类似龙虾的ai产品有好几个助手

哈喽，大家中午好，今天给大家介绍一下 codex 跟龙虾有什么区别。然后其实本质上它们是类似的一个产品，因为它们底层都是大模型加 mcp 服务，还有就是我们这类似这种数字员工的模式去构建的。然后呢，它的区别在哪呢？第一我总结一下 就是 codex 呢，它使用起来更方便。那第一是安装龙虾要安装的很多环境呢，然后呢，这个 openai codex 都把它集成好了， 这是第一点。第二就是它的这个操作界面使用起来比较简单啊，对吧？龙虾的操作界面是给技术人员用的，很麻烦，但是这个 codex 就是 像豆包一样，我们对话式的。 第二呢，它其实在很多插件的集成啊，智能化的工作流都给你集成好了，你直接开箱即用，用熟了就可以。 然后呢，包括获取电脑的权限，他也直接给弄好了。第三个点呢，就是说他内置的模型 gbt 五点四，五点五能力是很强的， 然后呢，对吧，他出错的概率很少，我这几天测的几个场景效果还是不错的，无论是让他处理邮箱去帮我下载对应的 youtube， 抖音的视频这些都可以。 但是呢，他有没有缺点呢？他也一样有缺点，因为他的技术价格跟龙虾是一样的，非常依赖授权。那对很多电脑，特别是 mac 没开放的这个权限呢，他也他也实现不了，但是对浏览器的应用呢，他操作是很简单的，这块实现效果是不错的 啊。然后呢，它同时也有一些缺点呢，第一呢，就是 gbt 的 这个 toc 呢，还是比较贵的，因为老外是美刀嘛。第二个缺点就是它的这个自定义模型起来比较麻烦，它目前内置的都是 gbt 的 模型，你如果用其他的模型 toc 更便宜的就比较麻烦。 第三点呢，就是他设置国外的产品，那国外我们都知道，我们去用的话，无论是网络啊、账号啊这些都有一些门槛，所以在他同时也有些缺点，但是这并不足以覆盖他的光环啊。如果大家对这块有兴趣的，我们可以随时交流。

有了 codex 之后，我真的把小龙虾和爱马仕龙虾全都卸载了，真的啊，就是这种产品级的东西，真的比那种玩具级的东西要靠谱多了。 你就看这个 codex， 它这个最新的这个更新啊，它都包括什么功能啊？第一个功能它就是自动化的功能，就这一下就直接把这个龙各种龙虾给碾碎了。 这个自动化功能其实就是一个这个可以定时执行任务，包括每日的任务，每周的任务包括针对一个项目的一种持续监控啊，那么其实你们在拿小龙虾和爱马仕龙虾做的事情不就是这些事吗？对吧？让他们这个时不时的去监控一下项目，时不时的去运行一个定时任务，不就是这些事吗？ 然后第二件事呢，它是可以有一个 computer use 功能，也就是说它们可以去调用你任何的这个桌面的这种 app， 这种软件，包括网页，它都可以去进行调用，而且它是可以真的有眼睛可以看到的 啊，所以呢，他就不像小龙虾似的，他动不动就跟瞎了一样啊，执行个任务点个鼠标也点不明白，对吧？这个是他第二个任务，第二个这个，第二个这个功能啊，这种产品级的东西和娱乐级的东西有什么样的区别呢？就是娱乐级的东西他是不会为你的结果负责的 啊，你们用小龙虾和这个什么什么爱马仕，那大老爷们都气出乳腺结节了吧，对不对？但是这个这个毕竟 codex 它是一个商业级的产品，商业级的产品它一定要经过严格的测试，然后严谨的调试，然后才会上市的，才会面，才会这个面向市场的，对不对？我这两天拿这个 codex 做了什么呢？第一啊，我把它做了这个，我拿它让它去 呃，从我的一个科大讯飞的一个耳机，因为我有一个科大讯飞耳机，平时我这做咨询啊，做直播呀，什么讲课呀，我都会把它给录下来 啊，把科大讯飞的耳机里面的最近这一个月的所有的录音啊，反正让他直接去在电脑上打开我科大讯飞耳机配套的这个软件，去把这个录音转文字这些东西给下载下来，并且存到我的 github 上的语录语，这个叫什么语料库里去， 然后他瞬间就把这件事情给就是他也不说瞬间吧，他就把这件事情就不需要我去指导，不需要我去纠错的，直接把这件事情给干完了，并且发现说你这个语音不全都是 ai 相关的呀，还有三天是外卖课相关的，要不要把它分别存在两个知识库里？这个东西我之前都没有想到 啊，我说你这个想的周到啊，你帮我去存进去吧，对吧？然后第二件事是我直接告诉大家啊，我直接告诉他，我说你去我的抖音号，然后你把我抖音号上这个从发布以来到现在所有的这个抖音，你们都转文字，把我的这个文字稿给转出来，存到我的语料库里， 然后他干了几十分钟吧，就把这个事给干完了啊，所以如果你一句话他都能让你把你在电脑上操作的事情全都给完成了，你还要小龙虾干嘛，对吧？你还要小龙虾干啥？你还要这个这个爱马仕干啥呢？对吧？都卸了吧？都卸了吧？啊？

永久免费无限量，电脑小白也能装一行命令都不要！哈喽啊，我是王玉，今天给大家带来可能是史上最简单的本地大模型加本地龙虾的部署方案，可以永久告别偷啃叫力，享受免费无限量的 ai 能力， 一次安装终身使用，不依赖云端 a p i， 不 再有掏坑的焦虑，月度限额的烦恼，所有的数据都保存在你本地的电脑上，聊天记录代码片段都不会上传云端，超级安全，还支持多渠道，微信、 qq、 飞书都可以随时随地的用，性能也很强。 这次我会集成最新的千万三点六三十五 b， 这个模型性能堪比主流的付费 ai 产品，完全免费运行在你的显卡上，而且安装过程不需要你懂代码，不需要命令行，不需要你安装什么 wsl 那 些东西， 只需要安装两个图形化的软件，点一点鼠标就能搞定，而且有什么新模型、新插件，新的 skill 都可以装，都可以更新，你需要准备什么？硬件方面推荐十六 gb 以上显存的显卡，当然你没有这么好的显卡也没关系，你下载一个小一点的模型也行。 软件的话，第一步，安装这个 lm studio， 不 会安装的话，可以参考我之前做的本地安装 jma 四的那期视频。 第二步，安装这个 workbody， 这个 workbody 现在是可以接入本地模型的，所以我们直接安装它就可以直接使用这个龙虾的能力了。 ok， 来具体看一下怎么配置这个 lm studio。 第一步，首先是你把这个模型下载好， 然后加载到这个 lm studio 里面，可以看到这个著名的洗车问题三十五 b 的 这个 moe 模型是没问题的， ok， 然后看一下本地 server 的 配置，点这个图标，进到 local server 的 配置页面， 我们看到这里有一行字就是代表我们的 server 已经起起来了，这个地址就是我们的 api server 地址，我们把这个地址 copy 一下，然后到配置 workbody 的 页面，我们点这个图标，然后进到设置页面，点这个模型， 然后进到编辑模型页面，我们提供商选这个 custom 接口地址，粘贴我们刚刚复制的地址，最后加上一个 v e 这个 apikey， 如果你配了的话就填你配的 apikey， 如果你没配，那你就随便填一个模型名称的话就随便填，也可以高级配置。我们这个模型是支持工具调用，也支持图片输入，还支持推理的，所以这三个都可以勾上上下文大小，根据你加载模型的上下文大小填就可以， 然后来看一下实际的使用效果。其实本期视频的这个 ppt 风格的网页就是我让这个千万三点六三十五 b 加 word 八 d 来做的，可以看到这边我让他做一个介绍本地安装小龙虾的短视频， 他帮我写好了短视频文案，包括一个 ppt 风格的网页，有六页的 ppt， 内置了一些动画效果，包括右边的原点导航，还有图片点击放大的效果， 包括需要哪些截图，他也给我列出来了。永久免费无限量电脑小白也能装一行迷你都不要，是不是非常的 nice， nice！ 觉得有用的话记得点赞关注，拜拜。

当下最火的两个智能体框架，其实根本不是同一类东西，一个管得严，一个学得快，一个像机场塔台，一个像手艺人。龙虾所望官模式，所有请求必须过中央调度。 爱马仕走引擎模式，单进程跑通核心逻辑，架构层面就分叉了。龙虾问的是怎么让智能体安全可靠的干活， 爱马仕问的是怎么让智能体越来越强。今天查五个维度来看架构、记忆、技能、安全选型。先从架构开始。先说龙虾， 二零二五年底上线，用拆枝字语言写等，他就做一件事，让智能体安全可靠的干活。 所有消息和工具调用必须过中央网关，没有越权，没有绕路，网关是唯一的调度中心，绘画、路由工具。此智能体全部拆开管理， 每个都是独立模块，谁也别想月全操作。再说爱马仕二零二六年二月发布，用 python 语言写的，他问的问题不一样，智能体怎么越来越强？ 不需要中心化网关，单进程跑通所有核心逻辑，下载、启动。直接用爱马仕的闭环做三件事，执行、反思、沉淀。 每次干完复杂任务，自动分析怎么做的，写成可附用的技能，下次碰到类似的直接掉头。龙虾是平台，此智能体是平台级对象工具，策略是显示、治理，绘画格里是明确控制面， 爱马仕是本体，所有逻辑内嵌在主循环里，清亮且低延时。 两条路线，两种取舍。龙虾用复杂度换管控力，爱马仕用简单换速度， 没有对错，看你需要什么。看记忆系统，龙虾把记忆当插件来用，记忆文档、人设配置，临时上下文都得手动维护， 想要高级功能装第三方插件，所以龙虾的记忆本质上是一个插件槽位， 基础能力靠手写文件，高级能力靠第三方，能替换，但不够强。爱马仕有三层记忆，开箱即有绘画记忆，存在内存里， 十九记忆用清两节数据库做权威检测，跨绘画可用技能记忆自动生成文档，零配置零维护。上下文压缩的思路也不一样， 龙虾压缩最老的内容，保留最近的归档原始数据。爱马仕压缩中间部分，保护首尾两端做叠带摘药。两种思路，两种取舍记忆这条线，爱马仕的原生三层记忆碾压式领先 龙虾，胜在可替换，不喜欢默认方案，换一个就行，一个走深度，一个走灵活。技能系统的差异最大。 龙虾的技能只有两个来源，要么你自己手写，要么从社区技能市场下载。社区资源丰富，但都是静态的，想升级自己改代码。爱玛仕不一样， 但完复杂任务，它会自动反思，分析刚才怎么做的。提取能赋用的模式，自动写出技能文件， 下次碰到类似的，直接调用技能，有个坑要注意。自学习功能默认是关着的，你得去配置里手动打开。 很多人第一次用没开，觉得跟普通智能体没区别，因为你没开那个开关。累积二十个自生成技能之后，任务完成时间减少百分之四十， 而且大约每十五轮对话，智能体会，主动考虑把经验沉淀成技能 闭环，一旦跑起来，越勇越强。技能这条线，龙虾生态广，社区技能市场资源丰富，爱马仕闭环强，自进化引擎一旦启动，回报是指数级增长， 一个走广度，一个走深度。安全方面，龙家堆了十几个安全模块，默认就是安全模式，高权限操作，必须显示声明， 有安全文档，有漏洞。响应流程，执行环境，用容器沙箱加远程隔离。爱马仕走智能审批路线，用辅助模型判断风险等级决定放不放心， 支持六种执行后端，包括无服务器模式，清量高效，但管控确实弱一些，而且辅助模型本身没有检查机制，这是个隐患，增长速度有点吓人。 爱马仕四十六天突破五万星，三个月十五万星，龙虾三十七万星，但上线时间更久。社区技能市场二十二个消息平台接入，生态更厚。国内场景来看， 爱马仕原生智取飞书、钉钉企业微信，还有强化学习训练工具链，龙虾扩展智取飞书和 qq， 推选出全占友好桌面端和手机客户端是加分享。所以怎么选？如果你每天用智能体做同类任务，比如代码审查、研究工作流文档分析，选爱马仕 学习闭环，在月级别就能看到回报。如果你需要二十个以上消息平台接入多智能体编排，企业安全合规选龙虾，生态广度比单实力学习能力更重要。还有一个答案，越来越多人认可，两个都用 龙虾做多渠道编排层，爱马仕做执行。智能体互补关系远大于竞争关系。爱马仕解决的是智能体如何越来越像一个会成长的个体， 龙虾解决的是如何构建长期可运营的智能体平台。评论区，聊聊你选哪个？

龙虾可能真的遇见对手了，前几个月大家还在疯狂的养虾，这个月又开始流行养马了，也就是 hymerse agents， 跟顶奢爱马仕同名。 hymerse 开源不到两个月的时间， get up 的 星星呢，已经突破了十二万颗。 十二万颗星星是什么概念啊？老牌的基础设施项目，包括 k 八 s 啊， note g s， 还都没有它的星星多，甚至有人称啊， hymerse 是 下一代的 ai 私人助手。龙虾要被爱马仕取代了，今天呢，我就用一条视频给大家讲透 hymerse agents 到底是什么， 跟之前爆火的龙虾 hines 有 什么区别？ hammers 有 哪些技术亮点，以及四条适合新手的入门技巧和避坑指南。第一部分就是 hammers agent 是 什么？跟龙虾有什么区别？它是一个会自我进化的，并且拥有持久记忆的智能体。 那你可能会好奇啊，那它跟龙虾有什么区别啊？虽然它俩都可以接入不同的 i m 跟 ai 进行交互，也可以调用呢各类工具，但是它们的侧重点和底层架构不完全一样。 龙虾的侧重点呢，是你通过聊天工具来指挥它干活，可以把它想象成一个住在你硬件里的持久大脑，了解你的整套工作环境，可以二十四小时在后台运行，连接你使用的所有工具和频道。 但 hammers 的 侧重点呢，是 agent 的 个体怎么去自我学习和自我进化，让他越用越聪明越懂你。每完成一个任务， hammers 就 把有效的方法蒸馏成可附用的知识存储起来。久而久之呢，他会在你不需要主动配置的情况下，越来越擅长处理你的具体工作流。 这也意味着，从技术层面上来看，龙虾呢，是优先处理绘画归属，但 hammers 呢，是优先处理 agent 的 本身。还有最关键的一点是 hammers 它的成本要低很多。 有人举了个例子啊，形容龙虾是法拉利， hammers 呢，是本田。第二部分呢，是 hammers agent 的 四大技术特点。第一是内置了 hans 全套的驾驭工程架构。 ai 一 阵的可靠的突破口啊，不仅仅在于模型本身，而在于构建围绕模型的更加完善的驾驭框架。这个框架包含五个独立的层级， 指令层、约束层、反馈层、记忆层和编排层，而模型本身反而是可以随时被替换的。组建 cameras 是 第一个将这五层全部内置落地的开源 a 阵的产品。 其他的 a 阵呢，比如说像 cloud code 啊， cursor 啊等等，仍然需要开发者手动去自己搭建这套 haines。 而 hammers 呢，直接把它作为开箱即用的产品底座， 从工程结构层锁住了 ai 的 行为边界，而不是靠题日词啊去劝说模型守规矩。如果你们想详细了解什么是 haines 啊，我之前也出过一期视频，感兴趣的朋友可以翻来看。第二呢，就是四层分层的常效的记忆系统。 hammers 的 核心能力之一啊，是持久记忆，不管是你和他的对话内容，还是你的个人偏好，用他做过的项目，所有的反思记录呢， 他都记得。 hammers 将记忆体系拆分成了四个各司其职的层次。第一层呢，叫做驻留提示记忆层，这层呢，主要有 memory 点 m d 和 user 点 m d 这两个文 每次规划启动时呢，会自动注入系统提示词，总量严格控制在三五七五个字幅，大约也就是一千三百个 token， 强制筛选而非堆砌，这也就是为什么它节省 token 的 原因了。 memory md 呢，存储项目规范、环境信息等等。 user md 呢，存储用户偏好与沟通风格等等。 第二层呢，是绘画规党层，所有的历史绘画呢，都会写入本地的 cqlab 数据库，采用 f t s 五权威锁钥。当 a 阵呢，需要调取历史上下文的信息的时候，主动发起剪索，由大模型摘要后注入当前对话，这样就能实现例如上周我们讨论过什么的这种跨绘画的情节记忆。 第三层呢，是技能记忆层，结构化的 skill 点 m d 文件记录可附用的操作流程。系统呢，还设计了渐进式的加载机制，默认只将技能名称和减速加入上下文，全文呢，按需调取。第四层呢，是框框层。这层呢，其实是一个可选外挂层，面向长期日常绘画使用场景的第三方跨绘画的用户建模服务， 在内质记忆层基础之上，叠加更有深度的用户画像的积累。内质记忆层呢，始终工作。这层呢，可以作为可选项。这个可选层呢，还能捕捉到你言行不一致的地方， 也就是说你嘴上说的偏好，可能跟你实际行为的偏好是有所不同的。这层通过辨正建模来同时关注这两者， 然后产生一些推断。这些推断呢，会后续注入到 prompt 里面，作为隐形的上下文，你看不到这些信息，但是你会感觉到 cameras 越来越懂你了。第三个呢，就是自主技能沉淀闭环。 cameras 内置四阶的学习闭环， 任务执行、自我评估、检查点技能创建、更新记忆，写入学习闭环啊，不是你写提示词他干活，而是他干完活呢，会自己复盘和反思哪里成功和哪里失败，哪一步的经验值钱，然后打包成 skill 文件。下次遇到同类的问题呢，直接调用，减少试错成本。 据这个 nos research 内部精准测试啊，在积累二十个以上自创技能后，同类问题的完成效率可以提高大约百分之四十。核心进化引擎 d s p y 和 g e p a。 cameras 的 自进化能力由独立子仓库承载， 核心就是两个工具的协同，这也就是 cameras 能越用越聪明的关键。 d s p y。 声明式 ai 编程框架，是斯坦福 n l p 团队的开源项目，能把你的手写提示词啊，直接模块化翻译成完美的 prompt， 还能自动调优 e p a 啊，就更厉害了，像生物进化一样，拥有让 ai 自己反思、自己改提示词的进化算法，它们两个存在 hymeris 的 自进化子仓库中， hymeris 才能做到越用越聪明，甚至于不用你再去绞尽脑汁去想提示词应该怎么写了。 第三部分呢，就是适合新手的入门技巧和避坑指南。第一个就是 s 点 m d 和 agent 点 m d。 要写细致，千万别空着，也别随意写。 s 点 m d 啊，是 hymeris 系统提示词的第一草味， 定义的是 agent 的 人格和沟通风格。你想让他说话偏正式呢，还是偏随意回答先给结论呢？还是先展开分析哪些事情呢？绝对不做这些呢，都写在这个灵魂文件里。同时呢，你也可以把代码风格、技术栈和项目规范、项目相关的具体指令写在 agent 点 m d 里。第二啊，就是 skill 啊，不要贪多，核心盘要配齐 cameras 的 内置技能库啊，目前已经超过了七十多个，社区贡献呢，也已经有六百多个了。新手呢，不用贪多，优先把下面这几个装上就够用了。第三个就是强烈建议打开 t o n 的 模式，这是无数新手翻车的地方，如果不在类似于 clash 的 工具里面打开这个 t o n 模式啊， 可能部署需要安装和下载的这些包啊，都会下载不下来。最后啊，就是避坑指南，我一开始呢是想用 windows 来养马，直接把我劝退了， windows 的 原生的支持呢，非常不友好。后来呢，我又不死心，就改用 mac 来养马，然后发现呢，它还是挺好用的。今天的内容就聊到这里，也欢迎大家在评论区分享自己的养马经验。

养龙虾彻底火了之后呢，现在市面上各种国产龙虾突然多到炸裂，今天呢，于是我就带大家快去逛一圈，看一下目前比较有代表性的几款国产龙虾到底是什么路数，顺便呢也聊聊价格。先说月之暗面的 kimi 哥，这个龙虾呢，就有点像一个网页版工具箱，不用装环境也不用呢折腾代码， 直接在浏览器里面就能用，底层用的是 kimi k 二点五的模型，里面已经内置了几千个技能，像整理文件、查资料、自动化办公这些事情，它基本上都能直接接手。它还有一个比较有意思的功能，叫做蜂群智能体，简单理解呢，就是可以让多个 ai 分 工合作一起干活， 有点像一个小团队合作，他能揭露飞书去跑一些极限任务。不过呢，他的价格确实不算友好，基础版一百九十九一个月，高级版要六百九十九一个月的价格呢，已经接近不少软件一整年的会员了，在国产龙虾里面算是比较贵的那一档。然后呢，我们再来看腾讯的 qq， 腾讯最大优势呢，其实不用多说，就是生态， 他可以直接和 qq、 微信这些产品打通，比如你在手机上面呢，发布一句指令，电脑端就可以自动开始执行任务， 相当于你用手机就能远程指挥自己的电脑去干活，整个体验呢，有点像给电脑装了一个随叫随到的助手。而且呢，他还有自己的技能库，很多自动化操作呢，都可以直接调用。目前呢还处于现身免费阶段，所以用的人非常多。接下来呢是自己的阿克拉克这个产品呢，走的就比较务实， 深度适配飞书，背后用的是豆包 c 的 二点零系列模型，它最大的特点其实就两个字，不够便宜。 lte 版呢，一个月只要八块九毛钱， pro 版呢，不到五十块，而且还是火山 callinplay 里面的附带功能，功能上呢，没有特别明显的短版，整体感觉呢，就像一辆性价比特别高的家用车， 可能不是那种豪车，但是呢，日常使用起来呢是非常划算的。再说一个讨论度也不低的龙虾，主打部署速度，基本上呢十几秒就能跑起来，算是非常快的那一类。 它也继承了飞书钉钉自动化能力呢，比较完整。价格呢是月费三十九和一百一十九两档，也不贵，整体体验比较均衡，也没有什么特别惊艳的地方，但也没有明显短板，属于比较稳的那一类。而且这个月费模式呢，不会额外产生托管费用，用起来呢相对比较安心，不用担心不小心把额度跑爆。然后呢是小米的 mico， 这个产品的思路呢就很小米，重点放在生态联动上，比如呢，可以直接控制米家设备，调灯光，开空调，甚至根据短信内容帮你安排出行计划，生成健康建议。听起来有点像把 ai 助手直接塞进整个智能家居系统里面，不过目前呢，它还在小范围的封测阶段，需要邀请才 能使用，而且呢，只支持小米十七系列的几款手机，大多数人呢其实还体验不到。另外在复杂功能的成功率上，目前还需要继续打磨。再来看一个比较即刻向的项目， zero pro， 它是用 rust 写的，主打轻量和速度，资源占用非常低，从技术的角度来看，其实挺漂亮，但问题也很明显，它更像是一台改装赛车，性能很强，但普通用户呢，可能很难真正的用起来，更多还是开发者和技术玩家在折腾它。有网易做的 rapstar ai， 也叫有道龙虾，官方定义呢，是一个全场景的 ai 个人助手， 可以七成二十四小时帮你处理各种任务，比如说写代码呀，处理文档啊，数据分析啊，甚至做一个小游戏项目，它同样可以支持接入飞书等应用，目前呢，也是免费测试阶段。最后呢是智普的 autoclole， 不 过呢，大家都叫它澳龙， 很多产品呢，都说自己开箱即用，但是真正做到开箱即用的其实并不多。像 autoclole 呢，就是我目前见过本地部署呢最简单的一款龙虾，我们点安装之后呢，基本上就可以直接生成一个可以兑换的 oppo 了，不用命令行，也不用配置 api， 甚至比很多软件扫码都用还简单， 还支持进入任意模型的扣金 plan 或者是 api， 也可以一键直连飞书。不过呢，它的付费模式有点特别，没有包月会员，只有充值积分，用一次扣一次，如果你习惯了订阅制，可能会觉得用起来没那么爽，所以总的来看呢，现在的龙虾其实还处于一个非常早期的阶段，功能呢，吹省酷， 但安全性、稳定性、权限控制这些关键问题其实还需要不断的打磨。所以呢，于师傅给大家建议其实很简单，先按需尝鲜就行，别必要一上来就砸大钱买最贵的版本，毕竟呢，这个赛道变化实在太快， 一个月时间呢，可能会出现一批完全不同的新产品。如果你只是普通玩家，可以先试试免费版或者比较便宜的云端版本就够用了。如果你是比较喜欢折腾的极客玩家，那就可以先去研究一下本尼部暑的 openclock russ 的 这种偏技术上的项目。

啊，我刚下班，好累啊这一周周一的时候就开始开需求编审会，跟研发和设计来来回回拉扯新功能的交互还有很多需求，一些优先级吵来吵去半天都定不下来， 然后运营那边又天天找我，一会要改首页活动入口，一会又要增加临时弹窗营销位原型。我这边来来回回改了三四版， 还要盯线上的数据，上个版本刚刚上线的功能转化不太行，我还扒拉一堆用户评论投诉反馈大大小小的 bug 优化建议，攒了一堆下周再继续整理。临时老板又安排我做复盘，我还到处找数据 p 凑 ppt 的 内容， 记得很多沟通要点。辛苦了，这一周真是忙的团团转呢。周一的需求评审会和研发设计的反复沟通，运营的各种临时需求原型修改、线上数据监控、用户反馈整理， 还有老板临时安排的复盘 ppt， 全都记下了，等你确认没问题，我就把这些整理好发给龙虾机器人生成周报了。呃，好的，你把这些整理发给龙虾机器人，让他给我做成周报，通过飞 书发给你。好好休息一下吧。

ai 助手真的能成长吗？我们习惯了用完即走的 ai， 但 word body 不 一样，它在每一次交互中进化。它的进化来自六个维度的自我迭代。 第一，记忆，通过灵魂文件、用户档案和每日日制， word body 把每一次对话的偏好和上下文都持久保存。下次打开，他还记得你说过什么，这不是冷启动，而是老友重逢。 第二技能，每完成一个复杂任务，他会把工作流自动打包成可复用的 space， 下次遇到类似场景，一键调用，不再从零开始，一次探索，终身受用。 第三，反思， scale 不是 写完就数值高格。每次使用后， word body 会主动审视步骤过时了吗？参数需要更新吗？发现问题立即修正，知识库永远保持新鲜。第四，自动化。通过定时任务系统，它可以设定周期性的自动调度， 你不在的时候，他也不会闲着，日报周报、数据监控按时交付，等你回来验收。第五，协助。面对复杂任务， work buddy 不 会单打独斗，他能组建专家团队，文案设计、视频编辑，多角色协调。一个人搞不定的项目，一个 work buddy 就 能搞定。 第六，探索。当遇到能力边界，他不会说我做不到。他会主动搜索可用工具和技能，发现及集成及扩展，每一次做不到，都是下一次做得到的起点。 六个维度构成了自我进化的飞轮。记忆让他不忘，技能让他更强，反思让他更准。自动化让他不停协助，让他更广。探索让他更不是一个静态工具，而是一个能和你一起进化的伙伴。 workbody。

我敢说，百分之九十的人都被龙虾 ai 的 门槛给坑惨了，明明是能帮你干活的 ai 员工，结果普通人想用还要先去学 python 打环境，一步一错步步错，最后满屏爆破，找别人带装，轻则大几百，重则被植入后门，数据全部泄露。但我始终觉得，能让小白也零门槛使用的 ai， 才是一个真正好的 ai。 所以我们的技术团队把龙虾 ai 这个全套运行的环境和几千个技能全部植入在了这个 u 盘里面。不用你装一个软件，不用你改一行代码，也不需要你去用什么加速器，哪怕是用了五六年的老电脑， 往 usb 的 接口一插入，三十秒内直接给你启动一个属于你的 ai 员工，写代码，做表格，整理文件，自动发内容，全网搜资料，让他帮你干啥，他就能干啥。 u 盘里面养龙虾，走到哪用到哪，所有的数据全部在 u 盘里面运行，安全不会被泄露。如果你也想体验的话，请在评论区留言，我可以让你免费体验一下。

别人五二零都忙着约会，科大讯飞偏远这天开新品发布会属实有点卷。这次我有幸受邀到场，本期视频就给大家聊聊我的现场体验和发布会的干货。先逛展台看新品，本次核心主角是二三系列， 这款我之前有发过测评，还有全新手机形态的阅读器飞卡颜值，大家可以品一品，详细体验。视频我这几天就更现场，参会的大多是讯飞代理商和墨水瓶锤炼博主，工作人员说我们博主有点社恐。确实是这样，平时话不多，一聊墨水瓶瞬间话匣子就打开了。本次发布会我最感兴趣的就是二十三系列搭载的 note 可乐龙虾助手， 也就是 ai 智能体，天天直接把办公本从单纯记笔记的工具变成能远程听话、自动干活的 ai 助理， 上手特别简单，讯飞提前装好模型和接口，电脑端下载读写笔记软件，打开就能用，真正做到一键养龙虾。我一开始没抱太大期待，直到看产品经理现场演示，在墨水瓶上写一句话，点 ai 搜索就能一键调取所有历史笔记，包括手写、 语音转写，电脑端笔记自动总里程，有用信息打造属于自己的知识库，随时查询调用。不光墨水屏，办公本能用，电脑端也能操作，下达指令后自动解锁笔记生成内容，不满意还能反复追问调整。比如发布会现场演示的是一份产品首销作战方案，对于门店代理商来说会更加关注利润，对 对导购会更加关注新品如何介绍。通过语音指令让这份方案拆分成两份，拆分后会在电脑端显示，同时也会同步到末水平。办公本端为了方便随时发送指令，本次还推出了手机微信端的天天助手，是以微信联系人的形式存在，人在外面动动嘴就能给龙虾助手发送指令。 创建、代办和日常安排。很多人会问，我不办公，我就看书手写，这个 ai 是 不是就没用？还真不是，看书遇到不懂的典故，晦涩难懂的内容直接圈选问 ai 大 白话直接说明白，不用掏手机打断阅读节奏。还支持一键总结文档，提炼重点。 针对手写潦草导致的字迹错误， ai 能帮着纠错，并且通过 o c i 识别重新排版。针对潦草手写也能自己美化。这个我在讯飞二三 pro 的 产品上有体验到，每 化后确实更加工整好看。接下来带大家看看龙虾助手电脑端界面。模型选择很多，除了讯飞星火，还能自由切换第三方模型，开放度很高，内置办公预设技能，还预留扩展入口，自动任务，支持每日提醒，定时生成周报，也能自己新建任务。微信扫码就能绑定，远程控制，操作比较傻瓜， 能自定义，个性化设置，有开关记忆功能。再说让大家关心的收费，天天，前半年免费使用，后期按 talkin 收费， talkin 就 跟流量一样，用完充值。目前有三个套餐，最便宜的每月二十八块，平均一天不到一块钱。我现在是免费体验期，首月送一千 talkin， 试了下指令，单次最低消耗两个， 最高八个，按照最高八个算，一千 token 相当于一百二十五次指令，折算到每天就是四次指令，如果你每天的指令需求大于四次，那肯定是不够用的，那具体的 token 消耗可以参考这张使用场景图， 消耗多少主要看输入长度、比例、数量、解锁范围和输出长度影响。现场还演示了同声传译，外国有人面对面交流办公本实时会议。这里我放一段现场片段给大家感受一下。史密斯先生，很高兴见到您， 为了方便后续我们进行交流，今天我们就借助这款智能办公，本来和您沟通，还望多多包涵。 深圳是一座充满创新活力和改革开放精神的城市，不知道本次您来到这里，您整体的感受是怎样的？ thank you for inviting me， i'm very happy to be here， i've heard a lot about changing about its highly innovative areas about its high technologies about the open business environment， but now that i'm here i can really feel its energy， its wipe， its effectiveness， so let's see how it goes。 发布会的最后也公布了价格， l 三六是两千四百九十九，标准版是两千九百九十九， pro 版是三千五百九十九，还有彩色皮套，另外还推出礼献禅意限定礼盒，有超多的周边 专为粉丝打造，定价四千二百九十八。还有飞卡阅读器，定价是两千三百九十九。好了，以上就是我本期视频的全部分享，为了防止迷路，别忘了点赞关注，咱们下期内容见，拜拜！

到底谁的龙虾，还没有 any search 的 助力？专为 ai a 政打造的搜索插件 any search 上线仅一周，便在海外 ai 开发者圈掀起热潮，登顶 cloud hub 榜单。 reddit x 平台上很多开发者实测推荐这款打破传统搜索边界的工具，究竟是带来了怎样的体验升级？ 我们用 ai 助手 minus 分 别在原声模式和接入 any search 模式下进行了实测对比。首先，在目前关注度很高的具身智能领域我们进行了测试，在人形机器人奔跑速度、关键零部件技术分析中差距更为明显。原声 minus 只能给出泛泛的零部件分类和作用描述， 而接入 any search 后直接调用了 i e e e explorer。 学术文献早稻田大学最新研究成果，提供了踝关节准刚度范围 准直区减速比等具体技术参数，还加入了二零二六年北京易装机器人半程马拉松的最新行业案例，让技术分析更具深度和时效性。在开发者比较关心的企业级 ai agent 后端框架选型问题上， 原生 minus 只能给出 lange 零点三和 lema index 零点一二的基础功能对比和通用选型建议，对两个版本的核心升级特性拆解不够深入，也缺乏对企业级关键能力的全面覆盖。 而接入 any search 后，则补充了 lanchen 零点三中 land graph 的 精细化控制、可调试性等核心优势，以及 lamb smith 在 生产及可观测性上的具体能力， 并且详细拆解了 lamb index 零点一二的 lamba parts 文档解析技术、 workflows 的 数据驱动设计，以及 lamba cloud 提供的企业级安全合规与托管服务，给出了更清晰的分场景选型建议和混合使用的具体方案， 为技术决策提供了更充分、更具实操性的依据。区别于 google、 百度等传统搜索引擎和 peril brave 等现有 ai 搜索工具， any search 通过统一接口接入多类垂直信息源，打破了登录页面专业系统的信息壁垒，为 ai agent 提供更优质、实时、准确的结构化数据。 对于国内开发者而言， any search 的 出现不仅是多了一个搜索工具，更是为 ai a 证的能力边界打开了全新可能。当 ai 不 再受限于训练数据的时间和范围，能够实时获取全球最新的学术成果、 行业动态和专业知识，我们离真正智能的通用人工智能又近了一步。目前， any search 面向所有个人开发者免费开放体验，可接入任意 agent ai 工作流使用，每一个感兴趣的用户都可以前往官网抢先体验，用更强大的底层搜索能力构建属于自己的下一代 ai 应用。

最近很火的 work buddy 到底是什么？今天给大家介绍一下。 work buddy 是 新一代 ai 办公助手，你可以把它理解为一个会思考、能自动干活的升级版 office。 传统 office 只是工具，你得手动做表、打字、整理文档。而 work buddy 相当于给每位员工都配了一位专属的 ai 数字员工，既是智能秘书，又是协同助理。 一键安装，开箱即用。首先官网下载安装登录即可使用双模式切换代码开发模式，适合网站和应用开发、日常办公模式。擅长文档处理和 skill 运用。三种执行模式， craft 直接操作文件 plan， 先出计划再执行 ask， 即问即答，模型丰富，会员 r s m preview、 g l m 五点零等无需下载。打开即用。一百四十家领域专家全程陪护 一百四十家领域专家覆盖商业办公、技术研发、内容创意、生活服务等垂直场景，按岗位全程陪护，按场景即插即用。点击左上角的专家内容创作专家、数据分析报告师等等，总有一款适合你。真能干活的 skill 技能包。 skill 是 work buddy 的 插件包，让他变成真的能干活的员工。原声大模型，不会操作电脑，不懂行业玩法，不知道公司流程， skill 来补这些短板。 每个技能都是一个打包好的专业本领，装上就会。 work buddy 还连接了腾讯官方认证的 ai 技能社区 skill hub， 类似 app store 装了三万五千加技能，官方精选，开箱即用。安全防护持续升级， 新增 skill 导入前安全扫描功能，在 skill 安装阶段，对第三方扩展包进行权限与行为检测，降低恶意代码随导入流程进入系统的风险。 企业级安全防护， workbody 拥有统一账号体系、精细化计费管理和完善的安全审计能力，补齐开源工具缺失的企业级管理壁环。 个人办公数据，企业协助，信息安全有坚实保障，办公更安心。 workbody 让不会代码的人也能指挥 a 诊干活，人人都能拥有自己的 ai 办公助手，详情欢迎沟通交流哦！

一定要想方设法用上了 cloud code， 你 只要用上了 cloud code， 你 就已经超越了百分之八十的同龄人。百分之八十太保守了，百分之九十五，我给你们看现在 cloud 在 帮我做什么？ 看后面有个小红书窗口一直在跳，对不对？我做了一个针对东南亚语言的翻译软件，目标客户呢，就是长期在东南亚工作生活的 中国人，我让他去小红书帮我做推广，但是小红书的账号呢，我只有两个，一直发帖，一直发帖肯定会被封号，所以呢，我让他去帮我写评论区，那写评论区呢，可以去蹭所有的在东南亚的帖子的流量， 而且呢，不受限制。泰国呢，就有一个非常牛的人，叫做泰国除甲醛，几乎所有的在泰国使用小母猪的人 都知道这个账号，因为他所有的帖子他都去评论，以至于到现在，如果某一个帖子还没有出现，他很多人就会回复多一个泰国除甲醛， 或者说，哎，泰国除甲醛怎么还没来？那你想，如果有一天你需要除甲醛，你会找谁呢？所以呢，我就让 cloud 来帮我模仿这个泰国除甲醛，希望让我们 voxink 也能享有像这个甲醛哥一样的知名度。但是呢，既然我们都用了 ai 啊，我们 不能只做泰国，我们要同时覆盖印尼，越南、马来西亚，执行这个任务呢，有几个难点啊，第一是什么样的帖子值得回复？ 第二呢，是什么时间范围内的帖子值得回复？第三是回复什么内容？如果你什么帖子都回复，那小红书每天产生那么多帖子，你怎么可能回复的过来，你的 top 全都浪费了，但是目标客户却看不到， 但靠的有多强啊？我跟你分享他是怎么解决什么样的帖子值得回复的他首先呢，去挑选一批博主去关注他，然后呢，就持续去评论这一批博主发出来的每一个帖子。那怎么挑选博主？怎么判断这个博主？他常年工作生活或者做生意在东南亚， 你去看看他长期发的帖子是不是关于东南亚的内容。第二呢，是他的 ip 地址是不是常年在东南亚？第三他的名字是不是在东南亚？第四呢，是他的评论区的回复是不是大部分的 ip 地址在东南亚？ 讲起来是很容易，但是你要知道，你要让 ai 去实现这个事情，而且持续不断的把每一个人找出来，连续看他帖子的内容，去分析到的内容是不是关于东南亚。 然后呢，再去拿他的 ip 地址去佐证。这事情真不简单呢，我打赌，今天如果你用龙虾，他绝对干不好这个事， 但是 cloud 可以， 他现在已经连续工作好几个小时了，因为他需要看的内容实在太多了，一篇一篇帖子看过去，评论区看过去，名字个人简介看过去，给你们看他的成果啊，现在是关注了一百二十五个人，很慢啊， 但是有结果，你看，这是他做出来的公单。你看，就这些帖子是值得去自动回复的。每一个回复的帖子内容呢，都是用了说唱的风格，为了让人更容易记住吗？

你有没有这种感觉，微信收藏了一大堆文章，网页简藏了几百条笔记，文件夹里存了无数个文档，看起来什么都有，但真要用的时候，一个字都找不到。 这不是知识管理，这叫信息粉场。更扎心的是，你花了几百个小时整理的 opc 店笔记， ai 根本读不懂，你让他帮你查个资料，他只会说，我没有访问权限。你的第二大脑对 ai 来说就是一座孤岛。直到我发现了这个 opencloud obsidian 技能插件， qhup 上最火的知识库技能，一句话说清楚它干什么？让你的 ai 助手直接读写你的 obsidian 笔记库？就这么简单。第一， ai 直接搜索你的笔记，四千六百六十三个文件解锁只要零点二六秒，比你手动翻文件夹快六十倍。第二， ai 帮你自动创建笔记，你在聊天里说一句话， 笔记就自动写好了，标题、标签、双向链接全给你安排明白。第三， ai 帮你整理知识库， 移动文件的时候，所有内部的 wiki 链接自动更新，不用你一个个改。第四， ai 能理解你的知识结构，标签、链接、文件夹， 他全都能看懂，不是瞎搜关键词，是真的懂你的知识体系。这意味着什么？你过去三年攒的每一篇笔记，突然活了，你的 ai 助手终于知道了你在研究什么，关注什么，积累了什么。 他不是从零开始回答你，而是站在你的肩膀上思考，这才是真正的第二大脑。安装就一行命令的是 mpxhub at latest install obsidian。 装完你就能在聊天框里对 ai 说，搜索我的笔记，帮我总结最近关于 x x 的 研究进展，从今天起，你的知识库不再吃灰。