Anthropic 新 AI「Conway」曝光：它和普通聊天機器人完全不同 | 中文配音

Anthropic正在測試一款名爲Conway的常駐Cloud智能體 它能持續在線 響應觸發事件 並在獨立環境中運行 Zai AI剛剛推出了專爲Open Cloud和Cloud代碼工作流打造的 屏幕感知視覺編碼模型 阿里巴巴也發佈了Queen 3.6 Plus 具備100萬Topen上下文長度 專爲嚴肅的智能體編碼和真實場景部署設計 好 先說Anthropic 他們正在測試的Conway 看起來像是圍繞Cloud構建的完全獨立環境 幾乎像是AI智能體專屬的操作系統 Conway不是以普通聊天窗口出現 而是作爲獨立的側邊欄選項 點擊後 系統會啓動其內部代碼所稱的Conway實例 僅這個說法就表明 這不是普通會話 而是持久化存在的事物 在這個環境裏 你不僅是在聊天 而是在操作完整的智能體工作空間 它擁有獨立界面 包含搜索 聊天和系統等分區 聊天功能符合常規預期 搜索似乎與實驗性快捷線綁定 系統區則更有趣 你可以在那裏管理整個Conway實例 擴展區允許安裝自定義工具 添加新UI標籤頁 甚至定義上下文處理器 他們爲此準備的格式是一種叫CNW的壓縮文件 這基本上意味着 Anthropic正在構建自己的擴展生態系統 類似於應用商店 開發者可以專門爲這個環境打包工具 這改變了遊戲規則 Cloud不再只是對話模型 而成爲其他工具接入的平臺 接着是連接器和工具部分 系統會顯示已連接的客戶端及其提供的工具 這意味着Conway可以直接與外部系統集成 甚至有個開關能讓Chrome中的Cloud直連Conway 這樣你的瀏覽器就成了智能體循環的一部分 事情開始變得嚴肅了 Conway內置了完整的Webhook系統 它提供公開URL供外部服務調用 觸發時就會喚醒智能體 這意味着Conway無需等待你手動開啓 可以在後臺持續待命 通過事件觸發即可開始工作 這本質上就是常駐智能體模式 這與Anthropic在Cloud Code和智能體工作流暢的方向完全一致 尤其是之前曝光的Epitaxy界面 Conway內部有Epitaxy的相關引用 它很可能就是管理這些智能體的控制層 這樣你就能看出趨勢了 Cloud正在轉變爲常駐運行的操作者 存在於獨立環境中 這使其直接與OpenCL等產品形成競爭 但Anthropic正在原身構建 並與自家模型深度集成 與此同時 他們也在改進底層開發者體驗 Cloud Code剛推出了無閃爍模式 這解決了長期困擾用戶的問題 如果你用過基於終端的AI工具 很可能見過內容閃爍跳動的情況 以及常繪畫中性能逐漸下降的問題 新模式採用全屏緩衝區替代傳統渲染方式 類似Vim或Edgetop等工具的工作原理 它不再持續重繪整個界面 只更新可見部分 這徹底消除了閃爍 即便在常對話或多智能體工作流中 也能保持CPU和內存使用穩定 它們還意外地增加了完整鼠標支持 你可以點擊定位光標 無需使用方向鍵 點擊即可展開工具輸出 點擊URL直接打開鏈接 文件路徑會在編輯器中打開 拖動選擇文本會自動複製到剪貼板 昏鬥輪可流暢瀏覽長曆史記錄 選擇行爲也升級了 雙擊選中單詞 三擊選中整行 在支持KT或Western等高級協議的終端中 Control-C變爲複製而非取消選擇 現在終端行爲更接近圖形界面 降低了不願處理純命名行摩擦的開發者的使用門檻 只需設置一個環境變量即可啓用 CloudDub Solider等於1 或直接加入Shell配置 該功能出現在2.1.88版本 雖然還在試驗階段 但多數內部用戶已更青睞它 當然存在一些權衡 Commander等原生搜索快捷鍵可能工作方式不同 部分行爲需要適應 但總體而言 這顯然是讓AI編碼工具在實際使用中 更流暢穩定的重要舉措 當Androbic深入智能體和開發者工具領域時 ZAI正從不同角度切入 他們剛發佈GLM5V Turbo 本質上是能理解屏幕內容 並協助實際工作的AI模型 這是核心理念 很多AI模型能看圖 很多能寫代碼 難點在於讓單個模型同時做好這兩件事 通常一方改進會導致另一方弱化 模型可能擅長描述所見 卻難以轉化爲實用代碼或實際行動 ZAI表示 該模型專爲協同處理兩者而構建 因此 GLM5V Turbo 不是將截圖轉爲粗略文字描述再推理 而是更直接地理解視覺輸入 這包括圖像 視頻 UI佈局 設計稿和複雜文檔 這很重要 因爲實際工作很少以整潔文本形式呈現 它可能表現爲 故障屏幕 混亂PDF 慣意佈局 錯誤截圖 或問題錄屏 底層確實有真技術 同時使用MTP Dotoken預測提升速度 並更好處理長輸出 以提升速度 更好地處理長輸出 而任務確實可能很龐大 而且任務規模可能很大 因此能一次性處理海量信息 包括長文道 大型代碼庫 以及基於視覺或視頻的擴展工作流 再還表示 他們同時訓練模型處理超過30項任務 涵蓋STEM推理 視覺定位 視頻分析和工具使用 實際目標相當簡單 他們仕途上AI擅長整個流程 而不僅僅是其中一環 因此 他們想要的不是隻能識別屏幕內容 或孤立寫代碼的AI 而是能觀察事物 理解它 判斷下一步需要做什麼 並協助執行 因此它正被推向智能體工作流 它針對Ocleo優化 因此能在真實視覺環境中工作 協助設置分析屏幕內容 並執行更接近人類實際電腦操作的任務 它還與Cloud代碼兼容 這意味着開發者可以向它展示錯誤截圖 故障UI或粗略功能原型 模型就能根據所見建議代碼 這種工作流自然得多 因爲人們實際就是這樣工作的 有時 他們不會寫出完美的技術說明 他們只需指着屏幕說 這部分錯了 AI還引用了CC Bench VR ZC Air Low Bench 和Core Well等基準測試 這些測試針對多模態編碼 智能體任務 可多步驟執行 據公司稱 GLM 5V Thermal 在需要理解視覺 並具此執行有用任務方面 達到了最先進水平 所以這是更大轉變的一部分 AI正被訓練 來處理屏幕 佈局 應用和雜亂的工作流 然後將其轉化爲行動 而就在這一驅使加速之際 阿里巴巴剛剛發佈了科倫3.6 Plus 這款模型 真正致力於將智能體討論 轉化爲企業可實際使用的東西 阿里巴巴稱其構建了 完整能力閉環 及模型設計用於感知 推理和行動 因此 它不僅能回答 然後停止 還能分解任務 逐步執行 測試 優化 並持續朝着可用結果推進 這在編碼說 變得尤爲重要 阿里巴巴稱 科倫3.6 Plus 爲倉庫級工程打造 基本上意味着 它能處理整個項目 而不僅是一次一個代碼片段 所以 它適用於更大 更完整的任務 跨越整個代碼庫 然後是本次發佈的最大亮點 科倫3.6 Plus 默認提供100萬 淘盆的上下文窗口 這非常龐大 簡單來說 這意味着模型能同時記住更多信息 你可以輸入巨大文檔 大型代碼項目 多個文件和長指令鏈 而它不會那麼快丟失線索 這對智能體很重要 因爲它們需要記憶 它們需要空間來追蹤 之前發生的事 重要文件 使用的工具 以及仍需完成的任務 阿里巴巴還通過 在OpenRootTar上發佈預覽版 並至少目前提供完整的 100萬上下文免費訪問 使這一舉措更加積極 周圍更多開發者 實際嘗試打開了大門 在底層 阿里巴巴表示 該模型採用改進的混合架構 提高了效率 降低了能耗 並增強了可擴展線 它還表示 推理和智能體行爲可靠性 比3.5系列更強 這顯然針對實際不說 而非僅是炫酷演示 Coronet 3.6 Plus 將進入阿里巴巴自身生態系統 包括其用於多AI智能體 自動化業務任務的企業平臺 U-Core 它還與OpenCL 因此能融入人們 已在構建的智能體工作流 在多模態方面 阿里巴巴稱 該模型能處理密集文檔解析 真實世界視覺分析 和長視頻推理 它還能查看界面截圖 手繪線框圖和產品原型 再轉成前端代碼 模式很清晰 整個行業 正作AI僅作爲聊天機器人 轉向AI能持續在任務中 根據所見做出反應 並持續工作 總之我好奇 AI智能體會取代應用嗎 還是言過其實 感謝觀看 我們下期再見