廣東
今天看到同組的同事還在用DeepSeek一問一答，很沒有效率，就給他推薦了Minimax。
誰知道，MiniMax已經(jīng)火爆到這種程度，一個任務(wù)，執(zhí)行了三次，都因為服務(wù)器原因而中斷。我又推薦了KIMI的agent，沒想到同樣提醒因為使用高峰期暫停了任務(wù)。
MiniMax和KIMI，都是國內(nèi)一線的AI公司，MiniMax前一陣在港股上市，交易額度驚人，一天翻了好幾倍，可見其中的火爆。
現(xiàn)在國內(nèi)除了阿里的千問和字節(jié)的豆包，DeepSeek，另外三家AI公司就是MiniMax，KIMI和GLM了。
在上一個一問一答的階段，DeepSeek因為絕對實力，開源狙擊了openAI，火遍全球。
千問也不遑多讓，在之后的多個版本中，長期占有開源榜第一位。
上一個版本的AI雖然很強(qiáng)，但還是要一問一答，只能告訴你方向，而并不能幫你干活。
隨著AGENT的興起，以Claude Code為首的各種成熟的工具出現(xiàn)為標(biāo)志，AI到了下一個階段：可以幫程序員處理大量的工作。
在今年過年前，openclaw橫空出世，則把AGENT徹底帶到了大眾視野當(dāng)中。
國內(nèi)大模型可能不是最先進(jìn)的，但終究是最強(qiáng)大模型的第二梯隊，有了AGENT的加持，明顯變強(qiáng)了。
claude code和codex走的是本地路線，把AGENT裝在電腦上，這樣的操作對程序員方便，功能強(qiáng)大，但配置麻煩，codex在3月份才推出了windows版本，claudecode有沒有windows版我都不知道。
因為使用有門檻，對不懂電腦技術(shù)的人來說不適用。
openclaw則打開了一扇窗。
現(xiàn)在這些AGENT在工作的時候，應(yīng)該就是在云端開了個虛擬服務(wù)器，把活干完之后，放個鏈接供你下載實現(xiàn)好的文件。
看起來非常的浪費(fèi)，但對于用戶來說，確實是一個更方便的選擇。
然而很多人在一開始接觸AGENT的時候，會覺得不好用。
為什么會出現(xiàn)這種情況？主要是兩個問題，主要問題是很多人不擅長給其他人布置任務(wù)。
舉例子來說：我現(xiàn)在要讓一個陌生廚師給我做午飯，我說去把飯一做，廚師一句話不說，上去哐哐炒菜，除非這個廚師特別厲害，做什么都好吃，否則很難做出讓你滿意的飯。
另外第二個問題自己也沒弄明白，廚師反問你是想吃西餐還是中餐，中餐是川菜還是粵菜，家里有什么菜，什么鍋，準(zhǔn)備幾個人吃，有沒有忌口？
只有你任務(wù)明確，AI才能工作的出奇的好。
任務(wù)明確了，要學(xué)會和AI溝通，AI不是天才，有人說人工智能怎么不智能。你讓愛因斯坦做中國的物理題，也夠愛因斯坦喝一壺的，首先他看不懂中文，這就麻煩了。
想要什么，怎么做，如何表達(dá)，本身就不是所有人掌握的技能。
這件事情不難，但是需要持續(xù)的學(xué)習(xí)，把自己想要的東西表達(dá)出來。
我想要個車，什么車，電車油車，還是混動？ok電車，特斯拉還是比亞迪？即便是特斯拉這種型號少的，還有model3還是modely，還有標(biāo)準(zhǔn)版還是長續(xù)航版的。
有人說太麻煩了，我不用了。說這種話的人，必然會被淘汰。
至少在這個階段，AI是一個更強(qiáng)大的工具，過去人類統(tǒng)治地球的一個重要原因就是人會使用工具，動物不會，這個階段，不會使用更好的工具，本質(zhì)上也是一樣被淘汰的宿命。
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