上面介绍的大部分功能使用米家的自动化基本就可以实现，除了音箱放DJ和相关的播报，音箱原生还没支持大模型。
因此对于当下这个方案，我的警惕性会远大于它能带来的收益。
把配置的权限和操控入口交给他之后，摄像头，音箱等作为家庭关键性信息入口，被泄露或者利用的结果有点承受不了。当然，只要这些东西存在就有暴露的风险，哪怕没有新工具。

当 GPT-5、Claude 4 变得像水电一样普及，AI 应用的真正护城河在哪？

我最近写了一篇深度思考：
模型能力正在快速趋同，竞争已从谁更聪明上移到谁更稳定，最终将决战于谁定义秩序。

如果你也在做 AI 应用，或许值得花点时间看看，不要让调模型成为你唯一的竞争力。

感谢大家阅读点赞分享[太阳]

这个春节，你有没有也被人生进度条拷问过？
工作、收入、婚育。
当世界忙着校准你，你是否坚定自己真正想要的方向？
文末附赠超实用Prompt，手把手教你用AI做一次「春节自我对齐实验」，产出专属《个人价值说明书》+新年验证实验。
如果你也厌倦了活在别人的坐标系里，
不妨点进来，和自己来一场迟到已久的约会。

#AI不止是工具 #春节后重启自己 #和自己站在一边

还记得大学的时候看的奇葩说里的一个辩题
如果有一项技术能够让全世界人类实现知识的一秒共享，你怎么看？
我想今天AI的出现，正在让我们无限逼近于这样的现实。
也许，人类终将回归两件事：定义文明的方向，并为每一个决策背后的代价担责。这或许才是认知工程化的终极意义：
把人类从重复判断中解放出来
重新聚焦于那些真正属于人的使命：提问、选择、承担、创造。

用好一个，远比一直尝试新的要好的多
但这种FOMO情绪总是会催促着人不断的尝试
生怕被落下些什么
但其实，跳出来看
会发现这两年的变化并没有想象中那么大
基本原理没变，核心逻辑没变
无非是营销多了很多渠道
搅动了更多的情绪

Skill的出现，让大模型快速获得了大量的高质量、真实落地的有效数据。
这无疑极大的加速了AI的发展。
以前需要花大价钱购买的优质数据，现在就这么轻松采集到了。
因此，发展Skill，对于基座大模型而言，不仅仅是让用户更好地使用模型的产品工程方案，更是发展基座大模型数据飞轮的战略决策。
这一轮，字节走在了最前列。
而这个先发优势和飞轮的转动，将会进一步提升模型的壁垒。

上篇是理论，下篇是血泪实战
一个真实产品案例的架构复盘与推演
把踩过的坑变成路标
想和你一起思考：如何与概率性的智能共处。

所谓的AI 落地，本质上是一场架构认知的迭代。

我们终于不再逼迫模型做全能的神，而是让它回归心脏的位置，通过精密的系统分层，把不确定性的AI关进确定性的系统笼子里。AI行业正在从单体智能走向系统智能。

我尝试解构了一套包含 Model、MCP、RAG、Skill、Workflow 的精密生理系统。这不仅是技术复盘，更是一次关于如何让 AI 好用的深度思考。

周末愉快，分享给同路人👇

或许，真正意义上的Agent产品开始出现了，实际结果是不是像case中的表现那么惊艳，还有待测验，但这个努力的方向足够让人惊喜，

现有的以人工搭建的workflow去做执行的Multi-Agent，究竟还可以存在多久取决于两点：

1、通用Agent对“通用”的执行程度，即，是否可以顺利解决大部分用户90%以上的问题，尤其是在相对模糊的指令的情况下；

2、通用Agent的任务执行稳定度，即面向同一个任务，是否可以相对稳定的交付结果；
这两点如果可以达成，那么以Coze为首的相关产品，大概都需要考虑下一步的产品方向。初步看，进程可能没有那么快，毕竟这还是一个「处处有壁」的互联网。

一个理想的Agent包含的内容本身就应包括：
1）任务理解
2）任务拆解
3）任务执行
4）结构化输出
5）反馈意见收集及优化

这次的发布，包括之前DeepSeek的惊艳亮相，除了技术效果本身，产品交互是非常重要的一环。

如何能够把「厉害的技术」，以大部分人一看就懂的方式，可视化展现出来是非常讲究设计师对于技术和场景的理解。

以这个发布为例，核心亮点在于：
1、任务拆解和执行节奏的可视化展示：用户可对任务本身执行的复杂程度心中有数，若离预期有偏差，也可及早干预，降低长时等待后拿到非预期结果的痛苦（这个交互非Manus原创）

2、任务执行过程的可视化展示：每一个任务的具体执行过程，通过右侧的「虚拟机」进行展示，下方包含整体任务执行的进度条。
AI也好、Agent也好，对于用户而言都是黑盒，失控与不确定性是最难忍受的部分，而这两个设计极大优化了这种体验。
大部分用户其实并不会关注虚拟机里具体的执行步骤，甚至不太理解到底做了哪些事情，但一直在快速刷新的页面，足以让用户感受到“真厉害”，也让用户愿意耐心等待（这个交互DeepSeek也有用到，即把思考过程展示出来）

再大的浪也有退去的时刻。但每一次的AI浪潮袭来，退去时，都会留下一些TPMF的产品。

这轮的场景范围更大，给人的预期很高，一段时间里感觉所有人都被卷入了一种FOMO情绪里。

但，至少目前为止，技术的发展速度低于预期，一些先于技术实现构想的产品方案无法完全落地，效果大打折扣。

所以，这带来的思考是，当新技术出现时，如何保持同频前进，既能充分借助新技术挖掘新场景，或更新已有场景的旧解决方案，又不会过于冒进。