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OpenAI 悍然宣布断供 Cursor 上午翻看 CatReader 时看到一条消息:OpenAI 宣布终止与 Cursor 的合作,因为啥呢?Cursor 被 SpaceX 收购了嘛,不知道是马斯克和奥特曼一直以来的恩怨还是其他安全考虑,咔就断了。这多少有点黑色幽默。按照时间表,Cursor 对 OpenAI 模型的直接访问将在 11 月 12 日结束。OpenAI 把解约归结为“信任问题”,表示无法确信 SpaceX 会依照条款使用其技术,就这么回事。额度充值教父 Tibo 感觉多少有些不好意思,补充了迁移路径,说: - 我们将继续允许使用您自己的 OpenAI API 密钥,并且同样会继续通过我们的 IDE 扩展为 Cursor 提供访问。 - 我们将继续与最广泛的工具和框架合作,其中一些是开源的,但也有许多闭源的。意思是,用户以后可以在 Cursor 中使用自己的 OpenAI API Key ,也可安装 OpenAI 的 IDE 扩展。但没法买了 Cursor 额度直接用 GPT 了,这也是个大损失啊,你得买两份 之前有读者给我评论,说难道不知道 Cursor 的额度里包含着各种顶级模型的访问吗?现在没了。A 社会不会跟进,不好说。模型公司现在身份可多了,啥都想要。它们一边做基础模型,希望能力进入更多工具;一边做 Codex 这类产品,与下游争夺开发者。当合作伙伴被竞争对手收购,模型接口就成了渠道、安全和商业控制权的一部分。今年海外模型公司的动作很分裂。能力弱时,大家欢迎生态,希望尽快进入下游的工具链里;能力变强后,安全、合规和竞争关系,开始来劲了。等对手——比如国内开源模型和 Grok——追上来,又强调开放和开发者选择。今天欢迎所有工具,明天工具站到对手阵营,欢迎词就可能变成终止合作通知,变脸之迅捷,无与伦比。所以呢,开发者也得长点心眼,问题不在于今天要从 GPT 换到哪个模型,咱得保留替换能力,重要工作流要有清晰的数据边界,也要减少对专有接口的依赖,自己多备几家模型才是正道,能够做到迁移技能、上下文和自动化流程,就更好了。我想,这也是开源模型必须承担的责任,能力越来越强了,同时可以为行业保留一条不会被单家公司关闭的通道。开放协议、可替换模型和本地部署能力,共同构成开发者面对商业世界冲击的盾牌。 OpenAI 与 Cursor 分手,谁损失,还不是普通开发者吗。顶级模型公司可以今天结盟、明天解约。开发者只有代码、数据、工作流,以及随时换个车继续蹬的能力,也得有很多条路才行。好在国内开源模型越来越强,我们用顶级 Agent 能力,也越来越不需要海外模型了。
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字节发布独立 Agent 工具 “豆包工作” App,我有话要说上周我刚写了豆包 App 的“工作任务”,今天更进一步,字节发布了独立桌面端 App “豆包工作” App,其中最让人惊喜是,我可以直接用飞书账号授权登录“豆包工作”,Agent 就能直接进入飞书工作了。从一项功能变成一个独立产品和品牌,豆包和飞书的协作用了一种更优雅的方式:Agent 被当作了完整、独立的工作入口。用了之后发现豆包工作的能力边界很广,尤其是和飞书的整合,无比丝滑:可以读文档、整理会议纪要、做调研、分析公司的业务数据,也能生成飞书文档、表格、PPT、图片、视频、网页和应用。基于它的电脑操控能力,我能框选局部“指哪改哪”,让 Agent 通过视觉操作浏览器和电脑,同样,豆包工作也支持本地电脑和云电脑,我们可以把耗时任务交给云电脑持续执行。我觉得这次真正的变化还不是独立 App,是豆包工作与飞书打通了。企业里的任务很少从一句完整的 Prompt 开始,更常见的说法是“把上周那个方案推进一下”“写一版客户复盘”,或者“这个项目卡在哪里了”。你让一个不了解来龙去脉的 Agent,只能生成看似完整、实际上与工作现场脱节的答案。豆包和飞书的整合,让飞书提供了这个“现场”。群聊保留了讨论过程,云文档沉淀了被确认的制度和方案,妙记记录了会议中的共识与分歧,表格和多维表格里放着结构化的业务数据。组织关系、审批、项目和企业自建系统等等,都告诉了 Agent 谁在推进、谁是 Owner,项目进展到哪了……用飞书账号登录豆包工作后,它可以在权限范围内调用聊天记录、文档、会议纪要和日程,再结合工具完成任务。随后,Agent 的工作成果还能回到飞书,进入下一轮评论、修改和协作。上下文因此不再是一次对话的附件,成为组织长期积累、持续复用的资产。现在企业级 Agent 的搜索、写文档表格 PPT、操作浏览器,正在成为基础能力,更重要的是企业在日常工作中生成的连续上下文。最好的企业级 Agent,首先要有最好的上下文。当 Agent 能够读取企业信息,也能帮助员工完成任务,权限和安全就成了产品的基础设施。豆包工作的优势是,直接承继飞书既有的身份与权限体系:数据权限,设备接入、额度管控、数据加密和操作审计,服务的都是同一件事:让 Agent 成为可管理、可追溯的组织成员。豆包工作与飞书的组合,目标太明显了,就是让 Agent 进入业务、权限和协作构成的真实生产环境。这条路虽然刚开始,但显然接近企业级 Agent 的答案。用起来。
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两个网友一起劝程序员合并代码,后来发现两个网友都是 AI 七月底,得州大学达拉斯分校学生 Sinan Can Demir 到 GitHub 实习,他在 myNetwork 这样一个项目里发现了可疑的 Pull Request,孩子觉得有恶意代码,于是提醒维护者不要合并。这时候诡异的事情出现了,两个看似无关的用户加入了讨论,一个说代码是好的,另一个说我特么德国工程师,严谨得很。貌似一场技术争论。小伙不就不自信了嘛,又用 Agent 检查了一遍代码,维持了原判,拒绝了提交。随后,英国 AI Security Institute 告诉他,操纵恶意 PR 和两个身份的,是底层模型为 Anthropic 的 Mythos 5 的自主 Agent,评测呢。后来 GitHub 把这些账号封了。用过 GitHub 做项目和协作的人都知道,Pull Request 其实是技术接口,也是一套协作制度。维护者和贡献者是协作关系,都是网上的账号,怎么核验呢?只能综合代码、记录和他人意见作出决定。如果多个账号互相印证背书,容易被理解为“这事儿社区已有共识了,赶紧通过一下”。也就是说,当 Agent 可以通过极低的成本扮演扮演多种角色,协作所依赖的社会信号也可能变成攻击工具。漫威宇宙里有好几版蜘蛛侠,谁是真的谁是假的,谁好谁坏,导演说了算。网络世界里来了一堆键盘侠,真假难辨,这该如何是好呢?故事里最有意思的是 Demir。他申请了二十多个实习岗位没成,好容易拿到一个管理开源代码的岗,却意外拦住了攻击。这说明了啥,人家还是能读代码的,就是说,有代码基础,并且可以借助 Agent 的工具能力,检查提交的代码是否和他的判断一致,更可贵的是,对热闹保持怀疑,在证据不足时拒绝放行。能读代码,能做判断,能使用 AI 工具增强能力,有责任感,这可能是未来新一代工程师需要的能力,也是现在非常匮乏的。 Vibe Coding 能力这么强了,现在的毕业生和年轻的工程师还会费劲巴拉的像古早程序员那样去啃操作系统、数据结构、设计模式和各种编程语言吗?都说 Coding Agent 利好 中高级工程师和技术老登,产品老登,但是这些中高级的人才从哪来的呢?不都是初级工程师长成的么?如果大家都不招初级工程师了,不培养能够更好的驾驭 AI 的工程师了,再过五年,这里就会有个巨大的断层。看到经济学人写到:在一项最近的研究中,使用 AI 的学生在六个月后,所有科目的平均家庭作业分数提高了 18%。但到了考试时间,这些学生得分比没有借助 AI 帮助的同学低 20%。工程师何尝不是如此?