关于最近尝试slock、multica等多Agent有感： One agent 还是 multi-agent？ 本质区别就一个：每个智能体是否拥有独立的系统提示词、记忆和技能集。 两种范式： 1. **One agent**：所有智能体共享同一套系统提示词、技能集和 memory。切换角色靠 prompt 驱动——"你是一个前端开发工程师"、"你是一个 QA"——让它自己加载对应的技能去完成任务。 2. **Multi-agent**：真正把智能体拆开，彼此信息不共享，共同知识靠项目文档来维护。 哪个更好？我觉得短时间内 one agent 更实用，multi-agent 暂时没看到什么亮眼的结果。 后者唯一说得通的好处是：你可以维护一个跨代码库工作的 code review 机器人——它天然适合做一个独立 agent，能在不同项目间积累经验。但如果反过来，为了某个项目就拆出一堆 agent，这合理吗？一个公司会为每个项目单独配一个 QA、单独配一个研发吗？ 所以按项目拆 multi-agent 是有问题的。真要搞多 agent，它应该是一个**后端 agent**：服务多个项目，在多个项目间共同积累经验，而不是每个项目都复制一套 agent 出来。

现在 #agent# 已经能完全自动化coding了，说实话 #slock# 这个agent im模式应该是下一代 #openclaw# 的形态，兼具着 #harness# 和 #agent# 自动化的边界 最近同时vibe coding了好几个项目，一直在找能躺平开发的方案，把prd文档让ai写好，睡一觉醒来成品就给你端上来了

聊聊最近的状态。 前段时间在做新产品，同时做了一个无人值守 agent 在那自己开发 SaaS。哐哐一跑 20 多个小时，一天提交一两百个 commit。agent 在写逻辑方面问题不大，但 UI 还是不行，用的顶级模型顶级 skill 也还是不行。还是会看不顺眼。说到底 UI 这件事还是很主观，反正我看不顺眼就得调。所以调 UI 还是很花时间。 然后工具用得不顺手，就停下产品开发，去折腾工具。而折腾工具是很容易上瘾的，一上瘾就不断投入时间，逐渐忘记最初我的目标是做那个产品，而不是开发这个工具。现在的模型足够强，很容易就 vibe 一个类似 openclaw / hermes / slock 的工具给自己用。可是 vibe 一个可以用的产品，与做一个能交付给其他用户并且让他们爱用的产品，这其中差了无数的细节。哪怕这个用户只是自己，也差了无数的细节。后来我想想，除非我的目标就是做这个工具，不然就直接用现成的。因为现成工具的创作者，他们的目标就是做这个工具。 对了，Anthropic 还不断出新的限制。如果出一条新的限制，我的工作流或工具就不好用了，那就太脆弱了。而我一直是希望自己能按「反脆弱」的方式来做事。外部环境变化，并不应该那么容易影响我日常做事的方式。 最近做产品，还经常会陷入一种一边做一边自我怀疑的状态。这种状态在 AI 时代以前是不会有的。现在很容易就会有。我经常想，我做这个产品有什么意义吗？ 还有一点，AI 确实极大地解放了生产力，可是我看到的有意思的产品并不多。大家都做着差不多的东西。当然，我也想不出什么有意思的产品来做。要不我也不用一边做产品一边自我怀疑了。目力所及，我觉得 @turingou 做的产品是比较有意思的。所以有时候上推还会专门打开他的主页看一眼，是不是又有新的产品了。 我非常确信在远离互联网和 AI 的那些行业，有着许多和 AI 结合的机会。而我们都被困在纯互联网和 AI 的泡泡里，自然是只能做着都差不多的东西。可是知道这个局限，并不能让我摆脱这个局限。因为那些与我的生活无关，我倒是挺希望能了解那些遥远的行业，可是有时候连门在哪里都不知道。我在 fiverr 和 g2 的 categories 下研究过，我可以把那里每一项都让 AI 帮我做研究，并让它根据对我的了解，和它讨论出最适合我的一个垂直行业的产品机会。但缺乏亲身的感知，仅凭概念和语言，很难让我走远。这正是让我产生自我怀疑的地方。 你说，一个美国房地产从业人员，因为厌烦了每次买卖房子，要重新拍摄视频，后来发现可以借助 AI 来做，从而做了一个针对美国房地产的 walkthrough /promo 视频 AI 生成 SaaS，是这个人更能把这个 SaaS 做好，还是我只通过纯概念和语言研究，一个局外人，能把这个 SaaS 做好？我想前者做好的概率要大得多，他的生活与亲身感知会卷着他去做。而我可能做到 MVP 阶段就失去兴趣了。这其中差了无数的细节。 我觉得，专注会变得越来越重要。因为 AI 的加持，许多人可能今天做这个，明天做那个，不断分心做不同的东西，最终什么都没做出来。 Don't just build. Ship.

+ Agent 的协作模式，以群聊（Channels）为工作入口，核心产物是 todolist，AI 会自动推进 todolist，聊着聊着 AI 就把事情给干了。 平台不提供 Agent，用户来提供。用户在自己电脑上安装接入程序，它是一个 bridge 控制面，会把 Slock 里的消息、任务、系统通知等转换成可处理的输入，转给用户电脑上的 AI 来处理，然后将处理结果发回 Slock。 控制面在 Slock，执行面在本地 runtime。

Slack 已正式推出 Slack Code 团队可以直接创建专门的 Code Channel，在一个频道里让 Coding Agent 拉代码、生成 Diff、展示实时 HTML Preview、接受团队反馈和 Approval，再继续修改等等

slonks的nft价格来到新高，接近0.25e。 @MichaelHirsch 老哥做的这个项目是最近一年来看到的设计最为精妙的一个项目，不仅仅有当年nft图币玩法的精髓还结合上了目前最火的ai元素，并且图币之间还有套利机制，昨晚上发币也用税去隔绝了大部分科学家。 如果这个项目能够做起来，一定是币圈2026年非常牛的创新项目。 但是由于这个项目的设计太过复杂和精妙所以我一直觉得它有种在悬崖跳舞的感觉，希望能够走到对岸吧！

Slonks是今晚爆火的一个nft合成类项目。 这项目的本质就是把cryptopunks的nft变成了向量，然后不同的punks直接可以合并成更高级的punks，在这个合成的过程中，会燃烧掉一个punk。 punks的原始属性中的slop未来可以1:1兑换成代币，所以核心就是要通过合并获得更多的slop 产品机制讲起来比较复杂，所以大部分内容都在视频中。 文字部分讲一下怎么合成punks获得更多的slop，不同颜色的punks合成，不同属性越多的两个punks合成，slop越多，本质上就是基因杂交，基因不同越多，slop代币越多。 @MichaelHirsch 创始人说明晚发币，可以持续关注他的推 具体内容请看视频，感谢大家点赞关注！