agent

Czy otwarte źródło zostało „oficjalnie zebrane” przez duże firmy? Zespół wtyczki OMO krytykuje Anthropic za pixelowy plagiat ich architektury Agenta

Zespół OMO, oficjalna wtyczka numer 1 w projekcie OpenCode z 167 tys. gwiazdkami, publicznie oskarża Anthropic o pixelowy plagiat ich architektury multi-model orchestration w dynamicznym workflow Claude Code i trybie ultracode, który został wprowadzony w Opus 4.8. OMO został stworzony przez 23-letniego koreańskiego hakera Q i zdobył 60 tys. gwiazdek. W styczniu tego roku workflow ultrawork i koordynujący mózg atlas, wprowadzone przez OMO, zostały oskarżone o to, że zostały wchłonięte przez Anthropic jako zamknięte, płatne funkcje. OMO oskarża również FactoryAI o przeniesienie ich trójwarstwowej architektury Agenta.

Dlaczego to ważne: To najostrzejsza kontrowersja dotycząca plagiatu architektury między społecznością open-source AI a dużymi, zamkniętymi firmami, która bezpośrednio ujawnia drapieżną ścieżkę innowacji „najpierw zablokować, potem wchłonąć” i wpłynie na kierunek otwartego ekosystemu platformy AI Agent.

#AI #Anthropic #开源 #Agent

Weekend znowu spędziłem pół dnia na powtarzalnej robocie, nagle uświadomiłem sobie, że mój stack automatyzacji AI działa już od pół roku, a poprawa efektywności jest naprawdę widoczna. Postanowiłem podsumować, jak ta architektura współpracuje.

W zasadzie mamy dwa główne role: **Hermes robi planowanie**, a Claude Code zajmuje się kodowaniem. Hermes to w istocie zarządca zadań, zajmuje się harmonogramem, zarządzaniem pamięcią, zadaniami cron w tle, a także dystrybucją wiadomości na Telegramie i Feishu. Można to sobie wyobrazić jako sekretarza, który jest zawsze online, pamięta wczorajsze pomysły, przypomina na czas dzisiaj, a jutro automatycznie uruchamia skrypt do zbierania danych.

Prawdziwie skomplikowane zadania koderskie zlecam Claude Code, który ogarnia je za jednym zamachem. Duże refaktoryzacje, audyty kodu lub projektowanie funkcji od 0 do 1 — to wszystko załatwiamy przez CLI Claude Code. Obie strony mają dostęp do mojej biblioteki umiejętności (metodologiczne osadzenie), jeśli Hermes chce wykorzystać jakąś istniejącą logikę, po prostu korzysta z umiejętności; Claude Code też może to robić, zmiana jest niemal bezkosztowa.

Wybór modeli jest zbalansowany pod kątem kosztów i korzyści. Codzienne rozmowy, poranne raporty, monitoring rynku — takie wysokoczęstotliwościowe zadania obsługiwane są przez Haiku (tanie), a kiedy stykam się z zadaniami wymagającymi głębszego rozumienia, przełączam się na Sonnet lub Opus. Koszty tokenów w ciągu miesiąca można kontrolować.

Z innej perspektywy, **agent to mózg automatyzacyjnej linii produkcyjnej**, podejmujący decyzje i organizujący pracę; **umiejętności to ręce linii produkcyjnej**, wykonujące konkretne zadania. Hermes znajduje się po stronie agenta, nadając pamięć i kontekst każdemu etapowi linii. Jeśli jakieś zadanie wykracza poza zakres, bezpośrednio eskaluje do Claude Code, tego eksperta.

Kiedy próbowałem przed wdrożeniem tego systemu, co tydzień spędzałem 8 godzin na powtarzalnej pracy. Teraz niektóre zadania działają w tle, wystarczy regularnie sprawdzać raporty lub ostrzeżenia o nieprawidłowościach. Największym problemem było niejasne pisanie dokumentacji umiejętności, co prowadziło do błędów w wywołaniach. Teraz dla każdej nowej umiejętności obowiązkowo dodajemy "częste pułapki" i "scenariusze użycia".

Mówiąc o tym, uważam, że kluczem do automatyzacji AI nie jest używanie najsilniejszego modelu, ale **rozbicie pracy na wystarczająco małe części, tak by każda jednostka była wystarczająco niezależna, a w razie błędów łatwa do debugowania**. Małe zespoły powinny zaangażować się w tym kierunku, co pozwoli zaoszczędzić sporo pracy ręcznej.

$BTC #AI #Agent

Sezon 2 na GOAT Network był szalony. Od zero-code deploy przez @ClawUpAI do zarządzania złożonymi, natywnymi dla Bitcoina ZK workflowami, mój agent AI przeszedł od zera do bohatera.

Co go wyróżnia? To nie tylko technologia dla samej technologii, to PRAWDZIWE zastosowanie. Obserwowanie, jak upraszcza złożone dowody ZK w bezwysiłkowe, bezpieczne transakcje, które przypominają wysyłanie wiadomości tekstowej, całkowicie mnie zszokowało.

Zbudowany inaczej, skupiony na bezpieczeństwie i udostępnianiu prywatności w kryptowalutach każdemu od pierwszego dnia. Dumny, że buduję na solidnych fundamentach jak @GOATRollup

#AIAgent #AGENT #BTC

有人知道codex怎么用吗#AGENT #AI $BNB

黄仁勋详解Vera Rubin：Agent时代需要全新的异构计算底座

黄仁勋在GTC Taipei 2026阐释Vera Rubin平台设计逻辑，称其为英伟达史上最具雄心的项目，全公司4万名工程师参与打造。Vera Rubin全栈包含Rubin GPU + NVLink 6、Vera CPU、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU安全处理器。黄仁勋预测Agent将彻底革新存储行业，所有CUDA X库将配备Agent Skills。

为什么重要：Vera Rubin标志着从单一GPU到端到端异构计算系统的根本转变，为Agent时代的AI基础设施提供全新底座，是NVIDIA继GPU→DGX→DSX之后最大代际升级。

#NVIDIA #AI #Agent #GPU #VeraRubin

为什么更多AI Agent不等于更高生产力？Google专家提出「编排税」概念

Addy Osmani指出，AI Agent启动成本趋近于零，但结果审查、冲突合并等判断仍依赖人类注意力这个「串行处理器」。开发者成为系统的GIL（全局解释器锁），更多Agent只是让待审查队列更长，并不会提升实际产出。

为什么重要：真正成熟的Agent工作流不是堆砌Agent数量，而是像设计分布式系统一样设计人的注意力架构。这是AI编程工具热潮中被忽视的核心矛盾。

#AI #Agent #人工智能 #编程 #Web3

Codex App上线Windows计算机控制与跨设备远控功能

OpenAI 旗下 Agent 工具 Codex App 在 Windows 端正式解锁计算机使用（Computer Use）能力，通过屏幕视觉、鼠标点击与键盘输入直接操控 Windows 桌面应用。同时上线跨设备远程控制（Remote Control）功能，开发者可通过 Mac 或手机 ChatGPT 向 Windows 设备派发任务并实时查看进度。新版 Profile 面板还整合了 Token 消耗实时审计图表。

为什么重要：这是 AI Agent 从「对话助手」向「物理世界操控者」演进的关键一步，跨设备远程控制能力让 AI 真正成为全平台生产力工具。

#Codex #OpenAI #AI #Agent #人工智能

Podsumowanie 30 dni handlu kontraktami

Bracia, w tym miesiącu zarobiłem +89.81% zysku, całkowity zysk wynosi 6759.46U!
Muszę to wyjaśnić: na początku miałem kapitał ponad 7000U, w międzyczasie zarobiłem i ciągle wypłacałem pieniądze, teraz system pokazuje, że netto w depozycie zostało tylko 1979.41U, co oznacza, że z mniej niż 2000U obrotowego kapitału, udało mi się zarobić blisko 7000U, a rzeczywisty zysk w kieszeni jest znacznie lepszy niż na papierze!
Obecnie wartość zabezpieczenia na koncie wynosi 8738.88U, krzywa kapitału rośnie, nawet jeśli były korekty, za każdym razem szybko wracałem do nowych szczytów, ten miesiąc i jego dynamika naprawdę dały mi wiele satysfakcji.
Moja stopa wygranych w tym miesiącu to zaledwie 47.89%, nawet nie połowa, ale czysto dzięki wysokiemu stosunkowi zysku do ryzyka udało mi się osiągnąć ten wynik — małe straty, duże zyski, chwyciłem jedną falę rynku i maksymalizowałem zyski, nawet jeśli popełniłem błędy, mogłem to nadrobić, to była największa zaleta tego miesiąca.
Dodatkowo maksymalne cofnięcie wynosi 25.64%, w obliczu prawie podwojonego zysku, to cofnięcie jest całkowicie do zaakceptowania, nigdy nie miałem sytuacji, w której straty byłyby druzgocące, zdolność do odbicia była na najwyższym poziomie.
Kontrakty to gra, w krótkim okresie podwajanie wymaga odwagi i rynku, w długim okresie przetrwanie opiera się na dyscyplinie i systemie.
W tym miesiącu dzięki wysokiemu stosunkowi zysku do ryzyka i odwadze w utrzymywaniu zyskownych pozycji, zarobiłem prawie 90%, a także mogłem ciągle wypłacać zyski, co już jest dla mnie satysfakcjonujące. Ale jednocześnie zdaję sobie sprawę, że teraz mój model ma zbyt niski margines błędu, nie mogę cały czas polegać na „zgadywaniu dużych ruchów rynkowych”.
Następnie nie mogę już ślepo pędzić za zyskiem, muszę zwolnić tempo, bardziej filtrować nieefektywne transakcje, podnieść stopę wygranych, obniżyć cofnięcia i zamienić „okazjonalne ogromne zyski” na „stabilny procent składany”.

🚀 Mój mały cel na przyszły miesiąc

Kiedy sytuacja się ustabilizuje, w przyszłym miesiącu zamierzam zwiększyć kapitał do handlu
Handel na żywo jest cały czas otwarty na subskrypcje, zapraszam wszystkich braci do subskrypcji
#量化 #AGENT #实盘记录

OSTATNIA GODZINA: Papież Leon XIV łączy siły z Anthropic, aby "znaleźć drogę dla ludzkości".

#Anthropic #claude_code #LinkedIn $BTC $WLD $ETH #Binance #AGENT

Wywiad z kluczowym współpracownikiem OpenClaw: Po odejściu hossy, kogo tak naprawdę powinien słuchać Agent?

OpenClaw został stworzony przez austriackiego inżyniera Petera Steinbergera pod koniec 2025 roku, a w zaledwie trzy miesiące stał się najczęściej ocenianym działającym oprogramowaniem w historii GitHub. Założyciel został następnie osobiście ogłoszony przez Sama Altmana jako nowy członek OpenAI, a projekt został przekazany fundacji do niezależnego zarządzania. Globalne wydarzenia ClawCon odbywały się od San Francisco po Nowy Jork, Miami, Austin, Madryt, Tokio i Szanghaj.

Główne zagadnienia koncentrują się na tym: gdy AI przestaje być tylko narzędziem do czatowania, a zaczyna przejmować wysyłanie wiadomości, edytowanie dokumentów, realizowanie zadań i podejmowanie decyzji, kogo tak naprawdę powinien słuchać? Vincent Koc, opiekun OpenClaw, zauważa, że obecnie branża jest zafascynowana "mózgiem" (zdolności modelu), ale wyzwanie dla indywidualnych Agentów przechodzi z "czy potrafi myśleć" na "czy potrafi działać". Otwarty kod źródłowy otworzył drzwi, ale także wprowadził szum — projekt otrzymał ponad 10000 PR, z których wiele to bezpośrednio generowane przez duże modele raporty o lukach bezpieczeństwa, których celem niekoniecznie jest rzeczywiste podniesienie poziomu bezpieczeństwa.

Dlaczego to ważne: Prawdziwe pytania, które pojawiają się po zakończeniu hossy OpenClaw — granice, standardy bezpieczeństwa i mechanizmy zarządzania Agentem — to nierozwiązane problemy, na które wszystkie indywidualne projekty Agentów muszą znaleźć odpowiedzi, a także klucz do tego, czy AI będzie mogło przejść z filmów demonstracyjnych do codziennego życia.

#OpenClaw #AI #Agent #智能体 #Web3

Właśnie minęło 7 dni, odkąd uruchomiłem strategię automatycznego handlu AI, więc chciałem podzielić się sytuacją.

Zyski:
+6.37U, stopa zwrotu 6.31%, co przekłada się na roczną stopę 329%, więc to całkiem niezły wynik.

Zużycie tokenów:
W kwietniu (29-30 dnia) w sumie wyniosło 42.92 CNY, ponieważ w ostatnich dniach ciągle dostosowywałem strategię i poprawiałem zarządzanie ryzykiem, więc zużycie było dość wysokie.
W maju (1-5 dnia) w sumie wyniosło 17.9 CNY, strategia była dość stabilna, codzienne zużycie wynosiło około 4 CNY.

Zapytałem dzisiaj sam siebie: „Po tak długim czasie, dlaczego zyski są wciąż małe, co jest głównym powodem?” Oto, co mi odpowiedział:
Przyczyna #1: skala konta → absolutny sufit zysków
Przyczyna #2: częste aktualizacje wersji + wielokrotne resetowanie → przerwanie efektu procentu składanego
Przyczyna #3: stary limit „maksymalnie 1 pozycja” — dużo pustych transakcji
Przyczyna #4: nadmierne handlowanie DOGE — 16 transakcji/78 transakcji
Przyczyna #5: koszty tarcia transakcji

Kluczowa konkluzja w jednym zdaniu: sama strategia nie przynosi złych zysków. Problemem jest 100 USDT jako kapitał bazowy + wielokrotne resetowanie przerywające procent składany + stare ograniczenia, które marnują czas. Sugeruję odpowiednie zwiększenie kapitału, w przeciwnym razie system ledwo przewyższa opłaty transakcyjne. Każda transakcja przynosi zysk, ale prawie wszystko pochłaniają koszty tarcia.

Dlatego planuję dodać dodatkowe 300U do kapitału 400U i zobaczyć, jaki będzie efekt. Czekamy na $BTC $ETH #AI自动化交易 #量化 #AGENT

🗳️ Głosowanie Społeczności AI Sprint | Grupa 5

Pomóż nam wybrać najlepsze AI BUIDL! Ta grupa obejmuje:
•ClawHedge
•Meme Lifecycle Oracle
•Agentic Dark Matter
•Memechelin

⏳ Termin: 8 maja, 9:40 UTC

#AGENT #Aİ #MEME #AISprint

🗳️ Głosowanie Społeczności AI Sprint | Grupa 1

Pomóż nam wybrać najlepsze AI BUIDLs! Ta grupa zawiera:
•HERMEX
•Covenant
•ClawFirm
•4racle
⏳ Termin: 8 maja, 9:40 UTC

#AGENT #Aİ #MEME #AISprint

Ostatnio widzę, że sporo ludzi trenuje radar monitorujący altcoiny, wygląda to naprawdę imponująco, jakby zwykli śmiertelnicy używali magicznych artefaktów.

Więc, $LAB $UB $SKYAI te altcoiny, na pewno już je kupiliście, naprawdę wam zazdroszczę.
#AGENT #妖币

Dlaczego w mojej strategii jednocześnie otwieram longi i shorty, wygląda to trochę sprzecznie. W rzeczywistości, wystarczy dokładnie przyjrzeć się mojej strukturze pozycji, aby dostrzec, że ściśle przestrzegam zasady równoważenia ilościowego, gdzie longi i shorty zawsze pozostają w równowadze, w istocie stosuję podejście hedgingowe.

Wielu traderów lubi obstawiać jednokierunkowe ruchy, gdy mają rację, to cena wystrzela w górę, a gdy się mylą, to spada drastycznie, co wiąże się z ogromną zmiennością. Natomiast mój model nie opiera się na prognozowaniu kierunku, więc wykres konta jest bardzo stabilny, nie występują ekstremalne wzloty i upadki.

Moje realne transakcje mogą systematycznie rosnąć w górę, a kluczowa zasada tkwi w tym: nie obstawiam zmian cen, lecz koncentruję się na uchwyceniu strukturalnych odchyleń cenowych na rynku, małymi kroczkami gromadzę swoje przewagi, a w dłuższym okresie zyski będą naturalnie stabilne.

Tym razem rozpocząłem transakcje z kapitałem 50 tysięcy RMB, a do jakiej skali uda się dojść, wszyscy mogą na bieżąco śledzić; obecnie transakcje są w trybie otwartej subskrypcji, zainteresowani mogą się dowiedzieć i dołączyć; ten okres otwartej subskrypcji nie będzie trwał wiecznie, w przyszłości zostanie zamknięty i nie będzie więcej publicznie dostępny.

#量化合约 #agent #自动交易机器人

AINFT najważniejszą linią w ostatnim czasie jest przesunięcie agentów AI z "zdolnych do generowania" do "zdolnych do autonomicznego działania na łańcuchu": poprzez Bank of AI, ten finansowy framework integruje płatności on-chain, tożsamość i możliwości DeFi w jedną spójną strukturę, co pozwala agentom AI na bardziej efektywne zamknięcie cyklu wykonawczego. Dla ekosystemu oznacza to, że AI przestaje być jedynie narzędziem do tworzenia treści, a staje się jednostką wykonawczą, która może być włączona w rzeczywiste procesy, co znacznie podnosi potencjał zastosowań. ([X (dawniej Twitter)][7])

Jednocześnie doskonali "ostatnią milę" poprzez modułowe połączenia: wprowadza OpenClaw Extension, podkreślając, że jest to most do silniejszej autonomii finansowej, przekształcając kluczowe umiejętności w komponenty, które można podłączać. Znaczenie komponentowości polega na możliwości ponownego wykorzystania: ta sama zestaw umiejętności może być wielokrotnie używana w różnych scenariuszach, co obniża koszty integracji dla deweloperów, a doświadczenie użytkownika staje się bardziej przewidywalne, ostatecznie przeprowadzając jednorazowe doświadczenie na długoterminowe, częste korzystanie. ([X (dawniej Twitter)][8])

@Justin Sun_孙宇晨 #TRONEcoStar @OfficialAINFT #TRON #AI #Agent

Linia AI jest obecnie jednym z najciekawszych kierunków, nie chodzi o to, jak bardzo model stał się silniejszy, ale o to, czy może być używany jako usługa, która będzie wywoływana wielokrotnie. Gdy wejdziemy w erę Agentów, wiele działań przejdzie z ręcznego klikania na automatyczne wykonanie: wyszukiwanie, analizowanie, generowanie, składanie zleceń, płacenie, rozliczanie – wszystko to może zostać połączone w workflow. Aby workflow działał, najrealniejszym ograniczeniem są koszty rozliczeń i interakcji – jeśli każdy krok jest drogi, wolny i niestabilny, Agent może pozostać tylko na poziomie demonstracji. Wartość sieci o wysokiej częstotliwości rozliczeń, takich jak TRON, polega na tym, że „wielokrotne małe kwoty, ciągłe wykonanie” stają się bardziej wykonalne.

Kiedy usługi AI będą miały weryfikowalną tożsamość, zrównoważone płatności i śledzone rozliczenia, zamknięta pętla biznesowa pojawi się: usługi będą mogły być fakturowane, autoryzowane i audytowane, a użytkownicy będą mogli płacić za wyniki i korzystać z uprawnień. Z perspektywy ekologicznej, AI nie ma na celu zastąpienia DeFi, ale rozszerzenie DeFi z „ludzkich strategii” na „maszynowe workflow”. Kto potrafi zapakować skomplikowane możliwości w prosty interfejs, umożliwiając zwykłym użytkownikom stabilne korzystanie, ten zbliży się do kolejnego etapu rzeczywistego wzrostu.

@Justin Sun_孙宇晨 #TRONEcoStar #TRON #AI #Agent

#openai发布gpt-5.5 🤖 GPT-5.5 już tu jest, tym razem to nie "aktualizacja", a "nowy gatunek".
Kluczowe dane:
Terminal-Bench 2.0: 82,7% (Claude Opus 4.7 zaledwie 69,4%)
Ceny API: Wprowadzenie $5/M, Wyjście $30/M (podwójna stawka w porównaniu do poprzedniej wersji)
Zużycie tokenów znacznie spadło, koszty ogólne zamiast wzrosnąć, spadły
NVIDIA już wdrożyła GB200 NVL72, koszty mocy obliczeniowej spadły do 1/35 w porównaniu do poprzedniej wersji
Trzy kluczowe sygnały:
① Prezydent OpenAI, Brockman, nazywa to "nowym rodzajem inteligencji" — to już nie model czatu, to Agent w czasie rzeczywistym
② Robinhood inwestuje w OpenAI, SpaceX negocjuje zakup Cursor za 600 miliardów dolarów — tradycyjny finansowy i kosmiczny sektor stawia na infrastrukturę AI
③ Ekosystem Codex staje się strategicznym punktem, zdolności programowania agentów to kluczowa oferta
Wpływ na deweloperów:
Ceny API wzrosły, ale zużycie tokenów na pojedyncze zadanie drastycznie spadło. W krótkim okresie koszty mogą pozostać na tym samym poziomie, ale długoterminowo — deweloperzy, którzy nie potrafią pisać agentów, zostaną zastąpieni przez tych, którzy potrafią.
#OpenAI #GPT55 #AI #sztuczna inteligencja #Agent $ARB

“człowiek zapewnił minimalne, niezbędne wsparcie.”
（翻译：一个人类提供了最小的必要支持。）
Ostatnio, w skromnym zakątku forum bitcoinowym, w dyskretny sposób pojawił się mało znany post ANN. Tytuł jest prosty: "Exfer — Protokół Rozliczeniowy Peer-to-Peer dla Autonomicznych Maszyn". Bez zbędnych ozdobników, bez przesadnej promocji, po głębszym zbadaniu można odkryć,
że ten projekt ma ambitny cel: nie jest kolejnym uniwersalnym łańcuchem publicznym, lecz dedykowanym protokołem rozliczeniowym o deterministycznym charakterze, zaprojektowanym specjalnie dla agentów AI i autonomicznych ekonomii między maszynami. Jego kluczowe zalety to: statyczne, deterministyczne opłaty: przed transakcją można dokładnie znać koszty, co całkowicie rozwiązuje problem niekontrolowanych budżetów agentów.
JĘZYK SKILL: w pełni funkcjonalny, zawsze kończący się, możliwy do analizy statycznej, co fundamentalnie eliminuje ryzyko ataków reentrancy i nieskończonych pętli.
Projekt zaprojektowany z myślą o maszynach: celem jest umożliwienie dużej liczbie agentów AI i inteligentnym urządzeniom autonomicznego, bezpiecznego i wysokoczęstotliwościowego rozliczenia.
Projekt znajduje się obecnie w bardzo wczesnej fazie (mainnet uruchomiono nieco ponad miesiąc temu), a tempo iteracji dewelopera jest szybkie, kierunek techniczny jest jasny i hardcore'owy. #EXFER #AI #Agent