Codex Plugins:把 AI 寫程式能力接上你的日常工具 OpenAI Codex 過去最讓人印象深刻的,是把「自然語言」轉成可執行的程式碼;但在真實工作場景裡,痛點往往不是「寫不出程式」,而是「流程被工具切碎」:訊息在 Slack、規格在 Notion、待辦在 Jira、文件在 Google Drive,最後還要人工把它們串起來。 Codex 新推出的 Plugins(外掛)方向,核心價值就在這裡:讓 Codex 不只產出程式碼,而是能直接連到 Slack、Notion 等工具,協助你把需求接進流程、把結果推回工作系統,進一步形成可持續運作的自動化迴圈。 不只是「整合」,而是讓工作流變成可被 AI 操作的介面 很多人看到「可整合 Slack...
OpenClaw 釋出官方 Agent 成功率(success rate) 數據後,很多人第一個問題都是:「到底哪個模型最強?」但如果只把榜單當成冠軍賽排名,很容易選錯工具、甚至把 PoC 做到一半才發現成本、穩定性或安全性不合用。 這篇文章會用「如何讀懂成功率」為主線,帶你看 OpenClaw 類評測在說什麼、沒說什麼,以及不同使用情境該怎麼把數據轉成可落地的選型決策。 成功率到底測到什麼?它其實在測「把事情做完」的能力 一般聊天模型評估常看回答品質或知識正確性;但 Agent 評估(像 OpenClaw)更接近真實工作: 需要多步推理:拆解任務、規劃步驟、調整策略 需要工具使用:呼叫搜尋、瀏覽器、API、程式執行、檔案處理等 需要狀態管理:記住已做過什麼、避免重複、處理中斷與回復 因此「成功率」的直覺意義是:在固定環境與規則下,模型作為 Agent 能否把任務完整交付。對想做自動化工作流、客服助手、資料整理、內部營運工具的人來說,這比單輪問答更接近實戰。 為什麼榜單一公布,大家仍會得出相反結論?關鍵在你怎麼解讀「最強」 OpenClaw...
Manus AI 推出桌面應用程式「My Computer」,訊號很明確:AI 不再只停留在網頁聊天框,而是要更貼近你每天打開的作業系統與工作流程。對內容工作者、行銷與營運、產品與工程團隊來說,這類「桌面型 AI 助理」若做得好,可能比新增一個聊天工具更有實際效益;但同時也把權限、隱私與企業控管的門檻拉得更高。 從「問答」走向「桌面協作」:My Computer 的關鍵意義 傳統 AI 服務多半是「你貼資料 → 它回覆建議」。桌面應用程式的想像則更接近: 更快的進入點:常駐或快捷鍵呼叫,不必反覆切換分頁。 更貼近檔案與工具鏈:文件、截圖、會議紀錄、瀏覽器內容、專案資料夾,都是桌面端最常見的工作材料。 更像「協作」而非「諮詢」:從產出文字到整理、比對、檢查、歸檔,甚至把流程拆成可重複的步驟。 即使官方功能細節仍以實際版本為準,單從「桌面化」這個方向,就足以讓人重新評估:你需要的是一個更強的聊天機器人,還是一個能融入日常工作環境的助手。 可能最有感的使用場景(不只寫作) 桌面 AI 的價值通常不在「它會不會寫」,而在「它能不能幫你把雜事變少」。以下是更符合桌面端特性的應用: 1)...
Perplexity 推出的 Perplexity Computer 主打「多模型 AI 代理(agent)」:不只回答問題,而是能像數位員工一樣,在目標導向下拆解任務、呼叫不同模型與工具、跨系統完成一段工作流程。對企業而言,這件事的重要性不在於又多了一個聊天機器人,而是它把 AI 從「知識查詢」推進到「可交付成果的流程執行者」。 這篇文章會用企業落地的視角,拆解 Perplexity Computer 的核心概念、適合的工作型態、導入方法,以及你必須正視的風險與治理。 為什麼「多模型代理」比單一聊天更像數位員工? 企業在導入生成式 AI 的第一階段,多半停在:寫文案、整理會議紀錄、回覆客服草稿、做摘要。但一旦進入真實流程,你會遇到幾個卡點: 任務不是一句提示就結束:例如「整理競品情報並寄給團隊」包含查資料、比對可信來源、產出表格、寫郵件、附上引用與連結、寄送並留存紀錄。 不同步驟需要不同能力:檢索要可信、寫作要符合品牌語氣、資料整理要可追溯、最後還要能呼叫內部工具(CRM、工單系統、文件庫)。 單一模型很難同時兼顧:有的模型強在推理、有的強在程式、有的強在文字風格;企業追求的是「整體交付」而非某一次對話的驚艷。 多模型代理的價值在於:它把「選模型」變成系統自動決策的一部分,並把工具使用(瀏覽、檔案、表格、內部 API)納入一條可控的任務鏈。 Perplexity Computer...