openhuman要买会员吗
你的 openclock 还在默认配置异形吗？你还在付费赢小龙虾吗？面对网上海亮的技能，你是不是不知道装哪个？你是否担心会装到有风险的技能？ 那么本期将告诉你如何做好安全方面的配置，如何配置免费模型？有哪些常用技能？视频内容有点长，建议先收藏后再慢慢看。最近又出了一个比较火的智能体工具，叫 openhearme ai 伙伴， 俗称养人。由我上期讲的养 ai 女儿的概念还挺匹配的，包括之前的哈密斯养马智能体，我比对分析了下，它们并不是非此极品的替代品，各有各的优缺点，也各有各的应用场景。不管什么智能体，要想成为你的专属 ai 助手，最重要的仍然是培养他的人。 ai 越聪明，越需要人的培养。 第一节安全隐私相关配置网关默认端口修改默认端口大家都知道，容易被扫描防火墙端口指定 ip 开放配置密钥安全存放配置，将所有 ip 的 app、 script、 f t、 超肯等密钥都存放到安音符环境变量文件中，在局配置文件 open cloud jason 中，以变量形式配置触手工具，调用安全级别配置。出于安全考虑， 建议遵循觉现最小化原则。日常开发和办公推荐使用 cody 模式，避免直接使用风险较高的服务模式。其实 openclaw 每次更新都会加强安全隐私方面的设计，如果你非常在意个人数据的话， 那么就用纯本地模式，本地大模型加本地 openclaw 加本地聊天工具，这样你的数据就不会经过任何第三方，甚至都可以断网离线使用，当然这样会牺牲部分在线功能。第二节 免费献上模型配置初期，你可以选择摩塔、 moduscope、 open launcher 或者硅基流动等，这些模型平台都是优质模型，每天都有免费额度，具体额度以官方公布为准，基本满足日常使用。 配置方式也很简单，在各官方注册后获取 a p i 信息，然后在 opencloud 的 全局配置文件中添加模型提供商信息即可。 opencloud 的 优势是聚合了多个主流模型，可以在一个平台切换不同模型使用，免费额度按天重置，适合想体验不同模型的用户，不过偶尔会遇到限流情况， 高峰期可能需要排队归机流动也是不错的选择。国内访问速度快，免费额度相对充足，适合对响应速度有要求的用户。实际使用建议，第一， 推荐配置多个模型提供商作为备选，当某个平台免费额度用完或出现故障时，可以自动切换到备用平台，保证服务不中断。第二，根据任务类型选择模型，日常对话、文案创作可以用轻量级模型，响应速度快 且节省额度，复杂推理代码开发再用优质模型。第三，注意监控额度使用情况，大部分平台都有用量统计面板，定期检查，避免超额产生意外费用。第四，本地模型和线上模型集合使用，日常简单任务用本地模型 免费使用，且隐私安全，复杂任务或本地模型搞不定时，再调用线上模型。最后，推荐模塔比较稳定，适合长期使用。第三节常用技能清单介绍， open call 有 个技能市场叫科号，目前技能总数已突破六万多个了。不过需要提醒的是， 由于平台早期审核门槛较低，这些技能中混杂了大量重复、低质、参次不齐的内容，因此真正高质量、 经过社区筛选的精选技能数量相对有限。目前可 hop 上热门下载量较高的技能主要集中在以下几大类型，记忆学习与自我进化类， 主要用于增强 agent 自身的底层能力。 web 自动化与信息解锁类正是目前生态中核心需求之一，因为 ai 模型本身的知识或截止日期必须依靠这类技能连接。实时互联网 工以生产力自动化类内容创作，以自媒体类开发语韵为类程序员常用建议定时让小龙虾审查技能列表，最后附上 open call 的 常用命令。本期视频分享到这就结束了，你的小龙虾已 具备成长潜力了，不过你可能还会面临这些问题，怎么培养它？怎么让它别贱了？怎么让多个智能体协同干活？遇到问题欢迎留言，我踩过的坑 帮你填，也欢迎转发给那个总说想养 ai 助手但怕麻烦的朋友关注我，下期将分享多智能体携同方案， ai 助手养成记合集持续更新！
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01:17查看AI文稿AI文稿oppo r 在 昨天推出了一个全新的叉的 gbt go 会员套餐，一个月仅需八美元，相较于原来一个月二十刀的 plus 会员便宜了整整一半多不止。 首先，它提供了比免费版多十倍的图片生成、文件上传以及消息的额度，而且还支持更好的模型访问，可以更稳定地使用新的模型。 gbt 五点二 instant 不 像免费版在高峰期容易被降至以及出现幻觉， 同时还有更长的记忆，拥有比免费版更大的商家文窗口，能记住更长的对话内容， 是不是还挺心动的？但是要注意的一点是，他给你的模型是 excel， 也就是快速模型，而不是那个深度思考模式。如果你让他帮你写复杂的数学论证或者是深度的代码加购，那他还是不支持的，还是得加钱去购买那个二十到一个月的 plus 元。 那还有一点非常值得注意，那就是 openai 宣布在 gpt 以及 gptgo 的 这两个版本中测试投放广告，也就是说，即便你花八美元买了一个 gptgo 的 套餐，你还是会有广告影响你的一些 体验。所以你是愿意每个月省下十二美元，还是继续为支持和生产率付费呢？
571不是小丁-
05:26查看AI文稿AI文稿今天我们要聊的是一个最近在各大技术平台都非常火的一个项目啊，叫 openhuman。 对， 它其实是一个个人的 ai 超级智能体啊，可以理解成是一个真正懂你的全场景的 ai 助手。没错没错，这个项目最近真的很火，那我们就直接开始吧。 我们先来说说这个 openhuman 的 节目定位，以及它到底是解决了一个什么样的痛点，为什么它可以在众多的 ai 项目当中脱颖而出？其实 openhuman 它就是一个可以跑在你各种设备上的个人 ai 超级智能体嘛， 它在 github trending 上是排名第一的，而且它的星标已经超过了十三点七万。它和其他的那些比如 minus 还有 openminus 这些项目最大的不同就在于，它真的是会花时间来了解你，对你进行建模。听起来挺有意思的，那这个 openhuman 它是怎么做到的？能够让用户不用每次都重新介绍自己，就可以直接使用 ai？ 就是 它会主动地来了解你， 官方的说法是，在你连接好账户之后，差不多二十分钟左右就可以建立起你的个人上下文，然后你第一天就可以用它来做很多事情了，完全不需要每次都重新讲一遍你自己是谁，你要做什么，这可太省时间了。 那我们接下来要聊的就是这个赛道和产品亮相了，那我特别想知道就是这个 openhuman， 它在 ai agent 的 这个赛道里面到底是一个什么样的定位？它和同类的产品相比最大的区别是什么？它其实是一个全场景的个人助手哦，它不像 darwin 或者 open minus 那 样只专注于编程， 它的目标是要成为你生活和工作中的全能帮手。哦。那这个全场景到底是怎么体现出来的？在它的客户端上面有什么特别的设计吗？它的桌面客户端的设计特别有意思， 就是中间会有一个 mesco 的 虚拟形象，它会根据你的工作状态来变化表情。然后左边是一个记忆术，它会实时的更新，你可以看到所有的历史。右边是对话和工具面板， 所有的一切都是围绕着让你在各种场景下都能够高效地使用，这设计确实很新颖。对，那紧接着我们要聊的就是它的核心机制了，就是这个 open human， 它到底是怎么自动化地帮你整合这么多的服务，然后把你的各种数据都抓到本地来的？它背后的思路其实是借鉴了卡帕西的 obsidian wiki， 用结构化的 markdown 让 ai 能够更好地锁引。但是它厉害的地方就在于它完全不需要你手动地去维护它。支持一百一十八种服务的 o i o h f 像， gmail、 notion、 github、 slack、 谷歌日历，这些你都不需要自己去配。 a p i t。 天呐，这么多服务都能一键同步，确实省了不少事儿。 对，它的核心引擎会每隔二十分钟就去你的账户里面拉一次数据，包括邮件、日程、代码提交，所有的东西都会拉到本地。然后它会自动帮你清洗 切成合适的 markdown 片段，再按照主题和时间线做成层级摘要，你自己也可以随时去浏览和编辑这些所谓的记忆，这样的话效率确实提升了很多。对，那它在处理这些数据的时候有没有什么特别厉害的优化手段？当然有了，它用了一个叫 token juice 的 东西， 它会把 html 转成 markdown， 然后帮你驱虫。官方说它最多可以把你的成本和延迟降低百分之八十。 它的压缩规则是可以通过三层的 json 来配置的，就是内置用户和项目级别的配置。这优化做得真不错。对，那我们下面要聊的是后台与隐私。我想知道这个 openhuman 在 后台是怎么运作的？它在保护你的隐私上面到底有哪些独到的做法？ 其实它有一个很有意思的设计，叫做潜意识循环，就是在你没有和它交互的时候，它也会在后台悄悄地帮你加载代办事项，读取你最近的记忆，然后自己去决定接下来要做什么。它的那个 mascot 会有不同的情绪表现，比如思考、闲置或者做梦， 甚至它可以自己去加入 google meet， 然后帮你记要点。哇，这个潜意识循环听起来真的很智能。对，那它的数据到底有多安全？ 它采用的是本地优先的原则，它的记忆术是存在本地的 ciktor 里面的，然后 obsidian 的 文件也是在你自己的设备里，它的令牌是会进到系统的密钥链里面的，比如说像 macos 的 keychain， 然后它也支持你去配置 olemma 这种本地的模型，所以你的数据是几乎不会离开你的设备的。这和那些把记忆存在云端，或者说只是针对编程场景的产品有很大的不同， 这安全性确实挺让人放心的。对，那我们最后要聊的就是这个 openhuman 现在有哪些短板，以及它未来可能会往哪些方向去发展。它现在还处于 early beta 阶段，采用的是 gpl 三协议，所以它的衍生版本也必须要开源。 他目前还不支持微信和钉钉，但是他的开发团队更新的非常快。好的，那他未来的发展方向会有哪些比较大的变化？他的目标是要从一个每次都要你去手动喂给他上下文的工具，变成一个可以主动去积累知识，慢慢的变得真正懂你的伙伴， 他的使用门槛也会变得更低，可能你之前要准备几周的时间，到后面你可能只需要二十分钟左右的开箱时间就可以用了。 好的，那今天我们就一起体验了一下这个 openhuman 的 独特魅力，从它的全场景的助手定位，到它的这种本地优先的隐私保护， 再到它的这种不断的学习，变得更懂你的这种能力，真的让人觉得未来的 ai 助手就应该是这个样子。没错没错，那我们这期节目就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜！拜拜！
4162HarnessWorld
02:39查看AI文稿AI文稿一年的 check gbt plus 免费会员攻略，宇哥今天又来给你们更新了啊，最近 gbt 在 搞什么大兵优惠计划，我们也做个顺水人情，勉强订阅一下吧。啊，刚做了几天 k 十二教师，现在就改行当个大兵吧。我们在订阅之前，首先你要准备几样东西，第一个就是美国的住宅 ip 啊，第二个就是一张海外的信用卡， visa， mastercard 都行啊，部分虚拟的也能订阅啊。第三个就是有一个注册超过七天的 discord 账号，你要是刚注册就去薅，不好意思，那薅不到的。 在这里非常感谢这位 disco 的 社区的大哥给我们提供的希尔 id 的 机器人啊，地址就在这，赶紧跟上于哥的步伐，下面就是演示阶段，请认真学习。我们就直接来到这个大兵的大兵验证的这个网址，那我们这边选择 验证这个条件。好，进来之后我们直接复制这个网址， 然后回到这个 discord 的 这个验证机器人这边去验证它的这个 c r id， 然后我们这边左下角，然后选择斜杠， 然后有个 notify， 那 把我们刚才复制的这个验证的这个地址粘贴过来。好，直接回车。好，这边看好了，这个是我们的账户， 然后这边显示正在处理，然后这是我们的账号，我们等待一下，然后看到我们的这个 v i d 后四位数是是五 f 六四，我们看一下多久他可以帮我们处理好。好， 我们这边显示已经验证成功了，我们再回到刚才的这个网址这边来刷新一下。 好，这边显示 you have been notified。 好， 我们直接选择 continue。 好， 我们可以看到啊，这边的账单显示是零元，然后 check gpt plus 呃，十二个月优惠百分之百，然后总共要付零美金。然后我们这边账号是我们自己的账号，我们只需要拥有一张海外的这个 visa 或者是 master card， 我 们就可以直接 订阅成功了。看到这了，你还不赶紧点个赞？就问你跟上宇哥的步伐稳还是不稳呢？
2200王宇迪
01:17查看AI文稿AI文稿大家好，我是李强，站在亚健康上。呃，这个是最近这十几天在 ai 圈比较火的 open human， 然后我给大家演示一下。啊哦，其实它跟 workbody 的 话其实还是有点差距的，就是腾讯在做产品上面肯定是胜人一筹的，这开源的软件的话，其实还是， 呃，在产品上是欠点火候的，所以我来跟大家演示一下。你好你好，你是谁？ 我是你的 ai 助手，叫 chat， 在 openhuman 里帮你处理各种事情，查信息，安排人物，卸代码，关钱包等等，有什么需要直接说就行。 呃，所以，呃， open human， open human 它其实还是一个，就是一个个人提高工作效率，然后做一些 ai 事情的一个工具，大家有兴趣可以去使用一下，谢谢大家。
06:56查看AI文稿AI文稿get up 一 周热点汇总第一百一十五期，本期的内容呢，包括了桌面级的 ai， 超级助理，编程 agent 的 智能图谱，隐身， chrome 把任何软件变成 c l i 工具，以及呢实时的流式三 d 重建模型。那最后呢，还是分享两份资料，如果觉得内容不错啊，别忘了点赞和关注。 open human 呢，是一个开源的智能助手，那这半年呢，涌现了很多啊，现象级的 a 阵的工具，尤其呢是 open claw 和 hammer 最为呢出名。 open human 呢，在功能上啊，和它们是类似的，那它整体来看呢，最有特色的是两点，第一个呢是 open human 啊， 希望让 ai 呢主动来了解我们。那整个项目的核心链路呢，可以拆解为三个部分，就是连接，抓取和记忆。那项目支持啊，超过了一百八十种的第三方集成和自动的拉取。这里呢应该是使用 composio 的 工具。那前几期呢，我也介绍过， 可以去翻一下之前的视频，它可以呢，每二十分钟去便利每一个活跃的链接，并且将新的数据拉取到记忆术当中。第二个呢是 memory tree 和 obsidian 的 双轨机制，这套机制呢，是来自 ai 大 神卡帕西分享过的。 obsidian 工作流 思路呢，还是很精华的安装啊，还是比较简单的 macos 和 linux， 支持一键的 q 命令去安装。 windows 呢，也有 powershell 的 脚本 也支持呢本地的模型。但是目前呢，整体的设计思路啊，还是希望引导去使用它云上的 ai， 所以呢，虽然支持本地的 ai 和自定义啊，但是都比较麻烦。 最后啊，项目还给出了一个 token zui 的 一个压缩层来去降低 token 的 开销，官方的数据啊，说可以把成本和延迟降低百分之八十。项目里呢，也给出了一个很重要的问题是迁移，比如呢，我熟悉了一个工具，就不想要去切换， 所以呢，想要让用户啊进来使用它的新工具，其实应该学习一下 hems， 提供自动化的迁移工具。总之呢，项目的思路我觉得还是很值得去学习和了解的。 如果你用过 cloud code 或者是 cursor 呢，去写大的项目肯定啊，遇到过这个问题，就是 agent， 每次呢都要用 grab 等工具呢，去到处的翻文件，去找代码， 那一顿凶猛的操作背后啊，就是 token 在 燃烧。 code graph 呢，就是来解决这一个痛点的，他给你的代码仓库啊，去预先建设一个支持图谱， 背着的呢，直接去查图谱就可以了，不用呢再去买文件的，去乱找官方给的数据啊，平均可以便宜百分之三十五。 token 呢，可以减少百分之五十九，那速度啊，可以提升百分之四十九，也可以减少百分之七十的。工具调用在 vs code 这种十 k 以上的大文件的仓库上，效果尤为明显。 toc 呢，消耗呢，可以直接降低到原来的四分之一左右。那使用上呢，也比较简单啊，一号命令就可以安装，然后呢，在 code graph init 就 可以触及化。项目支持了 cloud code， cursor， codex， 还有 c r i， open code 等这样主流的编程。 agent 那也支持啊，超过十九种的编程语言，还有框架级的路由识别，比如呢，像 jungle， flex， spring express 这些常见的都可以自动的识别，同时呢，它也保证啊，是在本地去运行数据呢，不上传，也没有外部的 api 调用，对隐私敏感的开发者来说啊，是非常好的一个消息。 clock browser 呢，是一个隐身版的 chromecast 浏览器，它通过了超过三十个的反爬检测网站的测试。呃， recapture v 三评分呢，也是零点九。 cloudfire 的 测试呢，也可以直接通过市面上一些比较常见的方案，比如像 playrite， undetected 都是呢 gs 注入或者是配置层面的 patch。 那 chrome 一 旦更新了就容易失效， 那本项目的做法呢，会更硬核一些，它直接修改了 chrome 的 c 加加的原码，五十八个补丁呢，去覆盖了像 canva， 视频字体， gpu 等内容啊，翻译成真正的二级质的文件。这样的反爬系统啊，就确实识别到的是一个正常的浏览器了。 那对于做自动化和数据采集的还有 ai 浏览器的朋友来说呢，这个项目是值得去关注的。那最近一段时间呢， c l i 的 热度啊，不断的上升，那这周啊，我也出视频介绍了飞出的 c l i。 那 本项目是又一个来自于港大 h k u d s 实验室的， 它的想法呢，就是把所有的 gui 的 软件都变成 ai agent 能够使用的命令行工具。那它的原理呢，其实也不难理解， ai agent 呢，通过 gui 来控制软件，那效率呢，是高于截图加 gui 的 方式的。那 gui anything 呢，就会分析你的软件的源代码或者是 github 的 仓库， 去自动化的生成一个 zenfors 的 命令行接口。然后呢， aia 的 呢，就能够直接的通过终端的命令来去使用这个软件了，那目前社区啊，已经贡献了超过十八个以上的应用， c r i 的 适配，比如呢，像 blender 啊， liboffice 啊，还有 zoom， 甚至呢，包括了 go dot 的 游戏引擎， 那还有一个 c l i hub 的 包管理器，只要安装以后啊，就可以去一键浏览安装所有社区构建的 c l i。 那 本项目支持 cloud code， cursor， codex， opencloud 等主流的工具。 说实话呢，这个项目的野心还是很大的，如果真的能够做到啊，让 ai agent 通过 agent 去直接操控任何的软件，那对于 agent 的 生态来说是一个巨大的推动的。流式三 d 重建基础模型， 它可以从流逝的视频数据当中呢，去实时的重建三 d 的 场景。那蚂蚁凌波呢，在年初的时候一口气开源了四款大模型， 包括了 lingbot dapps， lingbot vla， lingbot va， lingbot word， 覆盖了感知底层环境理解，行动输出，但其中呢，缺少了一个关键的环节，就是如何把连续的感知数据呢，实时的构建成稳定的三维空间模型， 那本项目呢，就是填补了这个空缺。那简单来说呢，就是你拿着一个手机啊，去拍一段视频，它能够一边拍一边实时的重构出三 d 的 场景，速度呢可以达到约二十 fps， 支持啊室内外的场景，并且呢是 r 八七二点零的开源许可协议模型呢，在哈根 face 和 model scope 上呢，也都能够下载。如果你对像三 d 视觉啊，自动驾驶等技术呢感兴趣，可以去了解一下这个项目。 那最后啊，还是分享两份资料，第一份呢是重构与崛起 openclaw 时代的中国 agent 的 产业生态报告主要呢围绕 openclaw 引发的 agent 的 产业的革命去展开，分析了中国 ai agent 的 生态的协议啊，模型啊，平台啊，还有商业模式上的这个发展的过程。 报告重点讨论了包括像 skill 经济啊， a 阵的基础设施，还有一些企业级的治理等内容。那第二份呢，是二零二五年人形机器人市场研究报告，它系统的梳理了全球与中国的人形机器人产业的发展状况， 市场格局，还有未来的一些趋势。那报告也重点分析了像语数啊， u b 选啊，还有 figure， ai 等企业它的发展路径，以及呢在一些重点行业当中的一些商业化的进展。那有需要的呢可以告诉我。那以上啊，就是本周的全部内容，那我们下次再见。
3993IT咖啡馆
00:55查看AI文稿AI文稿今天我选的 ai 开源项目是 openhuman， 它不是又一个聊天框，而是想把你的邮箱日程、 slack、 github 和浏览器接近。一个本地优先的个人 ai 助手。 项目现在七千一百多星，核心用 rust 和 textscript 的 写，最新版本是 v 零点五十三点四三，昨天刚发版，今天还在持续推送。它最强的卖点是 memory tree， 连接进来的数据会被压缩成 markdown， 存进本机 sq lite， 并同步到 obsidian 风格的知识库。 还有一百一十八个以上集成， gmail， notion、 github、 slack、 stripe、 calendar、 drive， linear、 gera， 靠 os 一 键接入后台，每二十分钟自动抓新上下文。 openhuman 还内置网页搜索、爬取文件系统、 git 测试语音和模型路由，甚至支持通过 alma 跑本地模型。他想做的是一个会记住你工作流的桌面 agent， 但我建议先当 early beta 看，他会接触很多个人数据。先在小号和非敏感账号里试，重点验证隐私边界、同步质量和记忆是否真的有用。
177Vibe杰
04:18查看AI文稿AI文稿还在研究怎么养虾养马吗？现在 ai 圈开始流行养人了，在龙虾、 open claw、 爱马仕、 hermes agent 之后，一个叫 open human 的 开源项目强势登顶，几天内狂揽过万颗星。很多人可能会问，虾和马已经很强了，为什么还会杀出一个新物种？ 因为无论是虾还是马，本质上都面临一个巨大的痛点，它们的记忆严重依赖于你们的交互。 你每天都在教 ai 做事，你要给他配 skill， 写复杂的提示词，手动上传会议纪要和代码文档。归根结底，你得先动它们才动，一天不维护它们，就不知道你今天经历了什么。 而 open 兄们的出现，就是为了打破这个冷启动难题，它不需要你教，它能用二十分钟自动了解你的一切，那它到底是怎么做到的？ ai 大 神卡帕西之前分享过一个很火的知识管理框架，叫 llm wiki。 简单说就是把所有的笔记项目文档整理成结构化的 markdown 文件，让 ai 随时读取。这思路很完美，但全手工整理太反人类了。 openhuman 干的事，就是把卡帕西这套手工活变成了全自动流水线。它主要分三步，第一步，一键连接。它内置了一百一十八个第三方服务， gmail github， notion 日历，你工作用的核心工具，一键授权就能接进来，不用到处去配。 a p i t。 第二步，二十分钟无感抓取。连接完之后，它的核心引擎每二十分钟会自动轮询一次新邮件日程变更、代码提交，全部静默拉取到本地 agent 自己知道什么时候该刷新你的状态。第三步，生成记忆术， 抓来的数据会被切成不超过三千 token 的 片段，按主题和时间线打分，最终折叠成一棵记忆树。 最硬核的是，这份记忆会同步生成可编辑的本地 markdown 文件。这意味着 ai 脑子里的记忆，你不仅能看懂，还能直接修改。 一次同步跑完，它对你的工作了如指掌，没有磨合期，第一天上班就能干活。你可能会问，这么庞大的数据全塞给大模型 token， 费用不会爆炸吗？ openhuman 引入了一个叫 token juice 的 机制， 每次网页抓取或读取邮件前，数据会先过一遍榨汁机 html 转 markdown， 长网址缩短涌于信息去重官方数据说，这套机制能把 token 消耗砍掉百分之八十，可以记住高达十亿 token 的 信息。 此外，他还有一个很超前的设计，叫潜意识循环。即使你不主动发指令，他也会在后台获取近期记忆，自主决定还有什么代办可以干。他甚至能化身一个虚拟形象，作为独立参会者，加入你的线上会议。你开会，他旁听既要点， 这才是真正意义上的赛博助理。那么，现在的三大顶流 a 阵的虾马人到底该怎么选？我给大家总结了一个选型逻辑，第一，如果你需要一个跨平台执行网关，选龙虾，龙虾解决的是工具多的问题， 他适合你在微信飞书里随时发指令，让他在后台帮你写代码、画 ppt。 他 是个听话的外包牛马。 第二，如果你需要一个自我成长型员工，选爱马仕。爱马仕解决的是能自学的问题，它内置了学习循环，适合扔在服务器上跑长期任务遇到报错，它能自己修改生成新技能，它是个不断进化的超级员工。 第三，如果你需要一个懂你的贴身助理，选 open 胸闷。 open 胸闷解决的是懂你的问题。 如果你受够了，每次都要给 ai 为背景资料，想要一个过目不忘把你的工作流全部吃透的数字分身，选它。 这三个痛点拆开看，是功能合起来其实代表了 agent 发展的三个方向，执行力、学习力和记忆力。之前的 agent 心思都花在能干上了，但在懂你这方面始终差了点意思。 openhuman 的 爆火，证明了未来的 ai 竞争不再是比谁的模型参数大，而是比谁能更低成本、更全自动地同步你的专属记忆虾解决工具问题，马解决自学问题，但真正懂你的，或许还得人来。
1.0万AI有点聊
02:22查看AI文稿AI文稿这两天非常火的 openhuman， 别只看它写着一百一十八个数据源，真正值得学的是它的记忆系统 memory tree、 bucketseal、 obsidian wiki。 它是一个本地优先的个人 ai 助理，官方定位是私有，简单、强大，连接 gmail、 slack、 notion、 github 这些服务后，它会持续把新数据拉进记忆。普通 agent 的 记忆大多是平的，要么写进几个 m d 文件，要么丢进数据库，未来靠搜索找回来。 问题是过去的信息很难自动补进来，人也很难直接看，直接改。 open human 的 核心叫 memory tree， 不是 一个薄薄的项链库外壳，它把每天的邮件、聊天文档先转成 markdown， 再切块打分进入三棵树。 第一棵是原树，每个 gmail、 slack 频道文档来源都先保留自己的上下文。第二棵是主题树，同一个人项目话题在多个来源里出现，会被聚合起来。第三棵是全局树，每天形成一次总览，再继续压成周月年的记忆。 最有品位的是巴克次友，新内容，先进入 l 零缓冲区，攒到五万 token 左右，或者足够多条数据后，再风筒压缩，摘要升到上一层，上一层满了，继续压缩，形成一颗能逐层展开的记忆树。所以他不是全量搜索，而是先看高层摘要，再一路钻回原始证据。 一百一十八个数据源的意义也不是炫数量，真正关键是 autofatch， 每二十分钟从活跃连接里同步新数据，让记忆自己生长。另一个关键是 obsidian wiki， 他 把同一份记忆写成你本机上的 markdown 文件，你能打开阅读、修改、迁移。 这句话很重要，你看不见的记忆很难真正信任他。还有一个 subconscious loop 向后台心跳。他会定期读工作区和记忆发现任务风险机会，但涉及写操作仍然需要你确认。对国内用户来说，问题也很明显。目前原声数据源更偏海外工具， 微信、飞书、钉钉、本地 word 和 pdf 这些日常资料还需要额外处理，所以我更看重的是它的架构，而不是线程连接器。 我按这个思路做了一个 skill， 给他一个本地文件夹，他会扫描文档转 markdown， 再按记忆术方式生成 obsidian wiki。 这就是 open human 最值得学的地方，让 ai 的 记忆既能自动生长，又能被人看见和修正。
210北笙Ai
03:13查看AI文稿AI文稿openhuman， 你 的个人 ai 超级智能体，它是开源的，注重隐私的，而且极其强大。 想象一下，有一个 ai 助手，它真正了解你，记住你的一切，还能连接你所有的工具。 openhuman 的 核心理念很简单，简单易用，以人为本， 干净的桌面界面，几次点击就能从安装到运行一个 ai 代理，不需要配置文件，不需要命令行操作。 它还有一个可爱的桌面吉祥物，会说话、会反应，甚至能作为真实参与者加入你的 google meet 会议。 open human 支持一百一十八个以上的第三方集成， gmail、 nokia、 github、 slack、 stripe、 日历、 google drive、 linear、 zero， 一个都不漏，而且全部通过一键 oout 连接。每个连接都会被转化为 ai 可以 直接使用的工具。 更重要的是自动抓取功能，每二十分钟就会从所有活跃连接中拉取最新数据到你的记忆术中。 openhuman 的 记忆术是一个本地优先的知识库，它从你的数据和活动中自动构建，所有连接的内容都会被规范化为不超过三千。 token 的 markdown 的 片段经过评分后折叠成分层摘要素，存储在你机器上的 s、 k、 l i 数据库中。 同样的内容还会以 markdown 的 文件的形式存入。 obsidian 兼容的知识库，灵感来自 carposy 的 obsidian wiki 工作流。 open human 内置了完整的工具集，网页搜索、网页抓取、完整的编码工具链，包括文件系统、 git、 代码检查、测试和搜索。还有原声语音，支持语音识别输入， eleven labs 语音合成输出吉祥物口型同步，甚至能在 google meet 中作为实时代理参与智能模型路由会自动把每个任务发送到最合适的 ilm token。 juice 是 open human 的 智能令牌压缩技术，每一个工具调用抓取结果、邮件、政文和搜索赋载。在接触到任何 lm 模型之前，都会经过令牌压缩层的处理。 htm l 会被转换为 markdown， 长 url 会被缩短，非 lsa i 字母会被移除。 你得到同样的信息，但只需要一小部分的 token， 成本和延迟，最高降低百分之八十。和其他 ai 代理平台相比， openhuman 的 优势非常明显。 cloud co work 是 闭源的， open cloud 和 hermes 需要自带模型，且以终端为主。而 open human 不 仅开源，还有一键集成，自动数据抓取，内置模型路由、原声、语音和搜索工具，几分钟内就能获得完整上下文，而不是几周 开始使用。 openhuman 非常简单，访问 tiny humans o i， 下载安装包，或者在终端运行一行安装命令。 mac os、 linux 和 windows 全平台支持 连接你的账号，让自动抓取拉取数据。几分钟内，你的 ai 助手就拥有了完整的上下文。 openhuman， 你 的人工智能由你掌控。
46老王Bingo
00:59查看AI文稿AI文稿目前我用 codex 就是 openel codex， 已经完成了我的 app 的 开发，这个 app 包含用户端跟管理端都已经开发上线了，在苹果商城已经上线了。然后我现在用的主力呢是 gpt 五点四啊，而且我是 pro 会员，我前两天 pro 会员已经额度都用完了。其实我是已经算是比较重度的使用了， 他是基本上是一次就过，体验呢是极其的丝滑，基本上复杂的问题。你可以使用他的那个 play 计划啊，计划模式，他可以给你自己再去猎取一些计划，然后你可以给他一个完整的访问权限，基本上他后期的调试都会自己去操作， 很省事。我每次现在晚上睡觉之前，我会给他制定一个详细的计划，基本上可能跑个两个小时，能把我的一些代码再去做一下更好的一些完善。
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00:35查看AI文稿AI文稿本周上升速度最快的 ai 项目 openhuman 是 什么？ cloud 很 强，但你每次还得重新解释背景。 opencloud 再全能也有个硬伤，记忆和能力都不够强。所以我觉得下一波 a 阵拼的不是谁会聊天，而是谁更懂你。 openhuman 就是 堵这条路。 二十五点七 k star 开源个人 ai， 它能接 gmail， notion， gitop 每二十分钟自动拉上下文塞进本地记忆术和 obsidian。 我 不说它能替代谁，但这个方向值得看。感兴趣去 gitop 翻细节，你更想要全能 agent， 还是懂你的 agent。
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00:51查看AI文稿AI文稿ai 早报 google i o 今天开幕，主角叫 gemini intelligence， android 直接升级成智能系统。后面讲第二条， open human 开源 ai 助手刷屏接入一百多个应用。第三条， ai 创业年入八百亿， antropic 加 open ai 拿走百分之八十九。 google io 这次核心就是 gemini intelligence， 把 android 从操作系统变成智能系统。你手机以后能直接跨 app 干活，拍张购物清单，他帮你建好购物车，或者说一句帮我定动感单车前排，他直接操作。 第二个亮点， rambler， 对 手机随便说，它自动整理成规范文字，还支持中英文混说。第三个， create my widget， 自然语言描述桌面组建，它直接生成，以前是开发者的活，还有新硬件 google book， 今天 keynote 还有更多料值得蹲。关注 ai 早报，明天见。
41星探AI
01:45查看AI文稿AI文稿这周 github 上涨的最猛的 ai 项目不是又一个聊天机器人，它想做的是一件更狠的事，让 ai 住进你的电脑，记住你的邮件、日程代码和文档。项目叫 openhuman github trending， 本周显示它新增一万七千一百二十四个星标。为什么它会爆？因为大家被同一个问题折磨很久了。 每次打开 ai 都想重新认识你。你解释项目背景，解释文件在哪，解释你上次做到哪一步？ ai 很 聪明，但它没有真正属于你的长期记忆。 open search 们的核心卖点就是把这个断点补上。 官方说它有本地优先的 memory tree， 把你的邮箱、文档、代码、仓库、聊天和日程压成可解锁的个人知识库。不是让你天天为提示词，而是先把上下文准备好。 它还不是只做记忆 ai， e s d me 写了一百一十八个以上第三方集成，包括 gmail、 notion、 github、 slack、 calendar 和 drive。 它会定时拉取新信息，再交给代理使用。 你可以把它理解成一个长期跟着你工作的 ai 操作。所以这东西真正吸引人的不是界面多可爱，也不是名字多夸张，而是它踩中了 ai 下一阶段的痛点。模型已经够强，但普通人缺的是连接记忆和不用折腾的入。 但这里要说清楚，它不是已经成熟的 agi 项目，自己也写着 early beta 默认体验，还会用托管服务做登陆模型、路由搜索代理和 oos 集成。也就是说，本地优先不等于完全离线。 我为什么觉得它值得拍？因为它代表一个方向。未来的 ai 不是 每次问答都从零开始，而是越来越像你的第二套工作记忆 open human 能不能成还要看产品打磨，但这个需求已经被一万多个星标投票了。
73CC CodeX
02:12214小宇玩AI
00:36查看AI文稿AI文稿兄弟们，你们要的 ai 助手它来了！目前已经二十三点二 k 新标了！ openhuman 是 你的个人 ai， 超级智能，私密简单且极其强大。一个不用你配置终端，不用写轮询代码的 ai 助手，开箱即用一键 o l d 接入你的全部工作流， 每二十分钟自动刷新记忆术背后的 token g 四技术，能砍掉百分之八十的 token 成本，中日韩文字一个不丢，本地优先，数据归你。这是二零二六年打工人，真正的赛博分身，赶紧点赞收藏去试试吧！
125程序员Ghost
00:50查看AI文稿AI文稿兄弟们， ai 总是记不住你的事，每次聊天都要从零开始。这个十八点六 k 新神器 openhuman 直接给你私人超级智能，它是你的个人 ai 超级智能，完全私有，本地优先，简单又极致强大！亮点一，一百一十八加第三方服务自动拉取，每二十分钟更新一次 gmail， notion go top slack 全打通。亮点二，本地记忆术搭配 obsidian 兼容知识永久保存，再也不忘。亮点三，内置网页搜索，爬虫代码工具，还有原声语音功能。 亮点四，智能 token 压缩成本和延迟最高降低百分之八十，还支持 olama 本地模型，再也不用担心 ai 记不住你了！想拥有真正私人超级智能的马上试试，记得点赞关注哦！
145猿AI
03:47查看AI文稿AI文稿打我堂 open i 直接扔王炸了！ g p t 五点五 instant 官宣全量上线，所有其他 g p t 用户不管你是免费还是付费，今天起直接就能用。 我先不给你们念那些科技圈的通稿，三句话给你讲明白这次更新有多狠，每一句都跟整个行业的未来息息相关。 第一，五点五 instant 直接无门槛分开，不再是付费会员的专属，普通用户零门槛就能够体验。 open i 这次直接把高端能力给付费用户留了整整三个月的过渡期， 三个月之后正式退役，不搞一刀切，给足了用户适应和迁移的时间。第三，也是最炸裂最核心的升级，在医疗、法律、金融这三个最容不得半点胡说的高风险领域，新模型的幻觉直接比前代砍了百分之五十二点五。 很多人看到这儿第一反应就是 open i 怎么挤牙膏了。从之前 g p t 四到 g p t 四 o， 磨磨蹭蹭快一年，这次连缓冲期都没有，他到底在急什么？ 说白了，这次根本不是什么常规的版本更新，这是欧米伽的一场生死防守战。要知道现在大模型赛道早就不是他一家独大的温柔乡了。前有谷歌 jimmy advance 在 多模态能力上步步紧逼，后有 top 三系列，在长文本商用场景里面疯狂超车。 咱们国内的大模型现在也是参数速度落地场景里面疯狂超车，咱们国内的大模型现在也是参数速度落地场景全面开花。就拿今天华为昆凌的发布会来说，门店里的监控录像好几个字，一秒钟，几个小时，录像里背包的人全被找出来， openai 攒了好几年的先发优势，正在被对手一点一点残食掉。之前大家用 qgbt 图的就是他聪明能打，现在竞品的能力都追上来了，你再慢慢的挤牙膏，用户就直接用脚投票了。 所以这次 openai 一 步到位，把五点五全量开放，先把 c 端用户死死攥在手里，这既是防守，也是反击，也是反击。但今天我必须跟大家说透，这次更新最值钱的根本不是什么全量免费，也不是什么回复更简洁，这才是 openai 藏在背后的真正杀招。 什么叫大模型的幻觉？说白了就是他一本正经的跟你胡说八道，给你编不存在的法律条款，虚假的病例报告，完全失真的金融数据，逻辑通顺，格式工整，看着跟真的一模一样，实则全是瞎编。 这是之前所有大模型最致命的短板，普通人用它写个文案，做个 ppt， 就 算是胡说八道，顶多改改就完事了。但你想想，律师用它查法条打官司，医生用它辅助看诊，这要是犯了错，结果得多可怕。 也正是因为如此，之前的大模型在这些高风险高价值的领域，永远只能当个边缘的辅助工具，根本不敢真正商用，不能进入核心业务环节。而 这次 open ai 直接把高风险场景的幻觉砍了一半多，这意味着大模型在生产力上跨出了最关键的一步，他要抢的就不是普通用户那点订阅费，而是医疗、法与金融这些万亿级的企业服务市场，这才是 open ai 的 野心。 还有人问，既然西摩星这么牛，为什么不直接把老版本停了，还要给付费用户留三个月过渡期。这就是 oppo i 最精明的地方，一箭双雕。 首先安抚付费用户，稳住基本盘。很多人充会员就是冲着五点三的稳定能力来的，你直接一刀切停服用户肯定炸锅，轻则退会员，重则直接流失。更重要的是给企业大客户留足了签约时间。现在很多企业已经把五点三的接口接到了自己的业务系统里，直接停服，人家的业务系统就直接瘫痪了。 openai 这波操作对咱们国内的大模型行业到底意味着什么？我就说一句扎心。但真实的话，大模型行业卷的方向要彻底改写了。之前国内的大模型都是在卷，参数有多少亿，生成速度快了零点几秒，能不能画图？能不能生成视频权势能不能做到？但现在起，全行业的竞争直接进入了能不能信的终极战场， 功能在花哨，一到专业领域就张口胡说，那就是个中看不中用的花架子。现在全球大模型行业的及格线直接拉高到高风险场景，换季率下降百分之五十以上。 接下来国内的大模型厂商就得咬着牙跟上这个标准，不然就碰不到最核心、最值钱的商用蛋糕。最后一句话总结，叉 gpt 五点五 instant 的 上线，不是一次简单的技术更新，而是 openai 的 一次全面宣战。信不信得过，是未来大模型优胜劣汰的关键所在。
102堂堂唐探
