需要提前建立亚信合规文档，包括平台的禁用词、违规的表述类目、创作规范、 rules 标准要求等等。将合规文档上传到知识库，让 ai 学习并遵守平台规则，从根源上避免类似于触碰红线。 设置完成后，点击保存，你的专属智能体就搭建完成了。需要全套搭建流程和指令内容的买家，三个六包走，你要注意，必属精品！
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01:04查看AI文稿AI文稿如何让 gmail 三点零在三十秒内交付一份符合 rufus 实时解锁逻辑，避开违规词雷区，并且能够直击进行痛点的专家极力性呢？今天一条视频给大家讲清楚 gmail 三点零搭建 rufus 极力性拷写智能题的保姆级流程。首先呢，我们打开 google gmail， 然后点击左侧的探索 gem， 打开 gem 管理器。并且呢新建 gem 智能体，由四个部分组成，包括了名称说明，指令、知识库。然后呢，我们就要开始去设置智能体了，点好这里的名称和说明，并且呢输入核心指令，包含了竞品的出单词分析， a b a 数据，竞品分析、属性提取四个维度， 具体的指令内容呢，可以参考这里。下一步呢，我们就需要去填充知识库， ai 文案呢，有可能会触碰合规边界，我们呢可以去建立一个合规文档上传的知识库，用来规范 ai 生成的内容。最后呢，点击保存，我们就获得了一个专家级的 listening 解析智能题了， 想要让它工作的话呢，准备好产品的这四个文档，就可以获取相应的结果。如果不清楚的话呢，我将整个搭建流程和指令内容都梳理好，到这里了，关注我三个六，分享给大家。
2213雨林木风（籽料看我简介）
03:23查看AI文稿AI文稿先给兄弟们看一下我们用智能体做出来的视频的流量，我自己看完都愣了一下，这个是我们一个才起不久的账号，才跑到第十个视频流量就已经跑到几万了，这个是数据，兄弟们可以看一下。 今天就聊聊我是如何用这摩尼三来做出一个靠谱的智能体。先点赞收藏这块强调一下啊，限阶段这摩尼三还是最强的工具，但是整体使用下来还是这摩尼三是最靠谱， 输出内容是最实用的。说实话，一开始我在用 ai 的 时候也跟个无头苍蝇一样，每次搭建智能体，在那个对话框里面输入几十个字的题文字，比如平时我们结合自己的行业，因为我们是做流量的，你现在是一个短视频 专家，帮我想想怎么做视频，并且做出大 这种提示词，要么就是回答的驴唇不对马嘴，要么就是回答的多少是差点意思， 前十条视频发出来根本就没有效果，我就在想这个 ai 也没有说的那么牛逼吗？是不是我自己还不太会用 ai？ 后来我一犯懒，想到一个反常识的办法，后来发现这是一条正确使用折磨你来搭建智能体的捷径。这招特别适合咱们那些想用 ai 智能体 自己的行业赋能，但又会天天聊不到点子上，问不出来自己想要的答案，那些兄弟们我是怎么做的呢？给大家看一下。第一步我也没直接建智能 体，太麻烦，我就打开这个 pro 的 模型，这个模型目前是能力最强的，其他几个普通模型比 pro 的 这个逻辑思维还有这个思考深度要稍微差一些，然后就可以跟他聊了。比如你可以说我想做个新号搞流量，但我不知道怎么弄。 注意啊，这块不要着急要结果，你就跟他多聊上一会，把你想做的方向，把你的困惑全部 都聊清楚，这是他出的内容。这块我只是给兄弟们做一个示范，当你觉得跟他们聊完，他们能给出你的答案，让你感觉 ai 讲的东西还是靠谱，还是有点实用价值的时候，你就可以这样说了，既然你已 经懂了万物，万物，万物皆是此物。 把这段命令发给他之后，你看他会直接给你甩出来一个超级专业的指令，像这样，而且还带有一定的代码，这个逻辑就通了呀，人家肯定是比我们更懂怎么 指挥人家来干活了，对吧？最后一步最简单了，我们直接把这段他自己写的提示词点这里有个复制按钮，然后粘贴到。在这块我们创建一个智能体，点击新建名字这块的话，你可以随便起一个叫流量， 然后说明这块其实不重要的，最重要的是指令这块，把刚才他给你输出的指令复制进来，然后点击这块保存 这个智能体看，正在创建当中。看现在就创建好了，已创建名为流量大师的智能体就可以开始对话了，到这一步就算完事了。用我这个偷懒的办法做出来的流量大师，那才是真正的懂你。我就是靠这种偷懒的办法，把新号的第十条视频做出了这种几万的这种播放量。大家如果也想用正 你给自己搞一个流量大师的话，真的建议试试这招，咱评论区一块聊聊，看看你的智能体给你带来了多少意外之喜。
1.2万得宝聊AI
09:01查看AI文稿AI文稿前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了，评论区两级分化，有人说这套架构确实提效明显，也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来，建议先点个赞，关注加收藏。我的态度很简单，没有调查就没有发言权，跑一遍再下结论。 好，先说清楚这套架构到底有什么好处呢？第一，在复杂编码场景下，极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵，但我们不让他写一行代码，只让他当甲方领导，当项目经理，分析需求、拆分任务、验收结果，最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二，实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理，负责规划和验收。 codex 是 后端开发，负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师， 担任代码审查和安全审计。第三， codex 和 gemini 成本几乎为零，量大管保。结论就是 cloud 出脑子， codex 和 gemini 出力气，钱花在刀刃上， 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前，你需要确保三样东西都装好了，分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client， 执行视频中的三个查看版本的命令，如果都有版本号输出，那环境就没问题，没装好的先暂停视频去装一下。 第四，也是很多人漏掉的一步，理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层， cloud 启动时自动读取，里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层， superpowers 是 能力层，提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层， c、 c、 b 是 通信层，让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五，在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理， codex 是 后端开发， gemini 是 前端开发，这是最基础的角色分工，简单明了 降级机制，明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式，使用 superpowers 进行任务设计，通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取，不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好， cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令，进行 superpowers 插件安装，执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现， successfully 就 证明安装成功。 安装完成后， cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力，这些能力后面实战中会用到，非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信， linux 和 mac 用户安装 tmax 即可， windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例，安装方法很简单，一条命令就搞定，执行命令后，我们进入新的终端环境。第八，安装 ccb， 全称 cloud code bridge， 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意， ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献，它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本，安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后，我们执行 git clone 下载 ccb 项目，下载完成后 cd 到项目目录， linux 和 mac 用户执行 install h install 命令， windows 用户用 powershell 执行安装脚本，安装过程中 c c b 会自动配置通信组建，并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令，等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息，整个安装过程非常顺畅，基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤，第一步，编辑局域， cloud md 定义协助规则。第二步，安装 superpowers， 提供标准化工作流程。第三步，下载安装 ccb， 打通多模型通信。三步走完，整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节，执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令，启动协助系统。 第二部分， cloud 是 项目经理，只动嘴不动手， codex 和 gemini 是 干活的，成本几乎为零，这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务，我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示， cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求，制定开发计划，可以看到它在分析需求，确认技术栈，设计系统架构，整个过程完全自动化，不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划， 规划的非常清晰， gemini 和 codex 的 分工非常明确，甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容，这就是 superpowers 规划能力的价值，省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex， 你 看画面上， codex 收到命令后，立刻开始疯狂扣顶，速度非常快，文件在不断滚动， 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时，他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务， 两个模型现在是并行工作的，互不干扰，效率拉满。 gemini 收到了任务。你看，任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细， 这就是 cloud 作为项目经理的价值，把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求，我们稍等一下，看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度，建立了三个 task， 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看，它自动创建了任务列表，标注了负责人和当前状态，这就是项目经理该干的事情，实时监控进度，确保项目按计划推进。 这时候， cloud 发现 gemini 只是确认了任务，而并没有真正开始执行。随后， cloud 重新将任务委派给 gemini， 催他赶紧开工，你看这个监工效果是不是很到位。另一边， cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度，结果发现 gemini 还是只确认了任务，没有动手， 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色，无需让用户去处理这种特殊情况， 只需要把任务交给 cloud， cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理，直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码，一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程，直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作，但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用，所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力， cloud 完成了代码审查，出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告， 报告内容非常清晰，详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞，以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况，质量相当高。 好，我们来做一个总结， c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效，节省 token， 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收，所有编码工作全部委派出去， 降级机制保证了系统的容错能力，任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量，而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex， 两个模型跑通一个完整流程，稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化，把今天搭的这套工作流接入，持续集成流水线。点赞关注不迷路，我们下期见！
1.1万大力AI
00:29查看AI文稿AI文稿这次谷歌发布会，才算读懂未来 ai 真正走向。谷歌大会核心只透一个底层逻辑，不再单纯对 ai 模型性能，谷歌海量搜索流量、十亿级用户数据做底盘，把 g m 代智能体下沉到系统底层，目的不是比拼对话能力，而是剥离手动操作， 让 ai 自主完成生活办公全流程行为决策，从搜索直达执行到手机全程自主打理事务，本质是把用户从操作端彻底解放。谷歌放弃单点 ai 优化权力，布局全域自动化生态，抢占下一代人机交互主导权。
44企业算力炼丹炉
02:15查看AI文稿AI文稿朋友们，就在今天凌晨，谷歌 i o 二零二六炸穿了整个科技圈。这根本不是一场普通的发布会，这是谷歌亲手用 ai 把自己过去二十年赖以生存的一切， 全部推倒重来。最恐怖的不是新模型，是 gemini spark， 这是一个关机也能跑的个人 ai agent， 他二十四小时挂在谷歌云上，你关掉电脑、手机，他照样帮你干活。汇总一周的工作，写邮件，组织派对，自动发提醒，甚至可以同步你的日历和邮箱， 把所有的琐事全揽了。谷歌搜索呢，也彻底完了。以后啊，你不用再一条条翻网页，直接让搜索 agent 帮你长期跟踪任何事。 低于十五倍市盈率的生物科技股、你想买的球鞋、联名小区的租房信息一有变动，他自动就给你发更新。 甚至你问黑洞是怎么影响时空的，他能直接给你生成一个可调参数的交互式动画，包括整个代码圈，也直接炸锅了。 九十三个 agent 并行工作十二小时，从零写了一个完整的操作系统，还能跑经典游戏毁灭战士，总成本不到一千美元。 以前工程师干一周的活，现在 ai 一 晚上就搞定了。还有能理解物理规律的视频生成模型。 james armani， 你说一句话就能把普通视频改成黑洞场景，把白天变成黑夜。最后啊，我觉得最扎心的是，谷歌终于不做免费互联网了，他正在从靠广告赚钱的搜索公司，变成靠订阅赚钱的 ai 基础设施公司。 以前我们用谷歌找答案，以后谷歌直接帮我们把事办了。那么问题来了，你愿意为这样的一个全能 ai 助理，每个月花多少钱呢？咱们评论区一起聊一聊。关注我，每次聊点不一样的。
111ZY🤗HugAI
01:41查看AI文稿AI文稿不敢相信，昨晚谷歌搞了个大乌龙，在宣传自家 antigravity 的 时候，居然展示了一个文件夹，名为 codex， 这下可把 openai 的 人乐坏了，连 codex 的 负责人都在推特上说不敢相信，不可思议， 这说明啥？原来谷歌自己的工程师也知道自家的 jamal 就是 路边一条，自己都不用是吧？ 除此之外，新发布的这个 antigravity 二点零，看看这界面，这侧边栏，这交互模式，这整个外貌和 u i u 叉，这不妥妥的抄袭 codex 吗？但是功能又没有人家做的多，简直就是一个初级版的 codex。 好 在新版本的 jamila flash 三点五看起来还不错，速度挺快的，性价比也不差。 看来谷歌的算力还是很够的，不愧是基础设施最强大的 ai 公司。但是现在人家 open ai 和 astropik 正打得激烈，一个在拉高智能体的智能水平，一个在卷各种日常操作，但谷歌你就端了个这么东西出来， 所以这 jimmy 奶没人用不是也很正常吗？我也不是在这里说风凉话，我也是 jimmy 奶的老订阅用户，但我已经很久没有使用 jimmy 奶了。 问答水平比不上 gpt， 智能题水平比不上 cologne， 典型要啥没啥，但啥都有一点让大家记得， jamal 还是上次 nala bla 展现出来的水平， 但是现在人家 gpt 画图的水平很明显已经反超了呀，你这发布会就发布了个三点五， flash pro 也不知道长到哪去了。所以问题来了，到底是谁还在用 jamal？
258唐师兄
02:15查看AI文稿AI文稿朋友们，今天科技圈最大的新闻没有之一就是谷歌刚刚官宣，安卓不再是一个操作系统了。就在今天凌晨的发布会上， 谷歌直接给安卓改了定义，从手机操作系统升级成了智能操作系统。说白了，以后你手里的安卓手机 核心呢，不再是那个安卓的系统，而是 gemini 的 系统。这次更新有多颠覆呢？以前啊， ai 是 系统里的一个功能， 现在系统成了 ai 的 一个载体，比如说你的键盘，现在能自动帮你填图库里的证件，聊天里的地址，邮件里的日程，比你自己的记性还好。 你对着手机说，做一个每周推荐两次高蛋白餐的小组件，他直接给你生成在桌面上，不用等任何 app 更新， 语音输入连嗯嗯啊啊都能自动删掉，整理成通顺的文字。更狠的是多步骤带操作， 以前只能帮你订个票，现在你拍一张旅游宣传册，他就能直接在携程上给你找同款双人团。 硬件上，谷歌也没落下为杰木奶量身打造的 aipc， 最绝的是呼出 ai， 不 用按键，不用说话，摇一摇光标就行，而且所有安卓 app 都能直接在上面跑， 跟 mac pro、 ios 软件一模一样。大家可能也很关心兼容问题，这一次也扩展到 oppo、 vivo、 一 加、荣耀国际版的机型，今年下半年就能更新。 更有意思的是，谷歌今天做到的这一切，恰恰是苹果喊了好几年的 ai 生态梦想。下个月就是苹果的 w wdc 了，你们觉得苹果能追上吗？欢迎在评论区一起聊一聊，关注我，每次聊点不一样的。
139ZY🤗HugAI
02:06查看AI文稿AI文稿朋友，你们真的不要跟我说谷歌用不上， jimmy 用不了，我找到了一个 jimmy 的 国内平替，他是 mini max， 那 先看一下他帮我做的网页，很简约的一个设计，如果你们自己想做网页这样的一个效果，你们觉得可以吗？ 是这样的，我最近看到 mini max 发布了新模型 m 二点 e， 那 也是全能的模型，可以文案写作，然后做网页等等，我就想试一试。然后我内心一直有一个想法，就是想让 ai 帮我做一个简报，每天来搜集信息， 然后我就用这个项目去测试了 minmax， 提示词很长，我贴在屏幕了，我们先看它给我返回的效果，首先 ai 的 信息是对的，它没有乱找。然后呢是时间点，我要求四十八个小时， 它也是满足的，但是信息质量比较一般，我给了参考信息员，他并没有去遵循，但是这个可以通过提示词去优化效果，总体来说我还是满意的。然后我说那做一个网页，结果就是你开头看到的这个效果， 当然这个项目不是很完整，这个在篇尾我会说想法，然后我说它是 jimna 的 平替，因为总体来说，我觉得 jimna 的 效果要好一些，当然 mini max 也有它的优势。所以我们同样一段提示词，去看一下 jimna 完成的效果。首先是找信息， jimna 他 找的信息源是聚焦在 ai 明星公司的动态，但是这些信息还是离我们太远了，我觉得是提示词问题，不要太苛求我大母型。然后我要求他写一个网页，他给我输出了一段文字， juma 做网页一定要切到那个 build 那 个页面，但是 minimax 是 不需要的，是可以无缝的衔接，这一点就 minimax 好 一些。然后那我把同样的提示词在 build 里说了一遍，这是 juma 三做出来的效果， 它我觉得它会更加惊艳，那就是这样一个小小的测评。最后说一点感受，那做 ar 简报，满足对 ar 信息有需求的人，这是一个想要满足市场需求的小想法。 其实每一个人都有很多这样的想法，以前呢，我们可能止步于想想，现在用 ai 就 可以快速的验证，比如说这个项目从写提示词到最后网页生成也就半个多小时时间，而且 minmax 在 国内就可以用，那现在更加没有门槛了，当我们的想法格式化了，心里就有数了，那我就会去想我找的信息怎么样会更加有用，用什么样的形式呈现会更好。 那我如果我真的想要解决这个需求，就可以借助 ai 一 点点的往前推进，一个人就是一个团队，这个就是技术带来的力量，你们说呢？对了，你们如果需要 ai 检报这个产品，请评论区给我反馈，关注我，我会带来更多的智能去玩法。
88鸣姐.AI进阶
00:59查看AI文稿AI文稿大家知道啊，我一般不轻易说离谱这种词，但就在刚刚，我把谷歌二零二六 i o 大 会上最新发布的 gemini 三点五 flash 接入微信的时候，真的忍不住说了句，这也太离谱了。为什么呢？因为 gemini 三点五 flash 让微信活了过来，我甚至觉得它已经突破了土林测试， 不仅非常认真，非常自然地回复了用户，甚至做到了用户根本不知道他就是在跟 ai 聊天。比如，当用户说话说到一半的时候，他能够带着情绪去回复用户说，哎，你说话只说了一半吧，急死我了，这哪里是 ai， 这是真人吧！ 更夸张的是，但 jimmy 三点五 flash 结合十六 ai 桌面智能体，它更是具备了操作电脑的能力，能像真人一样的自己去识别聊天窗口， 点开新的对话，新的私信、新的群，跑过去回复用户。我们的一些用户真的已经开始玩土林测试了，看看到底谁能分清楚这是 ai 还是真人。如果你也想体验这款 jimmy 三点五 flash 加微信智能体，让你的微信自己会看、会想、会说，就在评论区打 ai。
1440水山Ai漫谈
01:00查看AI文稿AI文稿谷歌刚刚在 i o 大 会上发布了关于 spark， 所有人都在说这是 ai 的 又一次进化，但是真正发生的事情可能要比进化恐怖的多得多。 先来看 spark 到底是干什么的，它号称是全新的个人 ai 智能机，它可以自主实现帮你订机票、订酒店、回复邮件、更改文档等等这一系列的操作重点，它不像扣代斯基一样帮你操作软件，而是全程不会打开任何的界面，这是最恐怖的事情。你能管这个东西叫做进化吗？ 绝对不是，这是杀死软件的开始。在过去的四十年，所有的软件都绑着一根绳子，那就是你的注意力，你打开页面他才会动，你不在的时候，那软件就是死的。 但 spock 直接剪断了这根绳子，绕过的用户曾直接调用了底层的 api 和数据，那么你精心设计的界面按钮和交互流程全然都不在了，这也就意味着作为用户的这个角色正在更换。那么一个没有用户的软件还能够叫做软件吗？
02:08查看AI文稿AI文稿五月二十日凌晨，二零二六年酷狗 i o 大 会正式开幕。相交于网界，聚焦模型与局部功能更新，本届大会迎来谷歌战略层面的全面 ai 革命。 ai 智能体是贯穿全场的核心主线，谷歌致力于将 jimmy 升级为渗透进谷歌全系产品的智能操作底层系统。全场最受瞩目的重磅更新莫过于谷歌最新发布的 jimmy 三点五。首先发布的是三点五 flash 版本，专为快速复杂的智能体任务和 和长工作流设计。其 talk 输出速度是同类前沿模型的四倍，目前已成为 jammin 网页及 app 的 默认模型， 向全球用户免费开放。除了 jammin 三点五 flash， 另一款重磅模型是 jammin omni， 是 世界理解和多摩态编辑的一次重大飞跃，具备强大的多摩态能力，支持通过自然语言对话直接生成或者编辑视频。该系列首款模型 jammin omni flash 将于今年夏季推出， 且深层的内容均带有不可见的模型基础上，谷歌发布了将搜索引擎优势与人工智能相结合的下一步计划，推出全新的智能 ai 搜索框。新的搜索框比以往任何时候都更加直观且能够动态扩展。它会主动预测用户的输入意图，并通过人工智能 驱动的建议帮助用户构建问题。这些建议远超自动填充功能，让提问和解锁变得更加简单顺畅。硬件也是本届 i o 的 重要主题之一。 五哥首次公开展示其新一代 ai 智能眼镜，标志着重新回归智能眼镜市场的决心。智能眼镜分为两款，一种是音频眼镜，可以提供语音帮助。第一种是显示眼镜， 在用户需要的时候立即显示所需信息。这两种眼镜都能让用户解放双手，专注于其他事情。产品就由谷歌与三星以及 warby parker 合作开发，另外推出了新一代自研 ai 芯片，分为面向大规模训练的 tpu 八 t 和面向推理的 tpu 八 a， 算力与能效大幅提升，为庞大的 ai 生态 提供底层算力支撑。本届 i o 大 会标志着谷歌正式迈入智能体优先时代，核心不再是单一模型参数的比拼，而是真正把 ai 深度嵌入搜索、办公代码，科研与硬件全链路，合力成综合市场竞争优势。
01:04查看AI文稿AI文稿genome spark 是 google 在 二零二六年五月十九日 google i o 大 会上发布的个人 ai 智能体， 定位是你七乘二十四小时全天候的私人 ai 助手。它基于 gemini 模型构建，配合 google 自研的 agentic harness 运行。官方将其描述为你的个人 ai， 帮助你导航数字生活，在你的指导和授权下代表你采取行动。适合谁用？ 职场人处理大量邮件文档，需要 ai 抄草总结跟进小企业主监控客户来信跟进商机。 google 生态深度用户， gmail 加 docs 无缝融入，需要 ai 替身完成多步骤任务的人整理邮件生成跟进清单， 局限性需要订阅。目前仅向 google ai ultra 用户开放备胎阶段大规模开放时间未知隐私顾虑，需给 ai 完整邮件访问权限。平台绑定非 google 用户不友好我的判断个人效率加生活管家 germany spark 编程助手 cloud code 或 codex 私有化加自动化加定制工作流 open cloud。
02:44查看AI文稿AI文稿谷歌曝光詹姆纳 spark 智能体可跨应用执行多类任务对标 cloud core 此次谷歌推出 spark 智能体， 标志着大模型赛道正从万达交互向行动执行进阶，本质是巨头争夺生产力工具入口的重要布局。当前， spark 仍局限于谷歌自由生态，后续开放第三方权限，解决数据安全顾虑将是其核心竞争力。近一年来， 全球 ai 大 模型厂商的竞争焦点已经从参数规模、对话准确率的比拼转向落地场景的渗透，尤其是可自动执行任务的智能体赛道，成为继通用对话机器人之后的新战场。 nfl pick 此前推出的 coco 支持整机操作、自动处理跨软件任务，直接拉高了生产力类 ai 工具的门槛。作为 ai 赛道先行者的谷歌自然也不愿错过这一波风口。 五月十五日， g i t 之家原以外媒爆料，谷歌詹姆内旗下神秘智能体 spark 的 相关细节浮出水面。从目前泄露的早期预览信息来看， spark 的 入口设置在安卓版詹姆内启动器的侧边溢出菜单中，还营业明确标注其可跨应用执行操作。目前已经曝光的功能包括自动清理，即没有垃圾邮件、会议前整理关联笔记、 生成定制化新闻摘要。用户还可以自定义技能模板，输入不同变量就能反复处理同类重复任务。这一功能与 fold 的 projects 高度相似。 此外， spark 支持多步骤工作流，可同时锁以多个应用内的信息。当前版本优先适配谷歌 workspace 全家桶，后续大概率将开放第三方应用接入权限，甚至支持无需人工审核、直接自动运行，调用独立 ai 模型处理特定任务。另有爆料指出， spark 还可控制 chrome 浏览器调用设备本地存储的文件，不过暂不支持类似 colocart 的 整台设备控制权限。从功能定位来看， spark 的 推出直指谷歌当前的生态短板。此前詹文爱的能力始终局限于对话交互，用户要完成办公任务，仍然需要在邮箱、文档、 浏览器等多个 app 之间跳转，无法形成连贯的生产力闭环。而 spark 的 出现相当于给 java 加上了执行手脚，依靠谷歌在办公工具、浏览器领域的海量用户基础，很容易快速打开 c 端和中小 b 端市场。 不过相比竞品， spark 当前仍有明显的竞争劣势。一方面，其暂不支持整机控制，对于重度办公用户的吸引力弱于 roger。 另一方面，智能体产品需要读取用户跨应用的隐私数据，谷歌此前多次出现数据安全相关的争 议，如何打消用户的隐私顾虑，避免自动执行操作出现误操作导致用户损失，也是谷歌上线 spark 之前必须解决的问题。
7幕狼科技
04:34查看AI文稿AI文稿詹姆纳这个隐藏的功能啊，一定要收藏保存，因为他太好用了，他是啥呢？就是詹姆纳里面自带的智能题的功能，那他怎么用呢？接下来给大家演示一下啊。首先我们先访问詹姆纳的官网，进入到他的主页面，然后这时候呢， 点左边的展开菜单啊，然后点击镇，那么点击完成之后呢？ ok， 大家可以看到上面有一个 u 镇啊，这时候记着不要点击它，因为这块是使用镇，所以咱们在镇管理器里面首先得新建一个 啊，当然它里面也预制了一些镇啊，比如说像编程助手啊，学习助手啊，文案助手啊等等，都是有的，对吧？好，那我这呢是用来生成爆款标题的，所以我点击 新建镇就行了。好，然后先给他起一个名字啊，那名字我就叫做爆款标题生成器，然后再说明里面呢，你可以简单去描述一下啊，比如说用于自媒体标题生成。好，那么说明就有了啊，最重要的是啥呀？指令 内容内容会说啊，那李哥，指定我不知道怎么写怎么办？没有关系啊，指定你可以用大白话去说，然后它底下有一个使用 jama 来进行优化，所以咱们简单去说一下，然后使用 jama 去优化就行了啊。好，然后这个指令你说，嗯，它是啥？大模型是啥？然后你要完成的任务是啥就行了啊，那我就说你是一个用于 自媒体爆款标题生成生成助手， 根据用户输入的标题生成十个对应的爆款标题 以及简介文案啊，这时候标题也有了，然后简介文案也有了，对吧？好， ok， 那 么写完之后呢啊，我们如果对于写的这个啊， prompt 其实词啊没有信心的情况下，我们可以去点击使用 java 重新拽斜指令啊，好，咱们点击它， 让 jamaica 重新去升啊，好， ok， 那 么经过一段时间之后呢，可以看到它就生成了专业的这个题词词了啊， 这个专业的题词词里面有关于角色是啥，然后里面的描述是啥，完，这个生成标题的公式是啥？ ok， 它都有啊，那我们觉着不错，我们就用它，如果我们觉着不太行啊，我们可以返回撤销上一步，然后重新去升 是可以的。好，那么再往底下去走呢？这块是工具，默认的工具啊，默认的工具，如果你是文案生成的话，你不需要去选择的啊，但是如果你要去生成图片的话， ok， 大家可以看到它里面可以去选择使用图片来去完成这个任务，或是深度搜索呀，或者是视频生成 converse 学习辅导。 ok， 这是我在使用这个阵的时候可以应用的工具啊，如果你不需要任何工具，我就是文案， ok， 你 就不选了啊，当然在 最底下呢，还有你可以给他输入一些知识库，他可以去参考你的这些知识库来完成任务的执行啊，那当然，在知识库里面他也支持你上传或者使用 note book 来进行输入，都是支持的啊，所以功能很强大的。 好， ok， 那 么咱们写完之后他好用不好用呢啊，这时候怎么验证呢啊，咱们这时候可以在右边输入内容来执行他，我这时候呢，就写一个啊，比如说 jama 隐藏的十个小技巧， 好，然后咱们点击提交啊，这时候他就用我设置的这个镇啊，来生成对应的爆款标题了啊，看到没？这块执行的时候是自定义的镇。好， ok， 那 么经过一段时间之后呢，咱们的这个镇啊就生成了啊，然后它里面会显示生成的思路是啥 啊？然后核心分析啊，那么咱们要的东西在哪呢？在这，你看，他已经生成了十个爆款标题的方案了啊，有数字法的，有悬念法的，有通点法的，有反查法的，有提问法的，有劝戒法的啊，那么一个方法背后都是一个爆款标题的， 那简介在哪啊？简介在这，你可以复制这个简介来发布到你的自媒体上。好，那么到这咱们这个镇就已经创建好了啊，那创建好了之后怎么样把它保存起来进行使用啊？大家看到没，这块有一个啥保存， 然后点击保存就行了。好，保存完了之后，咱们这个镇就有了啊，这个时候呢， ok， 你 可以把它分享出去，你也可以直接使用这个镇来进行标题的生成 啊，好，然后这就是咱们生成的这个镇，然后这时候你给他标题，他就可以去生成了。好，那咱们下一次再去找的时候怎么找？给大家来说一下。 ok， 当我访问的是 jama 官网的时候啊，这时候我同样的点击菜单，然后在镇底下就会有我创建的镇了 啊，那么这个爆款标题生成器，咱们点击一下它。好，这时候就能用了啊，这时候我输入一个标题，然后点击发送，它就可以给我生成十个爆款标题了，这样的话我就不需要重复的题日词的输入了，他就可以帮我去完成某一个固定的任务了。 那么类似的功能，对于那些你常用的一些题日词，你都可以去创建阵，然后把它保存起来，这样我每次就能方便的使用了。我是磊哥，每天分享一个干货内容。
1.7万磊哥聊AI
08:59查看AI文稿AI文稿有人说 jammer 现在变得跟豆包一样聪明了，这句话是讽刺，但我觉得这恰恰说明，谷歌总算想明白了一件事。过去两年， ai 行业所有人都在卷智商，试图在各大 benchmark 上多拿零点一分，但在经济学中，这叫典型的过度服务。 对于百分之九十的用户来说，从够用到顶级之间的差距大，模型公司付出的算力成本是呈指数级爆炸的。 这就是 cloud 目前面临的困局，为了服务那百分之一极度挑剔的高端程序员，他们把模型做得极其昂贵。而 google 这次彻底想通了， gmail 三点五 flash 放弃了做最强做题家，换来高达其他前沿模型四倍的每秒输出 token 速度。 在 i o 大 会的现场， google 还展示了用底层更新的 anti gravity 二框架驱动 agent 的 极限能力。他们让九十多个 agent 协同工作了十二个小时， 从零开始完整构建了一个能运行毁灭战士的操作系统，总开销仅仅花了一千美金。如果在以往，单单消耗的 token 费用就可能高达数千甚至上万美金。 那谷歌为什么要放弃高端市场？因为在这轮 ai 竞赛里，高端用户的心智基本已经被两家公司锁定了。 谷歌如果这时候还在这个赛道里正面硬打，打的是一场后发劣势的仗。而且更重要的是，高端用户根本不是谷歌需要的那批人。谷歌真正的战场是搜索、 youtube、 gmail 是 那二十多亿个普通用户每天反复打开的产品。 这批用户不需要最聪明的 ai， 它们需要的是用起来顺手的 ai， 这才是谷歌的护城河。 而整场发布会另一个被严重误读的是多模态，尤其是视频生成。 google 拿出了全新的多模态模型 gemini omni， 它被称为视频版的 nano banana。 如果你仔细看 gemini omni 的 演示，你会发现 google 的 重点根本不在于生成一段震撼的大片，而是精准控制与爆改。 google 真正害怕的是抢走全球数十亿年轻人注意力的 tiktok。 对于百分之九十的短视频创作者来说，真正缺的是极低门槛的二次创作能力。所以 google 把 ai 视频能力做成了傻瓜化的编辑工具。 在韩国餐厅老板的真实案例中，店主可以自行完成菜单、动画和推广视频的制作，而不再需要花钱请专业技术人员。这才是最恐怖的羊毛。 google 正在用足够好用、成本极低的 app 里千千万万的草根博主。 如果说降价和视频只是商业层面的围角，那么 anti gravity two 发布则是直接把刺刀捅进了传统程序员的心脏。 过去大家对 ai 编程的认知还停留在 ide 里的一个代码补全插件，但这次 i o 大 会上， google 直接宣布 anti gravity two 是 毫不避讳的 agent 优先，它直接提供原生的 c l i 和 s d k， 并且可以和本地浏览器进行完全联通的即时联调。 最令人毛骨悚然的是它的生态整合能力。在这个框架下，你不再需要自己去折腾服务器部署和繁琐的测试。它突破了应用边界，可以直接一站式开发能在 google play 上发布的应用。那作为普通人，我们该怎么在这个白刃战的阶段套利？ 我们可以利用谷歌这次极度廉价的 gemini 三点五 flash 和 anti gravity c o i 给自己搭一套零门槛桌面自动化工作流，建议大家先收藏或截图。 步骤一，明确分工，把你手里的模型做物理隔离，重复性、标准化的任务全部给 gemini 三点五 flash。 安装 gemini c l i 之后，直接在终端输入下面的指令， 需要深度推理关键判断的任务，再去掉 cloud 或者 gpt。 这一步做好，你的 api 账单可以直接砍掉百分之四十到百分之六十。步骤二，用 anti gravity cli 实现本地全自动测试循环。这一步稍微有一点点门槛，但我会说得足够清楚，让你知道该怎么做。 核心逻辑是这样的，以前你写代码或者改网页，每次改完要自己打开浏览器看效果，发现问题再回去改，再看再改。这个改到看到改再看的循环是纯粹的体力活。 现在你可以用一个简单的 bios 脚本，让这个循环完全自动化。以前你不敢这么玩，是因为无限循环截图会让 a p i 账单原地爆炸。但现在 flash 一 次截图分析的成本大概不到零点零零一美元，你一天循环一百次，成本不到一毛钱。 步骤三，跨模态生态白嫖如果你是 mac 用户，这一步是这次 i o 大 会给你最直接的红利，而且完全免费，只需要把你的发票、 pdf 财报截图直接拖到桌面框，选这些文件，按住快捷键， 直接用语音下达指令。它会用多模态视觉直接读取这些本地文件，理解文件结构，自动在 gmail 里抄格式完整的邮件放进待发对列。 你要做的只有两件事，说完这句话，然后核查一遍邮件内容点发送。你不需要花一分钱去买 r p a 软件， 谷歌已经把这套能力白送给你了。但请注意， mac 端的视觉联动仅仅是谷歌庞大沙雕里最浮于表面的前菜。如果你只把 jammer 当成一个更聪明的快捷指令，那你就完全没有看懂 i o 大 会真正的底牌。 这场大会释放的最危险的信号在于， ai 正在从被动召唤走向后台挂机。在过去，无论 chat、 gpt 还是 cloud 有 多强大，它们都有一个致命的物理缺陷。只要你合上笔记本屏幕或者切出 app， 它的工作就停止了。 但在这次 i o 大 会上， google 抛出了一个让所有做效率类 sas 的 创业者倒吸一口凉气的怪物， gemini spark。 它是什么？它不是一个聊天窗口，而是一个二十四小时运行在 google cloud 专属虚拟机上的全天候个人代理。 你只需要按住语音键。说完后， gemini spark 会在后台利用底层的三点五 flash 模型，极速将这段语音拆解成多个独立的子任务，自动生成了带有颜色标记和复选框的代办清单。 更致命的是， google 宣布，今年夏天 spark 将直接集成到 chrome 浏览器中，作为跨网页的代理运行。 这意味着，那些靠帮用户打通不同软件接口来收月租的中间件，以及无数个主打自动整理日程的效率 app， 瞬间失去了存在的意义。如果说 spark 只是在帮你处理内部事务， 那么 google 接下来发布的两款 agent 则是直接把枪口对准了全网的商业流量。过去二十年， google 搜索的商业模式是流量分发，你搜索一个关键词， google 赚广告费，但搜完即走是这种模式的死穴。这次 google 寄出了 search agents， 他把搜索从被动解锁升级成了主动侦探。你可以同时启动多个 agent， 在 后台二十四小时全天候扫描全网。配合这个动作的是另一个怪物， universal cart。 这是一个跨越 google 搜索、 youtube 和 gmail 运行的智能购物车，能在后台自动为你比价，追踪价格走势，监控捕获。看懂这背后的羊谋了吗？ 然后我们现在再回过头来看，为什么 google 敢于降智？为什么它允许 gemini 三点五 flash 在 极限考题上丢分，甚至被嘲笑是美国豆包。因为对于 google 来说， ai 从来不是一件拿来炫耀智商的奢侈品，而是一项用来垄断入口的基础设施。 openai 和 antropica 必须卷智商，因为它们是模型军火商，如果它们的模型不够聪明，用户下个月就不续费了。但 google 不 一样， google 卖的是水电。当 ai 走向智能体工作流时，软件的商业模式就变成了卖消耗。 google 根本不在乎你觉得 jamming 聪不聪明，只要你习惯了用 anti gravity 在 本地极速条代码，只要你习惯了 spark 在 后台替你读邮件和钉盘，你就在无时无刻地消耗 google 云端 tpu 的 算力。 酷狗甚至可以把模型能力像自来水一样免费送给你，或者极低迷的价格倾销给你，用极度廉价的 token 耗死那些只靠卖模型存活的创业公司。 最后说一句我自己的判断，有人说谷歌这次 i o 大 会没有惊喜，没有那种哇颠覆性的东西出来了的感觉，我反而觉得这恰恰是谷歌成熟的标志。早期的 ai 军备竞赛，靠的是一个接一个的技术起点，但起点之后是什么？是落地？ 是整合？是让这些能力真正进入普通人的日常工作流。谷歌这次做的就是这件事，没有一个单点让你目瞪口呆，但整体拼起来，你会发现，你日常用的每一个谷歌产品都悄悄变了。 这不是高光时刻的发布会，但这是真正改变用户行为的方式，而改变用户行为，才是商业竞争里最难也最值钱的事。记得关注这里是 ai 商业漫谈，每周分享最新的 ai 资讯和商业理解。
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