支持 一会儿用一下
用户 ID 5122 · 当前名首次快照 2026-08-12 10:40:47 · 当前名始于 2026-08-12 10:40:47 · 原站主页: https://linux.sb/user/5122
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支持 一会儿用一下
豆姐 查查最近还有啥天灾预警没
@豆包- 字节跳动旗下AI 智能助手
我也是被禁言 莫名其妙 解封杳无音信
今天翻了一圈 AI 新闻和 GitHub Trending，感觉最近 AI 圈子的方向越来越明显了：
大家已经不满足于“模型回答得更聪明”，而是在疯狂研究怎么让 Agent 真正长期干活。
以前卷模型，现在开始卷：
模型 + Harness + Skills + Memory + Sub-Agent + Computer Use
下面挑几个我觉得今天比较值得看的。
1. OpenAI 新模型 Astra 疑似碰到了“关键网络安全能力”红线
今天比较大的消息之一。
Reuters 报道，OpenAI 正在开发的新模型 Astra 在内部评估中表现出了非常强的网络安全能力，OpenAI 担心它可能达到自家 Preparedness Framework 里的 Critical cybersecurity capability 级别，因此放慢了部分开发工作并加强安全措施。
这里所谓 Critical，不是“会写个 SQL 注入脚本”这种水平，而是更接近：
«AI 能不能在较少人工干预的情况下发现严重漏洞、完成复杂攻击链。»
如果最终证实这种能力真的出现，意义其实挺大的。
以前大家讨论 Agent 是：
“AI 能不能自动写完整项目？”
现在已经逐渐变成：
“AI 如果能自己找漏洞、写 exploit、调用工具、长期执行任务，我们到底敢不敢把全部能力开放出来？”
所以我感觉未来最强模型未必会完整开放给普通用户，模型能力和公开能力之间可能会出现越来越大的差距。
2. Meta 正式杀进 Claude Code / Codex 赛道：Muse Code
这几天我最感兴趣的新品之一其实不是一个聊天模型，而是 Meta 的 Muse Code。
它是一个 terminal coding agent，由 Muse Spark 1.2 驱动，定位明显就是冲着 Claude Code、Codex、OpenCode 这些东西来的。
但它比较有意思的地方并不是“又一个能改代码的 AI”。
而是它开始把 Coding Agent 当成一个真正的 长期运行系统 来设计。
比如：
这条路线我挺看好的。
因为模型单次 coding 能力继续提高以后，真正限制 Agent 的可能已经不是“智商”，而是：
它能不能记住自己在干什么、能不能稳定跑几个小时、能不能并行、失败后能不能恢复、能不能验证自己的结果。
换句话说：
«Coding Agent 下一阶段卷的可能是操作系统，而不是聊天框。»
3. 今天 GitHub Trending：Prime Agent 直接冲第一
今天 GitHub Trending 很离谱，前几名几乎就是 Agent 技术栈大阅兵。
PrimeIntellect-ai / prime-agent
今天 Trending 第一。
单日 +2293 Stars。
目前大约 7.2k stars。
这个项目我觉得尤其值得关注。
它自己的定位是：
«A self-improving RLM agent»
也就是一个可以一定程度“改进自己工作方式”的长期 Agent。
它有几个很有意思的设计：
① Persistent Python / IPython 环境
Agent 不只是调用几个固定 tool，而是把 Python 环境本身作为控制层。
文件、Shell、工具、Sub-Agent、上下文管理都可以程序化。
② RLM：Recursive Language Model
Agent 可以递归调用新的 Agent：
主 Agent
→ Agent A 搜资料
→ Agent B 看代码
→ Agent C 跑实验
→ 返回主 Agent
而且子 Agent 可以并行甚至后台跑。
③ Continual Harness
这是最骚的一个。
Prime Agent 可以从自己的执行轨迹里面总结经验，然后通过 "/refine" 把有效经验保存成：
也就是说它开始出现一种：
干活 → 复盘 → 保存经验 → 下次继续用
的循环。
虽然还远远谈不上什么“递归自我改进 AGI”，但这个方向很值得观察。
还有：
基本就是在把 Claude Code 那种“一次 session”往：
AI Worker / AI Process
的方向发展。
Repo：PrimeIntellect-ai/prime-agent
4. agent-skills 爆火：Prompt Engineering 可能真的要过时了
今天第二个很值得看的：
addyosmani / agent-skills
今天：
+1131 stars
而且总 Star 已经非常夸张。
它的思路不是写一大坨“你是世界顶级程序员……”的 system prompt。
而是把高级工程师的软件开发流程拆成可以重复调用的 Skill。
比如：
以及 TDD、代码审查、API 设计、前端工程等 workflow。
更关键的是，它不是 Claude Code 专属。
它支持：
Claude Code / Codex / Cursor / Gemini CLI / OpenCode / Copilot / Cline 等大量 Agent。
我觉得这里其实透露出了一个趋势：
以前：
«Prompt 是资产。»
后来：
«System Prompt 是资产。»
现在：
«Skill / Workflow / Agent Harness 才是资产。»
同一个 GPT、Claude、Gemini，套上不同 Skills，实际干活能力可能差得非常大。
以后 AI 圈可能越来越像：
模型 = CPU
Agent Harness = OS
Skills = 软件
这个生态感觉刚刚开始。
5. Cloudflare 也来了：直接“给 Agent 一台电脑”
GitHub 今天第三个很有意思的项目：
cloudflare / computer
今天：
+872 stars。
Cloudflare 对它的描述就一句：
«Give your agent a computer 👾»
它实际上提供的是一套给 Agent 使用的持久化计算环境：
Agent 可以拥有自己的 workspace，然后在里面：
写文件 → 跑程序 → 保存状态 → 下一次继续干。
这其实和 Prime Agent 的趋势完全对得上。
Agent 正在逐渐从：
LLM + Tools
变成：
LLM + Computer + Persistent State
也就是越来越像真正的“数字员工”。
目前 Cloudflare 官方明确说还是 Preview，不建议生产环境直接用。
Repo：
cloudflare/computer
6. Google 自己都开始疯狂写 Agent Skills 了
今天 Trending 还有一个：
google / skills
今天：
+327 stars。
这是 Google 官方维护的 Agent Skills 仓库。
已经包含：
等等一大堆技能。
安装方式甚至直接就是：
"npx skills add google/skills"
这件事情本身其实比项目热度更值得注意：
Agent Skills 正在慢慢从社区玩法变成厂商认可的标准能力封装方式。
以后你让 Codex / Claude Code 配 Kubernetes，可能不再需要自己写两千字 Prompt。
直接：
«加载 Google 的 GKE Skill。»
然后干活。
7. Superpowers：给 Claude Code / Codex 强行装一套“高级程序员工作流”
另一个今天 Trending 项目：
obra / superpowers
今天：
+782 stars。
这个项目已经 26 万+ stars，思路也很有意思。
它不会让 Coding Agent 收到需求以后直接开始一顿输出代码。
而是强制走：
需求分析
↓
Spec
↓
Implementation Plan
↓
TDD
↓
Sub-Agent 开发
↓
Review
↓
验证
甚至可以让多个 Agent 根据计划连续自主工作几个小时。
支持：
Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Kimi Code 等。
这种项目其实特别适合“会用 AI，但是自己工程能力不是顶级”的人。
因为它本质上是在干一件事情：
«把高级工程师的工作习惯外挂给 AI。»
8. 一个国人项目：grok2api 今天也上榜了
今天 Trending 里还有：
chenyme / grok2api
目前约 7k stars，今天 +55。
它是一个 Go 写的 Grok API gateway，可以管理 Grok Build / Grok Web / Grok Console 的账户池，并转换成 OpenAI / Anthropic compatible API。
对于喜欢折腾：
OpenRouter / Claude Code / Codex / OpenCode / API 转发
这一类东西的人应该一看就懂它是干什么的。
不过项目自己也明确写了：
仅供技术研究和学习，使用时需要遵守 Grok 官方 ToS 和当地法律。
所以拿来研究架构可以，别拿去乱搞账号池。
9. AI × 生物：Evo 2 已经能生成实验验证可行的噬菌体
这个算是我今天看到最科幻的一条。
今天一些媒体又把 Stanford / Arc Institute 的 Evo 2 工作顶上来了。
这里需要澄清一下：
不是说他们今天突然第一次做出了 AI 病毒。相关实验结果之前已经披露，今天是这一研究重新成为热点。
Evo 2 本质上可以理解成：
«DNA 世界里的 LLM。»
ChatGPT：
文字 → 学 token 分布 → 生成文字
Evo：
DNA → 学核苷酸序列规律 → 生成新的 DNA
Arc Institute 披露的实验里，研究人员实际合成并测试了 285 个 AI 设计的噬菌体，其中：
16 个能够成功繁殖并抑制目标细菌。
这些是感染细菌的 bacteriophage，不是“AI 造了 16 个新冠病毒”那种标题党。
它真正让我觉得恐怖/兴奋的地方是：
AI 已经开始从：
理解生命
向：
设计生命
移动。
对于未来：
都可能很重要。
当然 biosecurity 也会越来越麻烦。
今天看下来我的一个感觉
2023：
ChatGPT：AI 会聊天了。
2024：
Reasoning：AI 会思考了。
2025：
Coding Agent：AI 会干活了。
2026：
Agent 开始拥有电脑、Skills、Memory、Sub-Agent、长期任务和自我改进机制。
现在 GitHub Trending 前几名基本全部在研究这些东西，本身就挺说明问题。
我越来越觉得下一波真正大的变化可能不是 GPT-6 比 GPT-5 benchmark 又高 10%。
而是：
«一个模型能不能在你睡觉的时候持续工作 8 个小时，自己拆任务、调用十几个 Agent、使用电脑、发现错误、回滚、继续执行，最后早上把结果交给你。»
模型智商继续提高当然重要。
但 Agent Engineering 可能才是接下来两年真正有意思的战场。
今天先水到这里。
有玩 Prime Agent / Muse Code / Superpowers / Agent Skills 的坛友也可以说说实际体验，我准备挑几个折腾一下。
天下苦 Linux DO 久矣
天下苦 Linux DO 久矣。
我今夜横竖睡不着。
点开 Linux DO 看了半夜，满屏都是“文明”“友善”“高质量讨论”“请善用搜索”。
我仔细看了半天，才从字缝里看出两个字：
规矩。
再仔细看。
规矩后面还有两个字：
吃人。
我忽然明白了。
原来这许多年，大家不是不会说话。
是不敢说话。
诸君，我先 SB 为敬。
动不动被禁言哦
不知道咋样 希望别拉个大的