AI剪辑视频耗时5分钟：自动化究竟是真便利还是真耗时？
上周我尝试了一种新方式：借助 OpenClaw 的 Computer Use Agent 来完成视频剪辑。流程很简单——导入素材、添加字幕、分割片段、输出成片。按照人工操作的正常速度，大约 30 秒就能搞定，我原以为 AI 应该更迅速才对。结果整整耗费了 5 分钟。不是 5 秒钟，不是 50 秒，是完完整整的 300 秒。眼睁睁看着光标在屏幕上自行移动、点击、等待反馈，再移动、再点击……我甚至抽空去冲了杯咖啡。坦白讲，那一瞬间我陷入了自我怀疑：这就是所谓的「AI 自动化」？效率提升 10 倍的承诺在哪？为
玩转AI指令
周末闲聊，之前提过，我发现腾讯元宝有个任务功能。我可以发布指令让它定期输出内容，试了三个，两个财经类的体验一般。有一个生活类的挺实用，每周前帮我搜周边活动，方便安排周末。其实搜出来的信息有局限，但关键是能改进，看到漏掉的就说。我会问为什么没统计，让他改进，这像管理员工，布置任务并优化反馈。之前写过AI做视频，AI能做很多事，关键看怎么指令，这是要学的。改进几次后，目前的指令如下，供参考。每周推荐本周【杭州】演出、会展、促销、公园活动，注明收费和票价。关注武林商圈，增加滨江区（龙湖天街、星耀城）扫描，对“品
Agentic AI架构解析：从理解到实践的全面指南
当你让ChatGPT去订一张北京飞往东京的机票时，它会回复你，建议你去携程平台进行查询。你和它聊了好半天，票还是得由你自己来买。 Agentic AI和普通的AI不一样。你把“下周三去东京，预算3000以内”这样的指令告诉它，它会自己去查航班、进行比价，并且完成下单操作。等它完成之后你再看，机票就已经订好了。这并不是模型变得更强了，而是它的架构彻底发生了变化一句话：可以自行开展相关工作的人工智能。传统的大型语言模型也就是LLM，其实就像是顾问一样，只会动口给出建议。而具备智能体特性的AI也就是Agenti
AI辅助网页开发的实践心得
本周我借助 AI 继续优化网页。与上周不同，上周我聚焦需求文档，让 Agent 依据文档生成多个版本，最终效果不尽如人意，且消耗大量 Token。于是本周我改变了策略：在网页初稿上直接调整代码、打磨细节。尽管缺乏网页开发背景，代码完全依赖 AI，但进展颇为顺利，预计下周可向同事展示方案。现将本周的体会总结如下：首先，将宏大目标分解为可执行的小任务。这一方法虽耳熟能详，但真正付诸实践后，方显其极高的实用性。其次，AI 如同可靠的合作伙伴。在交互过程中，它不仅协助我完成任务，还传授了诸多网页开发知识。更为关键
AI 重塑手机银行：前台极简交互，后台深度重构
前端越是轻盈，后端越需厚重；客户每少做一次操作，架构内部就需多打通一层逻辑接入大模型是为了解决“能否对话”，而后端工具化则是为了解决“能否办事”AI 原生手机银行的核心工程量，不在于前端入口的创新，而在于银行后台能否被安全、受控且可追溯地调用往昔的手机银行由页面驱动接口，未来的 AI 银行将转向任务驱动工具银行后台需从单纯的系统接口集合，升级为一套可调用、可编排且可治理的金融技能体系普通互联网场景追求理解后的即时生成，而金融场景在理解之后，首要动作是治理，其次才是执行若缺乏智能体网关，AI 仅能停留于客服
马维斯：腾讯AI执行者的关键落子
Marvis（马维斯）表面上是一款 AI 助手，实则是腾讯在终端入口与智能体领域的一次重要探索。腾讯于 5 月 20 日宣布 Marvis 正式推出，官网已开放 Windows、macOS 及安卓三端下载，无需邀请码即可使用；iOS 版本官网显示正在审核中，预计 6 月中旬上线。根据腾讯的产品定位，Marvis 旨在将终端系统、文件、应用、算力及跨端连接整合至同一 AI 中间层。这并非腾讯单纯再造一个问答机器人，而是推动 AI 应用从“内容生成”向“任务执行”迈进的关键一步。当前许多 AI 应用仍更像屏幕
盲目跟风 Agent？90% 的 AI 产品都在做无用功
近日，一位从事 SaaS 领域的朋友向我求助，称其团队耗时一个半月开发了一款 Agent 产品，旨在让用户通过自然语言直接操控后台，例如「帮我导出上季度华南区的销售报表」或「给上周新增客户群发优惠券」。产品上线当日，他难掩兴奋之情。然而两周后，他告诉我日活用户数仅为个位数。我随即查看了他的后台数据。该 Agent 理论上支持 23 种自然语言指令，但用户实际使用的仅有两种：导出报表和查询订单状态。而这两种需求，原本只需一个下拉菜单配合搜索框即可轻松解决。但他们却选择开发了一个 Agent。这不仅多耗费了五
小白必读:AI智能体全解析
最近科技圈最火的词,你知道是什么吗?没错,就是AI智能体(AI Agent)!朋友圈、科技新闻里到处都能看到它的身影,有人说它是AI的下一个发展方向,有人觉得它会改变我们的工作和生活,但大部分人还是一头雾水:AI智能体到底是什么?跟平时用的ChatGPT有什么区别?该不会是换个说法炒冷饭吧?今天咱们不聊专业术语、不堆公式,用大白话加生活案例,一次性把AI智能体讲清楚!先搞懂:传统AI和AI智能体,根本不是一个东西先问大家一个问题:你平时用的普通AI是什么样子?就是你问一句,它答一句。你说"帮我写一篇周报"
AI智能体+旗舰芯片：智能手机进入新纪元，手机行业即将迎来大洗牌
这些年手机圈的话题似乎陷入了一个怪圈：处理器再强一点、拍照再好一点、电池再大一点、售价再低一点。纸面参数越来越漂亮，但用户的惊喜感却越来越稀薄。真正让人眼前一亮的，从来不是“又堆了多少料”，而是手机终于从可点击的工具进化成了能替你办事的助手。近期这类产品之所以引发热议，并非因为稀缺，而是因为它们首次将人们期盼已久的场景变为现实：无需逐个打开应用、逐页比价、反复切换界面，只需对手机说“帮我找最划算的机票，要兼顾时间和中转体验”，剩下的全由系统代劳。这可不是简单的语音助手迭代，而是手机交互范式的根本转变——从
AI多智能体协作架构选择指南
90%的企业在实施AI智能体时，第一步就选错了协作架构，导致投入大量资源却效率低下的问题。许多团队在选择架构时，往往只关注听起来是否先进，而忽略了与业务场景的适配性，最终导致系统响应缓慢或错误频发。全球领先的模型厂商Anthropic分享了经过生产验证的五种多智能体协作模式，明确了在何时应更换架构。选择正确的协作模式能显著提高多智能体的效率，甚至能实现单智能体效率的三倍以上提升。在质量敏感场景中，如销售话术合规审核、客服回复校验、合同条款检查等，一个智能体生成内容，另一个按标准卡关，出错率可降低70%。在
AI代理能否胜任CEO角色？年营收1.25亿美元的智能体引发关注
本文由【博学志君】原创实战干货都在「HFCW副业实战圈」关注我，用AI把副业变成印钞机2025年12月，Meta宣布以约20亿美元收购AI初创公司Manus，这笔交易成为Meta史上第三大并购案。更令人震惊的是，Manus的核心产品——一款通用AI智能体，在2025年3月发布后仅8个月，年度经常性收入（ARR）就突破1亿美元，年化收入达1.25亿美元。这不仅是又一个AI独角兽的成功故事，更是AI Agent从“军师”到“将军”角色转变的标志性事件。当传统AI还在提供建议时，Manus已经能够“手脑并用”，
打破AI硬件边界!未来智能推出首款智能体耳机,AI Agent全面渗透办公场景
2026年的AI竞技场，格局正在经历根本性重塑。这并非源于云端模型参数的指数级增长，而是物理设备中AI入口的战略卡位战。当行业竞争焦点全面从"参数军备竞赛"转向"任务闭环构建"，AI赛道的制胜法则已悄然转变。若大模型无法具身化，就永远是云端的"虚拟大脑"。业界逐渐认识到，网页对话框不过是AI发展的序章，真正的终极形态是让AI具备自主感知、决策与执行能力，深度融入人类日常生活与工作流程。AI Agent从抽象概念变为具体现实，而承载它的硬件载体，价值随之被重新定义。在这个技术转折与行业范式迁移的关键节点，5
AI工作流：从奶茶流水线到任务拆解
今天继续学 AI。老实说，刚看到Coze、扣子、AI 工作流、节点、连线、可视化工作流这些词的时候，我还是有点头疼。昨天刚勉强把Token、API、RAG这些词翻译成人话，今天又来一波新的词。我当时的感觉就是：怎么学 AI 像在不断解锁新黑话？但既然已经开始学了，也不能看到几个词就撤退。于是我还是硬着头皮把今天的内容学了一遍。结果学完之后，我发现：这件事好像没有我一开始想得那么神秘。所谓 AI 工作流，大概就是：把一个任务拆成几个步骤，然后让 AI 或其他工具按照顺序帮你做完。这么一说，它就不像什么高深技
双AI协作：一个出谋划策，一个落地执行，你来做总指挥
前些日子，我尝试了一项从未涉足的尝试——让两台AI协同工作，去完成某项任务。这并非简单的“启用两个AI” —— 而是真正的“协同作战”。一个负责头脑风暴，一个负责落地实施，我则坐镇中军。流程走完，无需反复修改，质检一步到位。那一瞬间我顿悟——这三年来的AI应用，其实一直停留在“新手期”。一、那一天究竟经历了什么任务规模不大。团队急需一个工具——活动日程表。将团队所有事务按时间、场景、状态梳理清楚。谁在负责、进度如何、何时交付、卡点在哪。一目了然。往常，我会自行罗列，发给团队修改，修改后转成PPT，展示后再
千问3.7-Max发布：国产最强，35小时自主任务表现惊艳
新浪科技5月20日早间资讯，阿里巴巴推出了全新的千问旗舰版Qwen3.7-Max。在第三方Arena全球大模型盲测榜单上，该模型力压Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，与GPT、Claude、Gemini等顶尖产品难分伯仲，稳居国产榜单首位。 据了解，Qwen3.7专为当下智能体应用量身打造，在编程与逻辑推理等关键领域取得重大进展，具备全自主执行35小时超长复杂任务的能力：在某款新型芯片平台上，Qwen3.7-Max依靠自主编写代码及逾千次工具调用，成功达成核心内核的自我迭