但是用久了Hermes Agen你就会感觉到，光有一个聪明的脑子还不够，还需要一套做事的方法论，需要有人帮智能体把需求理清楚，把任务拆明白，把质量把好关，把经验存下来。这块解决的是一个特别常见的痛点，就是你给Agent说了一句话，比如帮我做个方案，然后Agent就直接开始干了，干出来的东西跟你想的完全不是一回事。这块覆盖的范围挺广的，网站、图片、报告、演示文稿、文档、PDF、海报，甚至是可分享的交

很庆幸能参与打造多款全球普及、影响力极强的标杆产品，年少时想要开发海量用户使用的软件的梦想，最终在谷歌得以实现，目前谷歌已有13款产品坐拥10亿级用户。今天，Hassabis、科雷与我共同公布谷歌Deep Mind团队的几项人事与架构调整，以此兼顾前沿科研落地与AGI长远布局两大目标。谷歌一个时代落幕了。与此同时，我们的AI基础研究持续产出定义行业的突破性成果，例如上周发布的Gemini机器人技术

在技术层面，由于 Gemini 生成的是 React 代码，而原生小程序环境与 React 并不兼容，直接使用会导致无法运行，除非再引入第三方工具进行编译转换。最后用 Gemini 尝试复刻 “caieglobal” 官网，只能说“基本能用”，但细节和整体质感上，仍不如手动设计的效果。告知Gemini标题没有渐变，缺少按钮，让gemini优化，优化后的效果更差了，SWE-bench能⼒较差。总结来

这个体系的运转始于精准的规划阶段。在CAIE的课程中，你可以学到的不是零散的“器”，而是贯穿始终的“道”。掌握这套体系的人，不会在工具海洋中迷失或焦虑，而无论未来出现何种新工具，你都能迅速将它纳入自己的效率体系，化其为己用，真正从工具的追逐者，转变为效率的主导者。你陷入了新的循环：不断寻找“更好用”的AI，学习无数个“10分钟搞定XX”的碎片化技巧，结果却是在不同工具间手忙脚乱地切换，产出物变成了

从1980年代的专家系统，到1990年代的统计机器学习，再到2010年代的深度学习，以及2020年代的大模型范式，直到如今各种大模型的落地应用与开源模型的广泛接入，人工智能技术最早可以追溯到上世纪。当前AI在逻辑推理、因果建模等方面的局限，以及训练成本的高昂，都是技术发展过程中的正常现象，而这些技术瓶颈的存在，恰恰说明这个领域还需要更多扎实的探索，而非简单的资本追捧。这是一个充满机遇的AI时代，我

这个体系的运转始于精准的规划阶段。在CAIE的课程中，你可以学到的不是零散的“器”，而是贯穿始终的“道”。掌握这套体系的人，不会在工具海洋中迷失或焦虑，而无论未来出现何种新工具，你都能迅速将它纳入自己的效率体系，化其为己用，真正从工具的追逐者，转变为效率的主导者。你陷入了新的循环：不断寻找“更好用”的AI，学习无数个“10分钟搞定XX”的碎片化技巧，结果却是在不同工具间手忙脚乱地切换，产出物变成了