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今天国内UI设计领域的知名工具蓝湖,发布了一个垂直行业的Agent。 Reddy.ai,一个能够直接生成体验非常好UI和前端界面的Agent,你只要在左侧说出你的需求,就可以让他生成一整套的可视化的前端代码。可以说效果非常不错,基本上达到了生产级代码。
持续对这些Agent的持续观察和体验,让我更加坚定了自己的想法,那就是通用 Agent 基本上不只是 90%,我觉得 98%都得死掉。

其中一个原因就是交付结果的能力。很多人觉得用 AI 去做一个 PPT,或者用 AI 剪一段小视频,这就是某种程度上的结果
我觉得不是。
我们应该怎么去衡量“结果”这个词呢?第一,比如做 PPT,真正需要每天做PPT的人,有没有在用100%AI生成的PPT呢?对吧,这个见仁见智。这是第一点。
另外关于用AI做视频,有一个一个逻辑就是,比如做出的视频,能不能跟现在市面上比较火的视频质量对齐,我觉得对齐这件事情非常重要,对齐意味着你做的东西差不多可以跟人类的能力平齐了。对吧,泽良也在做视频,各种AI工具生成的内容,离直接可用,至少还差了一半以上的距离。
所以,什么叫交付结果,在这种情况下我们就会发现,做通用 Agent 的玩家需要在每一个垂直的方向上去优化到最好,但是每个垂直领域都有那个领域的蓝湖、那个领域的cursor。
而且我认为,真正常用ppt的人,是用PPT来表达自己观点的人。而不是AI的观点。而用100%AI生成ppt的人,绝大多数是应付公事。

另外,如果你定位的是普通人的Agent,我想说普通人用AI工具也要达到一定的标准。比如说当年像创客贴、爱设计、Canvas 这种,可以简单地像做PPT 一样的交互去做海报设计,确实是对 Photoshop 的很大程度的简化。但是,它们也是垂直在一个方向上做得足够细致,才能获得到足够多的付费用户。

那通用 Agent 呢?你是想解决什么问题?你是想解决AI浏览器的问题吗?还是想解决AI搜索问题,或者说不只是搜索,而是最终要给到用户一个结果?
 那这个问题为什么是你做,而不是谷歌去做,或者是 OpenAI 、字节这些做大模型的人去做呢?因为他们的定位也是个人助手、AI操作系统,同时也在做AI浏览器。 
我觉得通用 Agent 会面临这样的质疑,就是你做得再通用,容器…#人工智能 #agent #智能体 #OpenAI
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神器!AI编程平替!15万字文档拆解OpenCode架构设计 #OpenCode #开源编程 #AI编程助手 #技术文档 #ClaudeCode 一、Open Code:开源替代Claude Code的全能编程代理 1. 对标Claude Code,但国内使用无需科学上网,且支持多厂商多模型(国内/国外大模型均可)。 2. 完全开源,可阅读源码学习技术底层与实现,是打造同类编程代理工具的绝佳范例。 二、实战:用Open Code + 免费模型生成10万字技术文档 1. 通过Open Code桌面应用,配合内置免费模型(如Minimax),用简单提示词限制字数≥10万,自动生成高质量技术文档。 2. 对比TRAE模型,Open Code生成效果更好、字数达标更稳定;复杂逻辑建议搭配Claude等高级模型。 3. 成功生成两份文档:5万字(Minimax生成)及近10万字(Cursor生成),结构清晰,涵盖项目全貌。 三、下载与学习资源:不止官方文档,DeepWiki深度剖析源码 1. 下载方式:官网CI、NPM、Brew、桌面应用(推荐)。 2. 学习建议:官方文档偏概览,推荐DeepWiki逐模块分析(含流程图、代码示例),中文用户可用浏览器翻译。 四、技术架构深度拆解(基于AI生成文档) 1. 分层架构:客户端层、接口层(REST/SSE)、核心服务层(Agent/工具/MCP)、本地存储层。 2. 核心模块: 会话管理(上下文、历史、长连接) Agent代理(任务编排、模型工厂、工具调用) 协议与通信(SSE实时返回、SDK封装) 工具系统(内置工具+MCP扩展,注册表管理) LSP集成(多语言支持) 配置与事件总线(模块间解耦) 3. 数据流转:用户请求 → 接口层 → Agent调度模型 → 工具执行 → SSE实时回传。 4. 源码特点:4.3万行代码,前后端统一技术栈(偏向前端),模块清晰,适合复刻学习。 五、总结:门槛在大模型,工程化思想是核心 1. Open Code实现逻辑不复杂,核心效果依赖底层大模型能力。 2. 应用层代码可复用,重点学习其架构设计与工程化思维,对自研AI编程工具有重要指导意义。
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