AutoGPT 的意义不在于它是否真的实现了“全自动”，而在于它暴露了智能体行业的真实分水岭：从模型崇拜转向系统工程，从单次生成转向可控执行，从拼提示词转向组织状态、工具、验证与成本。
Simon Willison 在 Lenny's Podcast 的访谈实录
Simon Willison 这场访谈真正有价值的地方，在于他没有把 AI 编程理解成“更快写代码”，而是明确指出了一种角色迁移：工程师的核心工作正在从执行转向审计、约束、验证和系统编排。
继续阅读
Recent
最近写下的几篇
Gerd Faltings 获得 2026 年阿贝尔奖
Gerd Faltings 获得 2026 年阿贝尔奖，这件事真正值得注意的地方，在于数学界再次明确承认了一种核心能力的分量：重写一类问题能够被理解和推进的语言。
继续阅读pi-coding-agent 与编码智能体的实践路径
pi-coding-agent 真正吸引硬核开发者的地方，在于它把编码智能体从一个封闭产品，重新拉回到一个可被拆解、可被重组、也可被编程的执行框架。这里真正重要的，是控制权重新回到了工程师手里。
继续阅读
Timeline
完整归档
按年份进入
2026
2025
2024
2023
2022
2021
Flow
更多文章
从 AutoGPT 到开源智能体工具链
Hermes Agent
Hermes Agent 让我更明确地看到，智能体正在从“带工具的对话框”走向“可持续运行、会反思、会沉淀技能的系统”。真正有意思的，不只是模型能力，而是记忆、技能、权限和状态如何被组织起来。