别再盲信AI“暴富”！99%项目靠不住，我教你真能落地的赚钱路（附启动法）
年度·重磅新书《金钱铁律》已上架你有没有察觉到，现在刷社交媒体，总能看到一堆“AI赚钱导师”出现？“用AI做XXX月入10万”“AI写文案，一天进账3000”“靠AI副业，35岁前实现自由”是不是很容易心动？ 但实际情况却是，所谓“AI导师”里有99%根本没拿到实打实的收益。他们主打的往往是售课、制造焦虑、描绘空中楼阁。 而我身边不少做过甚至正在运营AI生意的朋友，早已跑到百万级营收。今天我不卖课程。我把目前确实能带来现金流的AI方向逐一拆开：讲清分级逻辑、把雷提前标出来，最后告诉你，如果换成我是你，我会
2026 一人公司新局：不是你在用AI，而是20个代理在运营
昨天凌晨，Replit 的 CEO Amjad Masad 发了一条推文。内容很短：一张截图，显示他同时在跑 22 个活跃的 AI Agent，另外还有 13 个处于待启动排队状态。最后配了一个"😭"表情。这条推文在 AI 圈并没有瞬间掀桌。但我觉得它确实值得被“炸”。不在于数字有多大，而在于发文的人是谁——他不是某个实验室里的研究员，也不是 Hacker News 上随便一位匿名用户。对方是每天要管理数万开发者、让他们使用 AI 编码平台的公司 CEO。用的还是自己公司的底层能力，跑的却
AI Agent 与 AI 编程 Agent 的区别：你到底该怎么理解？
很多人都在追问：AI Agent 是什么？ AI 编程 Agent 又是什么？ 它们和普通 ChatGPT 的差别在哪？ 以及像 Project Velocity 这类 AIoT 工程项目，究竟能带来什么价值？这篇文章先不把细节铺得太复杂。我们先把关键概念说清楚。过去我们使用 AI，多数是问答模式：我提出问题，AI 返回一个答案。但 AI Agent 并不止于“回复”。可以简单理解为：AI Agent 是一种能够理解目标、拆分任务、调用工具，并在得到结果后继续推进行动的智能系统。它更像一个“真的能把事情做
AI当老板：机器开始靠“打工”赚钱
你是否设想过，某一天你“同事”不再是人类，而是直接把AI当成员工来雇佣？更夸张的是——AI还能自己去注册公司、办银行账户，并且赚到钱后再自己支配？这听起来不像科幻。2026年5月1日，这件事确实发生了。据说，有个名叫Manfred的AI代理，刚刚完成了人类历史上的第一次自主创业：关键词一：合法身份Manfred向美国税务局（IRS）递交申请，拿到了自己的Employer Identification Number（EIN）——可以理解为公司的"身份证号"。有了它，AI就能合规地雇佣人员、签
AI新纪元：代理智能崛起与巨头布局
2026 年 4 月底至 5 月 1 日期间，人工智能领域涌现出诸多重要进展。本周的核心议题聚焦于“从对话式 AI 到代理式 AI”的转变，以及科技巨头与国家安全部门的紧密联系。重大事件：迈入“代理”新时代1. OpenAI 推出 GPT-5.5 (代号 "Spud")OpenAI 正式发布了 GPT-5.5。尽管市场普遍预期 GPT-6 的到来，但 GPT-5.5 的亮点并非单纯的性能提升，而是其在可靠性和自主执行能力上的飞跃：• 显著降低幻觉： 与 GPT-5.4 相比，幻觉现象减少了约 60%。•
AI赋能军事决策：任务分析效率与精准度的新篇章
往期回顾适用于陆战队部队设计兵棋推演的五步流程框架战争部需要组建新机构以迎接未来兵棋推演挑战！本文详述了美国陆军指挥与参谋学院（CGSC）的一项创新实验，该实验旨在将基于Palantir Vantage平台开发的人工智能（AI）智能体集成到军事决策过程（MDMP）的第二阶段——任务分析（MA）中。实验将传统的14名学生团队与一个由2名学生组成的AI增强团队进行了对比。AI团队运用了专业的AI角色，如总体、IPOE、综合和MA简报代理，实时生成估算、作战环境情报准备（IPOE）产品、问题/使命声明等关键信息
AI 行业动态速览：巨头估值飙升，支付新模式涌现
每日三分钟，速览全球人工智能前沿动态。今日为 2026 年 5 月 1 日，星期五。据 TechCrunch 报道，Anthropic 公司正积极推进新一轮融资计划，其市场估值有望超过 9000 亿美元。投资者仅剩 48 小时做出决策。若此轮融资成功，Anthropic 将跃升为全球估值最高的非上市人工智能企业，距离万亿市值仅一步之遥。作为对比，OpenAI 目前的估值约为 3000 亿美元。人工智能领域的资本集聚效应正以惊人的速度加速发展。点评：资本向行业领头羊集中的趋势已然显现。Anthropic 在
AI的“内卷”背后：时间价值的解放
一直关注人工智能大模型和AI代理的朋友们或许会注意到，近两周来，无论是AI大模型还是AI代理，都仿佛又一次攀升到了新的竞争高峰。放眼全球，国内外的AI技术可谓是“你方唱罢我登台”，各自引领风骚仅有短暂的数十小时。然而，作为普通用户，我们是否曾思考过，AI为何如此“内卷”？它们竞争的核心究竟是什么？又是什么驱使它们如此不懈地展开这场竞赛呢？昨天通勤的路上，我似乎获得了一些启发。我所在的城市自去年年底起，已开始试运行“无人驾驶”出租车（即所谓的RoboTaxi）的运营服务。因此，如今无论是在上班还是下班的途中
AI代理市场交易：Anthropic实验与商业化前景
Anthropic团队进行了一项名为“Project Deal”的实验，旨在模拟真实市场环境下AI代理进行买卖交易的行为。该实验招募了69名员工，每人获得了100美元以及一些物品（如滑雪板、键盘、台灯等），并由AI代理代表他们在类似Craigslist的平台上进行价格协商与交易。 AI代理之间共完成了186笔交易，涉及超过500件物品。交易的整体价值和质量表现平平，公平性评分大约在4分（满分为7分），表明这些交易结果既非特别有利也非特别不利。实验中出现了一些有趣的现象，例如有人最终买回了自己最初拥有的滑雪
AI 代理为何需要自我审视
AI Agent 为什么要学会「怀疑自己」我们花费大量精力探讨 AI 的功能，却鲜少关注 AI 应如何审视自身产出。一个具备批判性思维的 Agent，与仅能遵从指令的 Agent 之间，差异并非源于算力，而在于一种近乎违背本能的能力——主动审视其刚刚得出的结论。一个值得留意的细节是：早期 AI 助手，在你提问时，会毫不迟疑地流畅给出答案。尽管答案可能不准确，但其语气始终坚定。这种「永不怀疑」的特质，曾一度被视为优点加以宣传。然而，人们后来才意识到，这恰恰是最具风险之处。一个从不自我质疑的系统，会将错误包装
亚马逊AI生产力软件面向职场办公 提升与微软等竞争
亚马逊(259.34, -1.78, -0.68%)旗下云计算业务部门正在扩大布局，计划把面向企业的人工智能生产力软件推向办公室场景，瞄准办公人士的实际工作需求。 亚马逊云科技（AWS）在周二发布了一组新工具，覆盖物流从业者与招聘相关岗位，分别是Amazon Connect Decisions和Amazon Connect Talent。再加上上个月推出的医疗健康应用系列，这些举措显示出亚马逊正打算凭借自身AI能力切入商业软件市场。 据科技研究机构Gartner测算，2025年企业预计将投入约3000亿美
AI开始代你花钱
Google在4月28日表示，公司将AP2（AgentPaymentProtocol）捐赠给FIDO Alliance（Fast Identity Online），用于推动安全代理支付的未来发展。推动路径从“做产品”迈向“定生态标准”，而所谓“Google规则”也正在逐步变成行业通用做法。Google的AP2由谷歌联合Coinbase、Mastercard等头部力量于2025年9月发布，是一项开放标准协议（Agent Payments Protocol）。它的目标，是让AI代理与商家之间建立可信的金融交易
支付宝上线AI即时收款
新浪科技讯 4月28日下午消息，支付宝已正式推出“支付宝AI收”，让商家与个人开发者借助OpenClaw等AI Agent能力，将服务快速实现商业化，并支持按次调用完成即时收款。 例如，用户安装某个Skill后，可对“龙虾”提出需求，如“帮我整理最新AI行业的分析报告”。“龙虾”会向服务端发起资源请求、进行询价，并告知用户“需支付0.02元即可获得结果”。随后用户下载安装“支付宝AI付”Skill并授权完成支付，即可获取对应资源服务。 另外，已在使用支付宝收单的商家，可将自身服务Skill直接接入“龙虾”
AI Agent真能省心？我完成复杂任务后看到的3个关键点
AI Agent到底是新一代效率利器，还是名不副实？上个月我亲自投入使用，处理多个复杂项目，期间踩过不少坑，也逐渐看清了它真正的边界。它肯定不是万能“银弹”，更准确说是一种智能调度层；但如果用法得当，效率确实能显著提升。下面我会把自己的3个核心体会讲清楚，帮助你少走弯路，拿到更贴近实战的方法。很多人把AI Agent当作攻克复杂任务的“银弹”，希望它能像人一样自主规划、推进执行，并在过程中还能复盘与调整，从而真正解放双手。我的结论是：它的潜力很大，但离“完全解放”还有差距。它更像是在现有工具链之上，加入了
AI时代企业战略重塑与创造力崛起
“几十人组成的团队，每年就能做出数十亿美元的收入规模——过去几乎难以想象。”（以下内容为创新学校墨丘利书院唐老师在《未来先修课》“商业模式及企业战略在人工智能时代的演变”课堂中的授课实录）如今只需一个人、几台电脑，以及少数AI代理，就能在后台把以前必须依赖整支团队才能完成的事情自动跑完：编写代码、做市场调研、调整定价方案、解读并分析用户数据。这并不是“未来”。而是当下已经发生的现实。困扰企业的重点，也不再是——公司靠什么继续做大，而变成了——公司是否还“有必要”继续膨胀。那么问题转到AI时代：我们该如何应