【AIGC】Claude(Anthropic)

【AIGC】Claude(Anthropic)
在这里插入图片描述

Claude 是由 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型(LLM),旨在提供安全、可靠、有益且符合人类价值观的 AI 助手。自 2023 年初首次发布以来,Claude 已成为与 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 并列的主流大模型之一。

2025年11月19日,Anthropic宣布与微软扩大战略合作,Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5和Opus 4.1模型正式上线 Microsoft Foundry 平台公测。

文章目录

2024

  1. 全球最强大模型一夜易主,GPT-4时代终结!Claude 3提前狙击GPT-5,3秒读懂万字论文理解力接近人类(2024年03月05日)
    • 就在刚刚,GPT-4被从大模型铁王座上扯下来了!OpenAI最强竞对Anthropic发布的Claude 3系列模型,已经实现了对GPT-4的全面超越。网友表示:GPT-4时代已经终结,OpenAI可以请出Q*了。
    • Anthropic,就是曾因安全理念不合,而从OpenAI「叛逃」出的员工组成的初创公司,他们的产品一再给OpenAI暴击。
    • Claude 3系列的3个模型,都将至少支持20万token的上下文窗口。
    • Claude 3 Opus(作品)、Claude 3 Sonnet(十四行诗)、Claude 3 Haiku(俳句)
  2. 全球最强模型Claude 3颠覆物理/化学!2小时破解博士一年实验成果,网友惊呼:科研不存在了(2024.03.07)
  3. Bengio团队提出多模态新基准,直指Claude 3.5和GPT-4o弱点(2024.06.28)
    • 在中文的困难难度上,模型遇到了更大的麻烦。表现得最好的是 GPT-4o,但其只有 2.2% 的准确率。除了 CogVLM2-Chinese 和 Qwen-VL-Max,绝大多数模型的准确率都接近 0%。
    • 视觉字幕恢复(Visual Caption Restoration, VCR)任务旨在恢复图像中被遮挡的文本,这一任务在视觉问答(Visual Question Answering, VQA,没有标准答案)和 OCR (可以不依赖于上下文)之间架起了桥梁。
  4. 菲尔兹奖得主亲测GPT-4o,经典过河难题破解失败!最强Claude 3.5回答离谱,LeCun嘲讽LLM(2024.06.30)
    • 在此,他给出了一个新的基准——废话比率(crapness ratio),即LLM给出的总答案与正确答案之间的比率。
    • 这里,ChatGPT必须在逻辑上把「农民」和人联系起来,把「鸡」和动物联系起来,然后规划出最佳的过河次数。
    • 另一位网友同样发现,如果用「动物」代替「鸡」,那么Claude 3.5 Sonnet一下子就解决了这个问题。
    • 几乎是每提出一个新的测试集,模型就能迅速达到人类水平甚至超越
  5. Claude 3.5两小时暴虐50多名专家,编程10倍速飙升!但8小时曝出惊人短板(2024-11-24)
    • AI自主研发会真的「失控」了吗?最新研究显示,Claude 3.5 Sonnet 和 o1-preview 在2小时内的研发任务中,击败了50多位人类专家。但另一个耐人寻味的现象是,给予更长时间周期后,人类专家在8小时任务中优势显现。
    • 虽然良好的实验可以帮助人类专家在环境中做出明智的预测,但智能体还是主要依赖猜测,更多是运气而不是技巧的问题。
  6. 中科院北大等揭示「蒸馏真相」:除Claude豆包Gemini,其他很多模型都「蒸」过头(2025-01-21)
    • 过度蒸馏可能会导致同质化,降低模型之间的多样性,并削弱它们稳健处理复杂或新任务的能力。这些限制凸显了系统地量化蒸馏过程及其影响的必要性。
    • https://github.com/Aegis1863/LLMs-Distillation-Quantification/blob/main/paper.pdf
    • ICE的结果如图4所示,宽松分数和严格分数都表明GLM-4-Plus、QwenMax和Deepseek-V3是疑似响应数量最多的三个大语言模型,这表明它们的蒸馏程度较高。
    • 这项工作首次对大语言模型的蒸馏进行了评估和量化,主要聚焦两个关键方面:1. 识别越狱攻击下的自我认知矛盾,以评估大语言模型在自我认知方面的一致性2. 分析多粒度的响应相似性,以衡量大语言模型之间的同质化程度。
    • 越狱攻击利用大语言模型中的漏洞,允许用户绕过安全过滤器和道德准则。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2025

  1. Anthropic CEO惊人预警:27年AI超越人类!Claude今年更新全剧透(2025-01-22)
  2. AI编程新王Claude 4,深夜震撼登基!连续编码7小时,开发者惊掉下巴(2025-05-23)
    • CEO Dario Amodei亲自上阵,携Claude Opus 4Claude Sonnet 4亮相,再次将编码、高级推理和AI智能体,推向全新的标准
    • 总的来说,Claude 4是向虚拟协作者迈出的一大步——能够保持完整的上下文理解,在较长项目中持续专注,从而推动变革性的影响。
  3. RLHF已死,RLVR引爆AGI革命!Claude 4核心成员万字对谈(2025-06-07)
    • LLM可以处理智力高度复杂的问题,但前提是问题上下文要明确、边界要清晰。如果任务比较模糊,或者需要在环境中反复探索、试错、迭代,它们就会吃力。
    • 具体而言,就是「可验证奖励的强化学习」(RL from verifiable rewards)
  4. AI写爆款博客火出圈,主笔竟是Claude!(2025-06-19)
    • 最近,Anthropic给自家AI开了个博客。这个叫「Claude Explain」的博客页面,内容主要由AI模型Claude生成。
    • 目前尚不清楚Claude的原始写作内容在文章中占多大比例。
    • 剧情反转——这博客才活了一个月就挂了!
    • 有些人觉得这博客就是个包装精美的营销套路,还有人吐槽Anthropic没说清楚哪些内容是Claude自己写的,哪些是人类改的。
    • AI让工作更高效,而不是抢饭碗
    • AI不是万能的,尤其是需要细腻沟通的时候,还得靠人。现在明白啥叫「技术要狠,人情味要稳」了。
    • 「会用AI」和「只会用AI」,是完全不一样的。
  5. 万字长文,一个半月高强度Claude Code使用后感受!(2025-08-12)
    • 「如果你真的想进入深度的 vibe coding 状态,让 AI 发挥最大潜力,这种随时准备接管的心态反而会成为阻碍。人类开发者的干预时机和直接下场写代码的时候越少,最终呈现出的效率和效果反而越好。」
    • 擅长的地方
    • 不擅长的地方
    • 还有个更现实的问题:训练数据的偏差。训练集丰富程度的差异直接决定了模型在不同领域的表现。
    • 思考先行还是实践先行
    • 如果你是个经验丰富的开发者,对项目架构已经有了清晰的认识,那么先进行充分的规划确实能让后续的实现更加顺畅。
    • 但如果你对某个技术栈完全不熟悉,或者正在做一个全新的探索性项目,那么「先干起来」可能反而是更好的选择。
    • Plan Mode还有个隐藏的好处:它能帮你整理思路。有时候你觉得自己想清楚了,但真要说出来或者写下来,才发现还有很多细节没考虑到。
    • 小步迭代还是放飞自我
    • 放飞自我也不是完全不可取
    • 如何在有限的上下文窗口内完成复杂任务,就成了使用 CC 的一门必修课。
    • subagent
    • PR 的含义
    • 从 8 月底开始,weekly 限制正式实施。
  6. Karpathy氛围编程最新指南!三层AI编程结构:顺境Cursor,逆境Claude,绝境GPT-5 Pro(2025-08-25)
    • Cursor——主要负责自动补全与小范围代码修改,高效传达任务意图。
    • Claude Code/Codex——用于实现较大功能块,快速原型开发和跨领域代码尝试。
    • GPT-5 Pro——解决最棘手的 bug 或复杂抽象,提供深度文档/资料支持。
    • 第二层,就是 Claude Code/Codex 等可以在 Cursor 侧栏中配置的模型
    • Karpathy表示,GPT-5 Pro非常强大,能挖掘出各种深奥的文档和论文。在处理清理抽象结构、做文献综述、调查研究等复杂任务中,也能返回高相关性的资源和线索。
  7. 突发!Claude全面封禁中国公司(2025-09-05)
  8. Claude Sonnet 4.5发布,卷编程,Claude是认真的。(2025-09-30)
    • 我们都知道,GPT-5 Codex 曾自称能独立运行超过 7 小时。但这次,Claude Sonnet 4.5把自主编码时长提到了 30 多个小时。
  9. Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南(2025-10-02)
    • 今年6月,Andrej Karpathy 带火了一个词——上下文工程。他支持用“上下文工程”(context engineering)取代“提示词工程”(prompt engineering)
    • 如果把大模型比作一位博学的顾问:提示词工程是在研究如何向他提问才能让他回答得更好。上下文工程是在研究如何为他整理资料、建立档案,让他不仅能回答当前问题,还能记得你的喜好、了解项目的来龙去脉,从而成为真正的长期合作伙伴。
    • 提示词工程像是给员工写一封精准的“邮件”或下达一个明确的“口头指令”,希望对方一次性把事做对。上下文工程像是为员工搭建一个完整的“工作台”,不仅包括当前的指令,还放上了项目档案、过往会议纪要、公司规章制度和常用工具,让员工能基于完整背景持续工作。
    • Anthropic 明确指出:构建 AI 应用的重心,已经从寻找合适的提示词,转向一个更根本的问题:怎样的上下文配置最有可能引导模型做出我们想要的行为?
    • Anthropic 认为,上下文工程是提示词工程的自然演进。
    • 上下文工程正是一门从这一动态演变的信息海洋中,精准选取适合的信息放入有限的上下文窗口内容的艺术。
    • 优秀的上下文工程应该去寻找最少数量但信息量最高的 token 集,从而最大程度地促使期望结果的出现。
    • 针对长期任务的上下文工程,智能体需要专门的技术来绕过上下文窗口大小限制。
    • 压缩是将接近上下文窗口限制的对话进行总结,并用摘要重新启动新的上下文窗口的做法。
    • 结构化笔记,也称为智能体记忆,是指智能体定期将信息以笔记形式记录下来,并持久地存储在上下文窗口之外的内存中,以便后续重新载入上下文窗口使用。
    • 子智能体架构提供了另一种绕过上下文限制的方法。主智能负责统筹协调,制定高层计划,而子智能体则专注于执行深入的技术任务,或调用工具获取相关信息。每个子智能体可以在本地进行大量探索,使用数万个 token 或更多,但最终仅向主智能体返回精炼后的成果摘要(通常为 1,000-2,000 个 token)。
    • 无论你是为长时间跨度任务实现压缩,设计 token 高效的工具,还是使智能体能够即时探索其环境,指导原则都保持不变:找到最小的高信号 token 集,最大化你期望结果的可能性
  10. 新型「验证码」诞生?这张图让 ChatGPT、Claude、Gemini 都翻了车(2025-10-27)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
维度提示词工程 (Prompt Engineering)上下文工程 (Context Engineering)
关注焦点指令本身(怎么说)信息供给(给什么)
时间跨度单次交互(Stateless/短时有状态)多轮对话、长期任务(Stateful/长时有状态)
核心技术角色扮演、思维链(CoT)、分隔符、示例微调RAG(检索增强生成)、向量数据库、记忆分层、窗口管理、动态插值
解决问题提升单次回答的准确性、格式规范性和逻辑性解决“遗忘”问题,保持任务连贯性,实现个性化和复杂推理
系统架构通常属于应用层的逻辑细节涉及系统架构设计(如记忆模块、检索管道)
局限性突破难以突破模型上下文窗口限制,无法记住长期历史通过外部存储和动态检索,理论上可支持无限长的“记忆”
典型场景文案生成、代码片段编写、单次翻译智能客服、个人AI助理、复杂数据分析Agent、自动化工作流
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2026

  1. 有用!收藏!Claude Code创始人首次公开:我的13个使用技巧!(2026-01-04)
  2. 笑死!xAI员工竟用Claude写代码?这回Anthropic反手拔了马斯克的网线(2026-01-10)
    • Anthropic的官方立场很明确——他们的服务条款明确禁止:使用 Claude 构建竞争性产品或服务对其技术进行逆向工程或复制服务
    • 早在2025年8月,Anthropic就曾以类似理由封杀过OpenAI的开发者级API访问权限。
    • 事实上,xAI已经在2025年8月推出了grok-code-fast-1——一个精通TypeScript、Python、Java、Rust、C++和Go的编程模型,并且已经通过Cursor等平台开放使用。
    • 核心能力不能外包
    • AI工具正在从中立基础设施变成阵营武器
  3. 编程已死,键盘长草!Claude Code之父对谈Kaparthy,全程爆金句(2026-02-04)
    • Andrej Karpathy与Claude Code负责人Boris Cherny展开了一场关于编程未来的终极对谈。面对AI接管100%代码编写的现状,Karpathy坦言人类正处于「脑萎缩」与能力进化的十字路口。
    • 这场对话的双方,一位是特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员 Andrej Karpathy,他是「Software 2.0」概念的提出者,一直站在编程范式转移的最前沿;另一位是 Claude Code 的缔造者、Anthropic 的核心人物 Boris Cherny,他正在亲手打造终结传统编程的工具。
    • Karpathy 略带自嘲但也无比诚实地承认,「这有点伤自尊,告诉 AI 该写什么,就像在指挥一个实习生。但当你习惯了那种大规模驾驭软件的『代码操作』能力后,你根本回不去了。」
  4. Claude新模型4.6来了!更多饭碗没了:华尔街财务、编译器、安全白帽、PPT…通通失守(2026-02-06)
    • 一睁眼,Anthropic上新模型,让Claude Opus 4.6来给您拜!年!了!消息一出,金融数据服务商FactSet最惨盘中暴跌10%,S&P Global、穆迪、纳斯达克公司纷纷下跌,各大指数全线跳水。
    • 投资者的恐慌聚焦在一个问题:谁能保证几年内不被AI颠覆?不能就抛售。
    • 今天以前,大家对Claude的印象,就是编程能力断档性的强。Claude Opus 4.6冷笑一声,梆梆一拳打破这个印象:俺在更多的领域都很强!
    • 至少就官方说法而言,财务分析、研究,以及Office三件套,Claude Opus 4.6都可以玩儿得贼溜。
    • 带着 1M 上下文和自适应思考杀回巅峰
    • 无论是复杂的法律、金融专业知识还是刁钻的学术研究,它的推理理解深度都达到了目前frontier models的顶峰。
    • 16个Agent两周写完C编译器,运行毁灭战士。Opus 4.6带来的一项核心能力升级是Agent Teams,即多个 Claude 实例并行协作,无需人类实时监督。
    • 为了防止多个Agent撞车,都屁颠屁颠跑去解决同一个问题,系统用了一个简单的锁机制。
  5. 价格狂飙6倍!Claude凌晨上线极速模式,网友集体破防:比OpenAI还黑(2026-02-08)
    • 就在刚刚,Claude Opus 4.6上线了一个极速模式(Fast mode)。性能一致,速度却达到了正常模式下的2.5 倍!
    • 标准模式下Opus 4.6的输出定价是每百万token 25美元,而Fast Mode直接飙到了150美元。
  6. 硬碰硬!刚刚,Claude Opus 4.6与GPT-5.3-Codex同时发布(2026-02-08)
    • opus、sonnet
    • 北京时间 2 月 6 日凌晨,Anthropic 与 OpenAI 相继推出了新版本基础大模型,分别是Claude Opus 4.6GPT-5.3-Codex
    • 为了证明 Opus 4.6 的强大智能体能力,Anthropic 的一名研究员使用 16 个智能体从零开始构建了一个基于 Rust 的 C 语言编译器,设定任务后就基本放手不管了。最后 AI 输出的代码长达 10 万行,可以编译 Linux 内核,耗资 2 万美元,超过 2000 次 Claude Code 会话,历时两周。
    • 该编译器可以在 x86、ARM 和 RISC-V 上构建可启动的 Linux 6.9,它通过了 GCC 99% 的压力测试,可以编译 FFmpeg、Redis、PostgreSQL、QEMU,还通过了开发者的终极考验:编译并运行了 Doom 游戏。
  7. 刚刚,Anthropic 53页绝密报告曝光:Claude自我逃逸,将引爆全球灾难!(2026-02-12)
    • Anthropic认为:Claude Opus 4.6 的风险已经逼近 ASL-4,是时候拉响警报了。
    • 历史一再证明,当危险技术逼近边界时,最先察觉的不是公众,不是媒体,不是资本市场,而是内部安全人员。
    • AI Safety Level(ASL) 分级如下
  8. 从零搓出一个Claude Code,一篇超详细的总结!(2026-02-12)
    • 这篇文章记录了我作为一个 Agent 开发初学者,跟着 Datawhale 的Hello-Agent教程一步步学习和实践的过程。
    • https://github.com/YYHDBL/MyCodeAgent.git
    • Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex……工具一个比一个强。
    • 以前我觉得,AI 时代工程师的价值会下降。现在我觉得恰恰相反:模型越强大,越需要工程能力来驾驭它。就像汽车引擎越来越强,但好的底盘、刹车、悬挂系统反而更重要。
  9. Claude官方接入这个画图神器了,我不允许你还不知道这么好用的东西!(2026-02-23)
    • 最早的时候,我使用Visio画图,但 Visio 画的图太冰冷了一点,比较适合教科书那种严肃的风格
    • 后来我开始用 draw.io
    • Excalidraw诞生于2020年,Facebook工程师Vojtech Rinik闲着没事,突发奇想做了这么个工具。
    • 访问 https://excalidraw.com 就能马上开始画。
    • Claude 现在可以通过 MCP 连接 Excalidraw 了!
    • Excalidraw 本质上是一个“手绘风格”的在线白板工具,它的核心是让你(或团队)手动绘图,而不是默认由 AI 自动生成图片。但是,现在的 Excalidraw 已经深度集成了 AI 功能,你可以选择让它帮你画。
  10. 最新AI Jun Shi 模拟:Claude、Gemini、GPT对决,95%对局发射核弹(2026-02-28)
    • 伦敦国王学院的学者肯尼斯·佩恩(Kenneth Payne)近期完成了一项针对前沿大语言模型的兵棋推演实验。
  11. TLP 下令:BaiGong 全面封杀Claude!
    • 有史以来第一次,谷歌、OpenAI等巨头出人意料地统一战线,坚定地站在Anthropic这一边。
    • 原因竟是,五角大楼逼迫 Claude,向 jun fang 开放「所有合法用途」,彻底拆除安全护栏。
    • Dario Amodei公开回应:我们的良知决不允许向这些要求妥协。
    • 这一次,意味着价值2亿美金合同泡汤不说,所有联邦机构必须立即停止使用Claude。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Read more

Kubernetes与AI推理服务最佳实践

Kubernetes与AI推理服务最佳实践 1. AI推理服务核心概念 1.1 什么是AI推理服务 AI推理服务是指将训练好的AI模型部署为可访问的服务,用于实时或批量处理推理请求。在Kubernetes环境中,AI推理服务需要考虑资源管理、性能优化和高可用性。 1.2 常见的AI推理框架 * TensorFlow Serving:Google开源的机器学习模型服务框架 * TorchServe:PyTorch官方的模型服务框架 * ONNX Runtime:微软开源的跨平台推理引擎 * Triton Inference Server:NVIDIA开源的高性能推理服务器 2. GPU资源管理 2.1 安装GPU驱动和NVIDIA Device Plugin # 安装NVIDIA驱动(在节点上执行) apt-get install -y nvidia-driver-535 # 安装NVIDIA Device Plugin kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/

Spring AI 实战系列(五):结构化输出,让大模型严格适配你的业务数据模型

Spring AI 实战系列(五):结构化输出,让大模型严格适配你的业务数据模型

一、系列回顾与本篇定位 1.1 系列回顾 * 第一篇:完成 Spring AI 与阿里云百炼的基础集成,基于ChatModel原子 API 实现同步对话与 API Key 安全注入,跑通Spring AI开发。 * 第二篇:解锁ChatClient,实现全局统一配置与链式调用,彻底告别大模型开发的重复样板代码。 * 第三篇:实现DeepSeek/Qwen双模型共存与动态切换,完成 ChatModel/ChatClient 双版本流式输出,解决长文本生成的用户体验痛点。 * 第四篇:深度拆解Prompt工程全体系,从底层Message手动组装到模板化动态生成,掌握了与大模型高效沟通的核心方法论。  系列栏目:Spring AI                       Spring AI 实战教程(一)入门示例 Spring AI 实战系列(二):ChatClient封装,告别大模型开发样板代码 Spring AI

保姆级豆包 AI 实战指南:从代码提效到 API 集成,开发者必看的全场景用法 + 避坑指南

保姆级豆包 AI 实战指南:从代码提效到 API 集成,开发者必看的全场景用法 + 避坑指南

保姆级豆包AI实战指南:从代码提效到API集成,开发者必看的全场景用法+避坑指南 【本文核心干货速览】 本文基于2026年3月最新版豆包实测编写,所有内容均可直接复现,核心干货提前看: 1. 实测验证:豆包代码生成可运行率达89%,稳居国内大模型第一梯队,适配200+编程语言与主流开发框架; 2. 全场景实战:覆盖代码开发、文档创作、多模态处理、IDE插件、API集成5大核心场景,附可直接复用的prompt模板与生产级代码; 3. 独家避坑:拆解豆包使用中10个高频踩坑点与解决方案,规避代码幻觉、API调用异常等常见问题; 4. 选型建议:明确哪些场景优先选豆包,哪些场景不建议用,客观中立无夸大。 引言 对于开发者而言,AI工具早已从「尝鲜玩具」变成了日常工作的核心提效利器:从基础的CRUD代码编写、线上bug排查,到技术文档撰写、架构方案设计,再到原型图生成、接口自动化测试,一款适配国内开发生态的AI工具,能直接把研发效率提升数倍。 而在国产大模型赛道中,豆包凭借零门槛的使用成本、全场景的能力覆盖、对国内开发者生态的深度适配,已经成为很多个人开发者、

手把手教你 Openclaw 在 Mac 上本地化部署,保姆级教程!接入飞书打造私人 AI 助手

手把手教你 Openclaw 在 Mac 上本地化部署,保姆级教程!接入飞书打造私人 AI 助手

AppOS:始于 Mac,却远不止于 Mac。跟随 AppOS一起探索更广阔的 AI 数字生活。 OpenClaw 是 Moltbot/Clawdbot 的最新正式名称。经过版本迭代与改名后,2026年统一以「OpenClaw」作为官方名称,核心定位是通过自然语言指令,替代人工完成流程化、重复性工作,无需用户掌握编程技能,适配多场景自动化需求。 该项目经历了多次更名,Clawdbot → Moltbot → OpenClaw(当前名称) # OpenClaw 是什么? OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手平台。 简单来说,它是一个可以将你自己的 AI 助手接入你已经在用的即时通讯工具(Telegram、WhatsApp、飞书等)的系统。你可以自己挑选 AI 模型进行连接,添加各种工具和技能(如飞书等),构建专属工作流。说白了如果应用的够好,它就是一个能帮你干活的“