Evolving computer use with code
文章探讨了让AI代理通过编写代码来使用浏览器,而非依赖纯视觉或混合方法。作者团队发现,代码模式能显著提升代理在浏览器任务中的表现,并据此重建了Stagehand v4,一个更高效、token节省80%的浏览器代理SDK。文章还介绍了通过MCP接口暴露run、snapshot和screenshot三个工具,使代理能灵活操作浏览器,同时强调安全边界的重要性。
文章探讨了让AI代理通过编写代码来使用浏览器,而非依赖纯视觉或混合方法。作者团队发现,代码模式能显著提升代理在浏览器任务中的表现,并据此重建了Stagehand v4,一个更高效、token节省80%的浏览器代理SDK。文章还介绍了通过MCP接口暴露run、snapshot和screenshot三个工具,使代理能灵活操作浏览器,同时强调安全边界的重要性。
文章深入探讨了代码模式在浏览器代理中的优势,观点新颖,但发布时间较早,部分信息可能已过时,且缺乏具体操作步骤。
文章系统梳理了当前市面八大 AI 浏览器自动化方案路线:①传统自动化派(Playwright/Selenium);②CDP+MCP/CLI 派;③浏览器插件派(OpenCLI 等,复用登录态);④原生 Agent 浏览器派(Ego Lite、BrowserOS neo,定制 Chromium);⑤AI 自主操作派(Browser Use、Stagehand);⑥云端浏览器派(Browserbase 等);⑦专业数据采集派(Crawl4AI、Firecrawl);⑧演进中的 WebMCP 标准。文章分析了各路线优劣势,并给出实际工程选型建议:固定任务用脚本,接管本地浏览器用插件,混合自动化用 Stagehand,云端高并发用云浏览器方案。
文章指出许多人做 AI Agent 只是调用大模型 API 加上工具和 LangGraph,跑通 Demo 与企业级生产落地之间差距巨大。作者结合自身企业 AI 项目经验,将 Agent 工程师学习路线分为四个阶段:一是掌握基础,理解 Agent 工作原理;二是赋予执行能力,包括 MCP、浏览器自动化、记忆与上下文管理、沙箱与权限控制;三是安全、多 Agent 协作与人工审批,明确权限边界,防止错误放大;四是错误处理、执行轨迹评测、降级兜底与工程复盘。作者强调评测数据是判断系统优劣的关键,建议边做边学,完整交付一个项目比做十个 Demo 更有价值,真正稀缺的是能让 Agent 稳定运行的工程能力。
文章介绍了爆火的逆向工程工具 REA(Reverse Engineer Anything)。首先澄清了开源的 PhotoCraft 等 Adobe 替代品项目与 REA 无关,作者 Brandon Thomas 声明采用 100% clean room 重写而非反编译。REA 是一套本地运行的命令行工具和 MCP 服务,可接入 Claude Code、Codex 等编程助手,分析原生二进制、JavaScript 应用、APK、网站和固件,并生成带编号的证据。文章通过 DX-Ball 游戏声像计算的案例详解了 REA 三层结构(人机协作层、REA 调度层、底层分析引擎)的工作循环,并梳理了社区公开案例,指出目前成功还原多停留在单个函数或具体数据路径层面。
文章介绍如何通过第三方开源工具 WebCodex,让 ChatGPT 网页版接管部分 Codex 任务,缓解额度不够用的问题。作者详细讲解原理:ChatGPT 通过 OpenAI 官方 Secure MCP Tunnel 连接本机 WebCodex,实现文件读取、代码修改和命令执行。教程涵盖账号权限检查、下载 WebCodex Desktop、创建练习目录、配置 Tunnel 与专用 API Key、在 ChatGPT 中添加自定义 App 及验证连接等步骤,并强调风险提示:不是真正无限额度、存在安全与封号风险、密钥需妥善管理,最后给出常见问题排查和权限回收方法。
由于 Codex 额度消耗加快、Pro 计划暂停新订阅且对中国区用户体验下降,作者推荐国产 AI 工具 Qoder 作为平替。文章从安装配置讲起,逐步演示编程模式与通用模式,通过实战开发一键去背景工具网站,展示 Qoder 的 Agent 执行、自主验证、页面批注修改等能力。此外还介绍了 AI 办公场景:整理文件、自动浏览网站截图生成产品文档、屏幕识别与电脑操控,以及多任务并行、Skills 技能包、MCP 连接器、Hooks、记忆系统和定时自动化等进阶功能,帮助零基础读者快速上手。
作者介绍了一种在 ChatGPT Web 端以 Chat 模式(不消耗订阅额度)接入 MCP 实现本地任务执行的方法。文章先解释了 Chat、Work、Codex 三种模式的额度消耗差异,随后介绍 OpenAI 官方的 Secure MCP Tunnel 机制,通过 tunnel-client 建立内网出站 HTTPS 连接,让云端 ChatGPT 安全调用本地 MCP Server。作者对比了 WebCodex、DevSpace、codex-with-chatgpt、Mac Developer Bridge 四种方案的权限范围与安全边界,最终选择 WebCodex,并详细演示了创建 Tunnel、生成 Runtime API Key、在 ChatGPT 开发者模式中配置 MCP App 的完整实操流程,从而在不消耗订阅额度的前提下使用 GPT-5.6 Sol 的编码与任务执行能力。
本文是一篇纯小白向实战教程,作者分享了如何在Windows上通过MCP协议让ChatGPT读取本地Codex工程和知识库的完整过程。文章详述了使用开源项目codex-with-chatgpt进行本地安装、通过ngrok配置固定访问地址、在ChatGPT网页创建自定义连接、完成OAuth登录与配对、以及验证文件读取的七个步骤。作者重点强调了安全注意事项(不泄露令牌、只开放必要目录)和常见踩坑点,如ngrok产品选错、OAuth报错需刷新插件等。最终实现ChatGPT负责规划审查、Codex负责本地制作的协作分工,让视频制作的复盘和规划建立在真实工程之上。
GPT-6 Astra于2026年9月3日发布,带来了计算机使用范式的重大转变,在ARC-AGI-3等基准测试中表现优异。然而,用户面临会话限制快速耗尽、访问权限受限以及回归问题等实际挑战。本文详细介绍了Astra的改进与问题,并提供了针对会话限制、受限访问和计算机使用范式的具体提示调整策略,帮助用户在生产环境中有效使用该模型。
文章梳理了 OpenAI Codex 中 Plugin、Skill、App/Connector 和 MCP 四个概念的区别与协作关系。Plugin 相当于安装包,可包含 Skills、Connector、MCP 工具、浏览器扩展和 Hooks;Skill 负责记住做事步骤和方法,不涉及外部账号权限;App/Connector 负责连接真实外部账号;MCP server 则提供连接背后的具体工具。作者以 Cloudflare 和 Canva 两个插件为例对比差异,并提醒用户安装后需新开任务才能加载,带外部连接的插件需单独配置账号权限,建议先用只读任务验证,再考虑创建和修改操作。
本文从《给宝宝的机器人学》类比切入,系统讲解 Agent 的核心概念与发展脉络:大模型只负责生成回答,而 Agent 能借助工具、API、Agent Loop 和文件/终端等真实工作现场,把任务完整做完。文章依次介绍模型、Tool 与 API、Agent Loop、computer use、MCP 协议,以及 Claude Code、Codex CLI 到 Codex 桌面端的产品演进,说明为何同一个模型放进不同 Harness 表现差异巨大。最后以实战演示如何用 Codex 搭建论文资料整理 Agent,从建立项目结构、规划执行到接入 PubMed 检索工具,展现普通人也能上手的 Agent 工作流。
作者介绍如何使用 Nowledge Mem 搭建统一的 Agent 记忆中枢,解决跨设备、跨 Agent 工作时上下文反复丢失的问题。文章提出以一台长期在线设备(如 Mac mini)作为中枢,所有客户端连接同一实例集中存储记忆、对话和知识图谱。详细讲解了三种远程接入方式(Nowledge Link、Quick link、Cloudflare 自定义域名)的适用场景与选择建议,并通过 nmem CLI 演示配置流程,同时总结了网络协议、API Key 轮换等易忽略细节与安全实践。最终目标是消除跨设备反复同步背景的冗余,让记忆持续积累于工作流中。