Manus创始人:正积极筹备国内版本,产品始终定位于通用智能体
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Manus 2.0正式发布:全新架构、Studio专业工具与个人Agent应用Cue同步上线
动察 Beating AI 快讯,Manus 正式推出 2.0 版本,此次升级并非简单迭代,而是围绕「下一代 Manus 应该是什么样子」的全面升级。 核心升级包括:自研 Agent 框架 Cascade,测试显示 Token 消耗降低 23.2%、任务完成时间缩短 28.2%、运行成本下降 32%;新增云电脑,为游戏服务器或长期自动化提供专属环境;自动化支持事件触发,邮件、Slack、Notion 等变化均可启动工作流。 桌面应用升级为 Manus Studio,按需引入工具。重点推出视频编辑器(支持时间线精修与 Alchemy 创意模式)和游戏开发环境(支持实时修改、一键多人联机与云电脑托管)。Computer Use 能力同步升级,用户可通过自然语言远程操控授权电脑。 全新独立应用 Cue 上线,专为个人 Agent 打造,支持手机与桌面。每个 Agent 拥有独立邮箱、电话、钱包与电脑,可组建多 Agent 团队协作,并对接线下服务。 Manus 表示,2.0 关注想法落地后的精修与掌控,延续「帮助人们把想法变成现实」的初衷。
Claude跟进Codex,录一遍屏就能生成可复用Skill
据动察 Beating 监测,Anthropic 给办公 Agent Claude Cowork 加入「Record a skill」。用户做一遍任务,并同步口述过程。Claude 会记录屏幕、点击、键盘输入和语音。系统随后把演示转成 Skill(可重复调用的工作流程)。下次遇到同类工作,可以直接运行,不用重新写步骤。 过去创建 Claude Skill,通常要手动编写 SKILL.md,再整理脚本、资料和模板。现在只需做给 Claude 看,非技术用户制作自动化流程的门槛明显降低。 不过 Claude 并非第一个。OpenAI 6 月 18 日已为 Codex 推出同类的 Record & Replay。两边连入口都叫「Record a skill」。 Claude 版本目前开放给 Pro、Max 和 Team 套餐,入口在桌面 App 的 Cowork「+」菜单。
Codex远程控制现在可直接遥控Linux服务器
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 的 Codex 已经支持用手机直接控制 Linux 服务器上的 Agent。在服务器运行 codex remote-control start,再用 codex remote-control pair 生成临时配对码。手机打开 ChatGPT 的 Remote 页面输入配对码,就能连接这台机器。Codex 仍在服务器本地运行,手机负责查看任务、发新指令和处理审批。 这对 GPU 集群和无界面的 Linux 服务器尤其有用。研究者 Tanishq Mathew Abraham 就用它从手机管理 Slurm GPU 集群上的自动研究实验和训练任务。社区里也已经有人在 Ubuntu、Arch Linux 等环境跑通。 不过这个功能目前仍被 OpenAI 标成 Experimental。官方文档也还没完全跟上:Developer Commands 已经列出 CLI 配对方法,Remote Connections 主文档却仍写着手机配对需要从 Mac 或 Windows 桌面 App 发起。GitHub 上也还有 Linux 与 Android 配对失败、设备不显示等报告。
LoopX升到1.0:一个页面管Codex、Claude Code等Agent长任务
动察 Beating AI 快讯,开源项目 LoopX 发布 1.0。它装在 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 上层,把原本分散在不同会话里的长期任务统一收进一个工作台。 用户可以在一个页面看到所有已接入 LoopX 的任务。哪些正在执行、哪些等你确认、哪些在持续监控、哪些已经排期,都会集中显示。进入单个项目后,还能继续查看不同 Agent 的待办、完成记录、文件和运行状态。 这个工作台可以直接在浏览器打开,也提供 macOS 和 Windows 桌面版。两种入口共用同一套本地服务和任务状态。它不会自动读取电脑上所有 Agent,会显示的是已经注册并接入 LoopX 的 Agent 和任务。 多个 Agent 也可以一起完成同一个目标。它们能分别认领任务、并行工作和相互接力。比如一个 Agent 做完后留下后续任务,下一个 Agent 再接着做。这里的协作靠共享任务和状态完成,并不是让多个 Agent 在一个聊天室里自由对话。
传豆包2.2延期:字节补课Coding,招聘直接点名Claude Code、Codex
动察 Beating AI 快讯,字节原计划 8 月发布的豆包 2.2 推迟了。字节准备多花一些时间训练,重点补 Coding、工具调用和 Agent。 字节今年给 Seed 定的目标之一,就是把 Coding 做到第一梯队。内部希望年底前能做出类似 GLM-5.2、Kimi-K3 那种效果,让开发者真正开始认可字节的 Coding 模型。 8 月,Seed 刚做完一次大调整。原本按文本、语音、代码、视觉划分的团队被重新拆开,变成 Pretrain Data、Horizon RL、Product Posttrain-Work 和 Product Posttrain-Chat 四个部门。Horizon RL 会负责 Coding 后训练,Work 团队则重点做工具调用、GUI 操作和长任务执行。 字节最近也在密集招这方面的人。官网正在招 Code Agent、通用 Agent 和强化学习算法工程师。一份 Multi-Agent Harness 岗位甚至直接写明,要研究 Claude Code、Codex 等 Coding Agent,还要搭建能连续跑很久的多 Agent 和强化学习环境。 Seed 2.1 在 6 月发布时就已经重点强调 Coding,但字节显然觉得还不够。豆包 2.2 这次宁愿晚一点,也想先把 Coding 补得更像样。
Lody开源:手机上也能同时指挥Claude Code、Codex
动察 Beating AI 快讯,Lody 宣布开源 CLI 和本地桌面端,采用 Apache 2.0 许可。它不是新的 Coding Agent,而是给现有 Agent 套一层共享工作区。Claude Code、Codex、Kimi、OpenCode 等都能接进来。团队可以共享会话、看运行状态和代码改动,也能从手机或网页把任务派到电脑、服务器上。 多 Agent 同时干活时,不同会话可以放进独立 Git worktree,避免几路 Agent 同时改代码互相冲突。Agent 之间还能创建、读取和继续其他会话。一个主 Agent 可以把排查、实现、测试拆给多个子会话并行跑。 不过这次不是整套 Lody 全开源。公开仓库明确排除了托管后端、部署配置、计费系统,以及 Web 和手机 App 源码。跨设备协作目前仍依赖 Lody 的托管同步服务,也还不支持端到端加密。官方下一步想继续往 local-first 走,让会话、文档、任务和历史决策逐渐变成团队自己掌控的项目上下文。