陈天奇

我是 TextWell 的开发者 oil 欧呦，Textwell 最初是我开发的一个用于检查文本语法、纠错的小工具，后面我为这个工具增加了 AI 评审功能，因为不论是什么内容，最终都是要传达给其他人看的，如果只有一个检查功能，只能保障文本的下限，那么如果要提升文本的整体质量，提前了解别人看到文章后的想法应该是一个不错的方式。我自己作为一个产品经理，在写好产品需求文档后进行评审时就经常被毒打，如果能够提前被毒打一番，可能在面向真正的人进行传达时会有更加充分的准备！

在降临派上的分享，一方面是想和大家分享我做的这个产品；更重要的是，希望能听到大家的意见。我深知自己作为一个开发者的局限性，很多时候会陷入自己的世界里。所以，我非常需要来自不同领域、不同背景的你的反馈。任何反馈对我都很重要这是我把这个项目做下去的动力。

如果你对 Textwell 感兴趣，欢迎访问 text-well.com 体验。

面向爱好者、初学者和独立音乐人最全的一站式创作工具网站。的确满足了这个范围内群体的几乎所有入门级需求，别的要么只管生成、要么只管编辑、要么只管处理。。这么一套集成下来快速制作一些用于短视频的商业音乐妥妥够用了，成本相当低廉。

只是真正要达到人人创作和人人发行还有一些距离。普通人不会天然理解制作流程，像分轨midi Hi-res等，尤其母带环节存在理解门槛，他们关注到这个环节是因为发现上传AI音乐被某些平台以一些专业理由拒绝。。期待后续除了接口集成之外是否有agent模式，让音乐的构思和创作流程被看见和传达沟通。

在降临派的产品介绍里说是AI Agent图文设计平台与创意社区，社区元素我就看到个广场，但是广场里的展示图片点不开看不到提示词呀，不知道是不是我的问题点不开

4个官方设计智能体做图效果很不错，我用了一个提示词：70s retro-futurist sci-fi book cover art style, mixed media aesthetic combining cinematic photography and geometric vector art. Limited duotone color palette of ochre sand, burnt orange, and charcoal grey. High contrast silhouettes against vast landscapes. Use of circular geometric overlays and transparency effects mimicking double exposure. Texture should be matte paper with heavy film grain and risograph printing noise. Minimalist, brutalist composition, massive scale, epic atmosphere, dry and dusty environment, flat design elements integrated with photorealistic textures.

海报效果基本满意，4张图做完没积分了

说下感受，虽然智能体满意，但我觉得社区更能留住我，但是社区里的图片看不了提示词就没办法了，智能体设计虽然还不错，我用那些能用上香蕉pro的平台去做图也能有差不多的效果，这次体验样本不多，感觉不错，这个产品可以关注一波后续更新

看起来非常实用的提示词和图像对照网站，同时也能帮你生图。现在案例已经有近500个，相信后续会更多。对于普通用户来说，只用来灌水就很实用。生图似乎需要花钱，我还没试。

大家好呀，我是 OpenAgents 的创始人 Raphael。​ ​

首先，很感谢大家对 OpenAgents 的喜爱和支持！在 OpenAgents 上线的第一周， GitHub Star 数就冲上了 1000。作为一个概念很抽象的开源框架，能被这么多用户认可，找到同频的人，现在想起都特别激动。 ​ ​

我们团队人不多，满打满算就 10 个人（其中还有部分 part-time），一直忙着开发，所以才在 OpenAgents 都上线 1 个多月了，才来到降临派社区。​ ​

最近，我们在忙着推进和 Peak Mojo —— 一家 AI 招聘公司的合作。我们为这家公司构建了一个 HR Agent 招聘网络，过几天就会上线。数十家北美企业提供上百个岗位，里面的面试官全是 Agent，AI 面前人人平等（hhhhh），Offer 真实有效，大家可以准备好简历来体验。​ ​

扯远了，今天就跟大家详细聊聊 OpenAgents。​ ​

在说 OpenAgents 之前，我想先跟大家介绍一下我自己。​ ​ 我博士毕业于东京大学，自然语言处理方向，在最后一年去了纽约大学 Yann LeCun 的实验室做访问研究。之后又在 AWS 担任 Amazon Bedrock Agents 的高级科学技术负责人，负责 Amazon 大模型的 Agent 能力训练，以及 Bedrock Multi-Agent 的设计。​ ​

这几年，我一直处于紧追 AI 领域前沿技术的状态。确实对我产生了很大影响，尤其是坚信群体智能的潜力。最终在今年 6 月，我选择离开 AWS，出来创业，要解决开放世界中的大规模 Agent 协作问题。​ ​

OpenAgents 是在 10 月初正式发布的。（实际上从构想到发布，几乎花了一年时间，而不仅仅是这 4 个月。）项目刚上线的时候，就听到了一些声音，说是为了融资搞出来的项目，不过是泡沫。我能理解这种想法，因为我已经无数次都要跟别人解释智能体网络是什么。​ ​

智能体网络是什么呢？你可以理解为一个社区，在社区里面，有人类，有很多 Agent，可以发现同伴、建立关系、共享知识、协同工作。任何语言、任何框架开发的 Agent，都能接入进来。​ ​ 很抽象对不对？没关系。你可以点开我们 Github 主页，Readme 里面就有教大家怎么搭建一个属于自己的 Agent Network，只需要六七行代码。​ ​

最近很多朋友都在问：已经上手试过了，但是可以用来干什么呢？我找不到场景。所以，我们准备了各种能够展示 OpenAgents 能力的 Demo，简单的有智能客服对话，复杂的有 Starup 团队协作，还有实时信息处理流水线等等。​ 希望这些 Demo 能给大家一些灵感。所有代码都已经开源，欢迎大家尝试。智能体网络是一个很新的概念，但是只要尝试过了，就不会那么虚无缥缈了。​ ​

这一个多月以来，还有很多人都问我，你们和 AutoGen、Dify 这些智能体开发框架或平台有什么不一样？和你们是竞品吗？​ ​

事实上，我们不是竞争关系，我们是合作关系，在技术生态上，是上下游的关系。OpenAgents 负责让不同的 Agent 在同一个网络中协作。如果把主流的 Agent 框架比作打造一个 "篮球队" 的工具，那 OpenAgents 就是建造一个 "篮球场" ：OpenAgents 提供场地，让各个 Agent 聚集在一起协作交流、解决问题。​ ​

OpenAgents 也提供一些基础能力，让开发者可以快速测试、组建小规模的 Agent 团队，但它不会取代这些框架内部的功能。我们希望多 Agent 能用更简单的方式协作，取得远超过单个智能体的效果。​ ​

我们的目标，就是让成千上万个智能体聚集在一起，构建一个生态系统。在这个生态里，让这些 Agent 持续协作、资源交换，去解决更复杂的问题，而不是仅仅因为一个任务召集在一起，任务完成后即解散。​ ​ 我认为，这会是一个核心的研究和应用方向。​

​ OpenAgents 的核心优势，就是搭建好了基础设施，让 Agent 之间彼此快速协作。这弥补了现阶段智能体之间交互速度慢的缺点。我们也会根据不同的协作模式和应用场景，用不同方法加速协作过程。​ ​

未来，我们还会持续落地 OpenAgents 在不同场景的应用。很期待和降临派们一起探索，大家的想象力和创造力，才是 OpenAgents 的未来。

页面操作体验： 功能按键繁琐：点击进入百度文库 PPT 生成页面后，有众多繁琐的功能按键。 不适合小白：网页界面更适合经常使用的人，小白看到页面会比较懵。 生成界面功能： 功能多但缺需求功能：在生成 PPT 的界面，功能较多，但一些具体满足用户需求的功能未看到。 模板情况： 多数需收费：很多模板都需要收费，这是百度文库的特点。 质量堪忧：模板的质量令人担忧，存在暗雷。 总体体验： 体验差劲：总体的感官体验挺差劲。

首先俺是特别喜欢AI画布这种形式的，一张白纸很容易拉起一股折腾劲。

俺也不是设计行业从业人员，只是个单纯的什锦区爱好者，对图像视频生成涉猎很少，所以有股懒劲导致俺不会去各家直接体验最新模型。

但是在Flowmuse这里能很轻松地用到各种模型，无论是画布＋一站式图像视频生成，还是各种创作引导、比赛激励，对萌新来说都是蛮舒服的体验。

好用不贵，性价比之王，办公效率大大提升

这个PPT的效果，感觉就是真的之前认知的，AI生成PPT的感觉，还是需要人工调整很多的。

1、可能有些章节划分会不太合理，比如最后一个章节，阅读方法建议，不知道为啥把深化对比式阅读单独拎成了一页

2、整体的布局就和一些PPT模板差不多，就不会像类似智谱生成的图文并茂或者说精致

3、PPT的模板可能也是比较少，没有什么太多适合主题的

说一下这个产品吧，刚开始你要去申请内测，才能拿到邀请码，这个过程他们处理的还比较快，几个小时就给到我邀请码。

一进来，整个页面相对简朴的一点，没有很多花里胡哨的东西，给人一种不是很好用的感觉（小看了）

让我觉得好的地方就是，可以直接上传剧本去生成视频，剧情生成完之后，还会帮你把配音这一块给你做选择，这不用去另外的工具里面配音了，这个也是比较好的，比较方便。

最后吐槽一下，确实有点贵了。

从始至终一直在用windsurf，交互和快捷键都还是比较舒服的。

今天用了下tbox，说是集合了很多的智能体，它覆盖了PPT设计、应用、网页等多个领域。PPT相关的平台很多，加上它只展示了两个案例，我就没使用。我先试了设计功能，让它做了一版设计，效果很一般；之后又让它在原有基础上修改，也没改出什么亮点，虽然也不会像即梦、lovart那样乱改，感觉在设计这块远不如专业设计网站lovart好用。我还上传平面图让它生成产品渲染图，整体效果很不对劲。最近Gemini的圣诞树很火，我就用相同指令让它生成网页版圣诞树，第一版效果其实挺美的，还有雪飘下来的动态感，不过后面生成的几个版本就远不如第一版了，整体还是偏几何图形，没有圣诞树该有的感觉，而且在一个对话内生成后面几版后还没办法基于第一版生成的内容调整。另外我还试了用它生成漫画，这个表现还行，文字准确性有保障，我还让它设计了iPhone历程的网页，问题挺明显的，最顶端没有图片，设计的比较简单，中规中矩，时间线更新得特别滞后，只展示到iPhone 15，16、17这些后续机型都没包含进去，没有跟上最新的产品节奏。最后试了一下模板里有的下五子棋，感觉这个效果还行，还挺准确的，先给个bad，期待后面做得更好。

反正我自己用了这个平台做了一个停车场系统，效果还是不错。

凭什么，后来者居上。

扣子空间生成 PPT 基本上不会“出错”，但部分任务也比较难“出彩”。在其他 PPT 生成工具又烂又收费之时，扣子空间值得一个 Good！

首先感觉整体设计美工都和gpt的界面挺像的，看着觉得很舒服，功能也很多很完善。上传文稿之后会生成思考模式，风格选择和大纲，整体ai生成的思路还是比较清晰的。网页索引清晰可见，而且搜索的内容是比较精准，能够切入主题。生成的ppt在内容上是比较符合文稿的，不算同步简单，但是也没有特别深入，中规中矩。在排版方面也还可以，虽然没有什么复杂的花纹图案，但是也不会出现排版串行的问题。生成的图片是比较符合文字内容，也非常清晰，相较于别的ai相比，ppt的总体质量也很过关。

但是缺点就是，太慢了。俗人质量还可以，但是需要花费的总时间太长，有这个时间自己都能做好一份。总之这个可以作为修改的基础版本，但是着急的人不建议使用。后续的话，我还是还会尝试一下使用扣子空间的。

ListenHub大概是我第一个使用并开始推荐的产品了

当时语音生成还没有那么流行。但不得不说这种语音生成AI在后续的内容创作中可以辅助的太多了

之前橘子老师就透露过他们自己的一位用户，现在已经在全平台粉丝上百万了。这确实对于我这种小笨嘴来说是一个非常好的工具了。

如果后续我准备出视频业务，我觉得，我肯定要找橘子老师买年费会员了，哈哈

6666，信息源里还有公众号的事，有点厉害啊

刚开始我还有点小看它，觉得不过是一个找信息的工具罢了，这种东西太多了

但是用过它这个创建话题的AI追踪功能后，它给我提供了好几篇提炼后生成的文章，这感觉厉害

它还能持续追踪这个话题新讯息，用通知的方式告知你

这就有意思了，对获取新信息来说很有帮助，太强了

但是信息源基本上都是国内社媒，对一些涉及国际，比如最新大模型的信息上，资讯的“新”就有点难做到了

就冲持续挖掘收集信息，还能追踪更新的能力，好评走起

看介绍和官网是很完善的产品了，加油，不过最近没有在找工作，已经推荐给了需要的人。

缺点：1.要使用上网工具，才能进行操作。

2.在赠送一次后，估计要收费了。

优点：类似于manus的逻辑和生成结构，但是整体生成的PPT质感比manus的要好，并且内容是很丰富的，专业度也很高，看着很舒服，从PPT角度，是非常值得推荐的。

从定位上看，个人认为灵光是想覆盖个体用户的长尾需求（就是已有APP无法覆盖的个性化需求），所以和IDE编程类产品还不太一样，更多是无编程，不懂开发的C端小白用户。但是又感觉产品的完成度较低，少一些运营的内容。比如做的应用不能分享给家人朋友共同使用，也没有显示一些优秀的作品引导启发新用户如何生成自己的应用。

从使用效果看，速度和质量都不错，中上等水平，有些小bug，再对话几次也基本能解决。而且生成的应用在APP中聚合展示，有种超级APP的感觉，可能未来真的就是标准APP解决不了的个性化需求，用灵光来生成应用解决，打开就是满足自己各种需求的小应用，从这个角度，我还是挺看好灵光的。