体验完微信Agent以后，我觉得这就是微信有史以来最大的更新
文章详细介绍了微信“小微”的内测体验，涵盖了其功能架构、底层模型、交互逻辑及与微信原生能力的打通情况。作者指出，虽然受限于算力成本和安全风控，目前的Agent策略偏向“只读不动”且需频繁确认，但在小程序调度、聊天记录上下文理解及AI生成工具方面表现出色。作者认为这是微信有史以来最大的更新，标志着平台级AI应用的正式落地。
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Personal Agent 是什么？为什么大厂都抢着做？连 DeepSeek Bot 都来了
文章介绍了 Personal Agent（个人智能体）这一新概念：拥有专属身份记忆、云电脑、可连接用户应用、24小时在线的 AI 私人助理。作者通过对比聊天 AI（只动嘴的顾问）、桌面端 Agent（用你电脑的实习生）、开源方案 OpenClaw（毛坯房）等形态，说明 Personal Agent 是替你干活的专属助理。并盘点 Grok Bot、Meta Muse、OpenAI Dots、DeepSeek Bot 等大厂产品扎堆发布的现象，解释其爆火原因：新模型已能稳定长时间干活，且掌握用户授权和长期记忆就是下一个超级入口。最后以 Grok Bot 为例演示创建 Bot、连接应用、追热点复盘数据、云电脑等真实使用体验。
Marvis马维斯定位升级成AI管家，好像要支棱起来了
作者重新体验腾讯Marvis马维斯Agent，其升级定位为24小时AI管家，区别于多数Agent主攻办公和编程场景。新版采用Hy4与Deepseek V4 Flash双模型自动组合，免费且支持自定义接入第三方模型。文章实测了电脑体检、管家团队（电脑、文件、软件、浏览器四位Agent）、本地知识库/图片库/应用库管理等功能，并介绍其与绿联、飞牛合作将Agent能力扩展到NAS，未来瞄准手机、汽车、智能眼镜等跨硬件场景，认为AI管家方向想象空间较大。
Jev WeChat 微信群聊助手开源项目分享
作者分享了一个开源的 Jev WeChat 微信群聊助手项目，可用 AI 自动分析群聊意图并生成候选回复，解决不懂人情世故、微信客服和群助手自动化等场景。项目发布后引发热议，网友讨论了封号风险（建议用小号测试安卓设备）、适用场景（私域运营、客服、销售、情侣群聊）、技术实现（使用 DeepSeek 生成回复）等。文中还附带分享了 Agent Space 订阅管理产品和 6 个大模型写 Space Invaders 的横向评测 benchmark，以及出海增长工作坊推荐等内容。
微信里还没有小微AI，教你几招马上能用
微信自研AI产品小微仍处于灰度测试阶段，不少用户尚无使用权限。作者介绍了三种非灰度用户也能立即启用小微的入口：一是通过扫一扫的拍照AI识别功能；二是朋友圈发布时的AI帮写功能；三是部分公众号文章自带的AI摘要功能。启用后可在会话中发送提示词执行其他任务，如分析文档、修改图片、微信群自动发消息等微信自动化操作。作者同时提醒，小微基于微信自研的WeLM大模型，目前功能尚不成熟，体验不如混元4，但其优势在于深度接入微信生态，入口遍布微信各处。
三号设计周刊 Vol.33｜Figma 设计经验封装与 AI 工作流
本期周刊探讨了 Figma Agent Skills 生态成型，设计经验现可被封装复用；Figma 实验证明 AI 能提速 20%。此外涵盖 iOS 27 视觉更新、Instagram 换标风波、DeepSeek Harness 发布，以及多款动效与素材工具推荐，最后分析了 AI 原生 UI 组件库与交互细节。
2026 Google I/O开发者大会｜AI应该被用于改善生活
作者参加了2026年Google I/O开发者大会，虽然现场没有特别炫酷的技术，但一位视障工程师展示的VisAware项目让她深受触动。文章回顾了Gemini App用户从4亿增长到9.5亿、token处理量增长至3200万亿等数据，分析了Google将AI融入搜索、YouTube等日常产品的策略，并探讨了Agent治理、Agent Skills等话题。作者认为AI的人味不在于模仿人类，而在于帮助人们自主行动，让科技真正改善生活。
WorkBuddy vs Codex：从微信与代码生长出的AI Agent路径之争
文章深度对比了WorkBuddy和Codex的产品基因，指出Codex源于代码仓库，擅长可验证的软件工程；WorkBuddy源于腾讯生态，擅长抵达中文办公场景。两者在通用工作Agent领域扩张，真正的战争在于谁能成为默认的工作环境。
Gemini预训练负责人总结：如何进入头部AI团队的10条经验
Gemini预训练团队负责人撰文分享如何进入头部AI实验室。文章指出顶尖人才普遍具备方向准、数学硬、拼劲足三大特质。针对普通人，作者建议避开正面竞争，转而在底层优化或上层Agent系统发力，强调了开源项目、数学基础、动手复现及长期坚持的重要性。
DeepSeek V4 从入门到进阶，这一篇就够了
本文是一份 DeepSeek V4 的使用指南。文章指出大多数人未解锁 V4 的真正潜力，介绍了快速与专家两种模式的区别，重点解读了 100 万 token 上下文窗口的价值。作者提供了工作汇报、学习概念、辅助决策的提示词模板，并深度解析了“深度思考”与“智能搜索”的开启场景。此外，文章还对比了 API 型号与成本，强调了 V4-Pro 在 Agent 自动化领域的开源领先地位及其性价比优势。
实测DeepSeek V4：为国产化而生的混合模型
文章详细评测了 DeepSeek V4 模型。V4 采用混合架构，参数量达 1.6T，虽未集成多模态能力，但在推理和代码领域表现优异。作者指出该版本通过 MXFP4、TileLang 和 MegaMoE 等技术，深度适配华为昇腾等国产芯片，旨在解决算力卡脖子问题。实测中，V4 在写作和长文本处理上表现出色，但在 Agent 意图识别和复杂开发约束遵守方面仍存在瑕疵。
The Definitive Guide to Harness Engineering
本文介绍了软件工程的新支柱——Harness Engineering（挽具工程），将其定义为一种通过系统化约束和引导，将 AI 模型转化为可靠、可控的“精英表现者”的工程哲学。文章提出了 R.E.S.T 框架来评估生产级 Agent 系统，并阐述了从“执行者”到“架构师”的工程师角色转变，以及如何通过工程化的“硬约束”解决 AI 系统的随机性与可靠性问题。
