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③使用下载资源

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特别说明：好看韩漫漫画免费动漫软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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更新内容

一、

“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目，这是本系列的第「56」篇文章

今年四月，甲骨文公司裁掉了全球3万名员工，占其总人力的五分之一。这家云平台巨头的赌注很明确：AI可以顶上这些岗位，而系统不会崩溃。

对于前AWS人工智能研究员Raphael Shu来说,这是一个信号：当企业的经济主体从“人”切换到“AI”时,变革的临界点已经到来。

Raphael Shu 显然是那个对智能体未来更激进的人。他曾早在2022年，即 ChatGPT 发布前，就在亚马逊内部推动了 Agent 的研发。

在与虎嗅交流时，Raphael 刚结束一场跨时区的会议。因为长期旅居国外，他的中文表达不算流利，语速很慢，表达的速度跟不上思考的速度。

2022年ChatGPT尚未问世,他已在亚马逊内部推动智能体(Agent)研发。如今他创办的OpenAgents只有7名员工,但目标是让这个小团队带着上百个AI协同工作。他的判断是:随着大模型推理速度指数级飙升,人类不仅会失去执行层的主导权,甚至会沦为阻塞生产链条的“效率瓶颈”。

带着这样的预判，Raphael 离开亚马逊创办了 OpenAgents。他的初创团队目前仅有7名员工，但他们的近期目标是：让这几个员工带着上百个 AI 一起工作。他们致力于为多智能体提供一个互相交流、协作互动的底层场所，打造一个专属于 AI 的“数字城邦”。

在 Raphael 看来，多智能体协作是现阶段 AI 行业最值得押注的方向之一，且留给行业的窗口期，只剩1到2年。

Raphael Shu演讲 图片由OpenAgents提供

2022年，Raphael还在AWS，ChatGPT还没出来，那时候最好的大模型叫Code davinci 002，你问它“人怎么上火星”，它会回答“人怎么上月球”、“人怎么上太阳”。

彼时，Raphael Shu和他在AWS的团队做了一个实验：把当时最好的大模型接进来,让它一边和人对话、一边写代码。他们连了一个Dropbox，让模型先自己读文档学会怎么用Dropbox，然后告诉它“帮我把所有TXT文件重命名成MD”——它就自己写代码，把这事办了。这成了智能体协作的雏形。

Chat GPT出来后，全球都在进行“大模型炼丹”的游戏，没有人在意智能体，甚至听不懂所谓的“AI Agent”是什么。

在大型科技公司的官僚体系中，最具颠覆性的创新往往首先被视为某种乏味的微调。Raphael在公司推“Agent”，大家一看demo，第一反应就是“这也就是更聪明的RPA（流程自动化）”，但是“RPA历史上都没多少用户，这能有什么用”。但当这项技术雏形被呈递给高管时，得到的冷淡回应：“这不就是更聪明的RPA（机器人流程自动化）吗？”

直到2023年3月，OpenAI推出了ChatGPT Plugin。决策者们恍然大悟，紧急开会，迅速拨给 Raphael 10个人和一大笔数据标注预算（他们还在印度雇佣了大量标注工程师），要求他以最快速度将 Agent 能力训练到亚马逊自研的大模型中。

但大厂留给创新的窗口期总是极短。随着 AWS 内部两位关键人物的离开，Raphael 决定不再等待，从亚马逊抽身，躬身入局。

刚出来创业时，Raphael Shu回了趟中国，他几乎把国内排名前 20 的头部投资机构聊了个遍。但他发现，当时国内投资人对 Agent 的认知，几乎全部停留在“Langchain 思维”里。“

在 Raphael 看来，Langchain 用一种极具“误导性”的方式定义了 Agent——它将 Agent 矮化为了一个固定的“工作流（Workflow）”。这导致当你在聊 Agent 时，大家脑子里想的依然是画流程图。当 Raphael 试图向他们推销“多智能体协作”时，投资人以为的只是“多个工作流之间如何串联”。

但这二者有着本质的区别：工作流是死板的“流水线”，上下游按部就班，一步出错全盘崩溃；而多智能体协作则是“人类团队开会”，不同的 AI 扮演不同的角色，它们可以自主对话、动态分工，甚至互相纠错。

2026年，OpenClaw出现，许多人才开始接受了多智能体协作的概念，但Raphael早就料到了这个趋势。随后，另一个比OpenClaw距离真正的AI员工更近的应用Hermes出现。

Raphael认为，OpenClaw能火，是因为打了两个关键概念：一是“打造属于你自己的agent”，把AI从工具变成了工具人；二是它极其聪明地将交互界面搬到了 Telegram 上，让用户像给真人发微信一样，给 AI 派发任务、接收汇报。这让许多不懂技术的 CEO 和律师也能瞬间 Get 到它的价值。随后，距离真正的“AI 员工”更近的开源项目 Hermes 也应运而生。

但 Raphael 敏锐地指出，OpenClaw 并非没有代价，它的致命伤在于“极低的透明度”。由于用户完全看不到 Agent 在沙盒里具体执行了什么操作，这导致它极难被应用于软件开发这类需要过程全透明的场景。

这揭示了一个有趣的 PMF（产品市场契合度）错位：OpenClaw 最终圈粉的，其实是与开发者完全反向的那批人——因为开发者需要掌控感和透明度，而许多非技术用户根本不在乎黑盒里的过程，他们只要结果。

Raphael Shu成立OpenAgents，想做另一件事。

“如果大家都在打一场篮球赛，OpenClaw 想做的是场上最好的篮球选手，而我们想做的，是提供最好的篮球场。” Raphael 这样形容 OpenAgents 的定位，OpenAgents打造一个开放平台，允许用户接入各式各样的 Agent，甚至自定义 Agent。

但这块“篮球场”的搭建并非一帆风顺。去年，Raphael 团队的核心精力放在了打造一款面向开发者的底层工具上——通过 Python 构建一个网络，让基于 Langchain 或 AutoGen 开发的 Agent 能在其中互相通信与协作。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;