2026年Google I/O開發者大會，給人的感覺只有兩個字：張狂。 不僅把AI智能體像填鴨一樣，無縫塞進搜尋、瀏覽器、手機、智能眼鏡等所有核心流量入口，還連續甩出Gemini 3.5 Flash、視訊模型Omni、全新AI助手Spark三張王炸。 亮完肌肉後，劈柴甚至炫耀般地宣佈，Gemini月活破9億；並同步官宣大幅降價。 意思再直白不過了：我比你強，還比你便宜。

5月19日，上海前灘香格里拉酒店，成為中國AI圈的焦點。 AMD首次將全球AI開發者大會移師中國，這場原本計畫容納不到1000人的技術盛會，最終報名人數超過2000名。當AMD董事長兼CEO蘇姿丰身著簡約正裝現身Demo展區時，現場瞬間掀起熱潮。她所到之處，被開發者和媒體裡三層外三層圍堵，大家紛紛將手機舉過頭頂拍攝，不少人踮腳爭搶合影機會，場面堪比大型“追星現場”。 “你們興奮嗎？”在隨後的演講中，蘇姿丰以一句熱情的問候開篇，在近10分鐘的演講中，她預判未來五年全球AI活躍使用者將突破50億，大語言模型單一互動時代即將落幕，多智能體AI成為新賽道。 “無論你是談論資料中心、PC，還是邊緣裝置，AI實際上正在重新定義計算的每一層。”

皮查伊：延遲至關重要。Gemini 3.5背後的產品邏輯。 在今日舉行的 Google I/O 2026 開發者大會上，Google CEO 桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）走上台，發佈了新一代大模型系列 Gemini 3.5。 表面上，這是一次例行的大版本迭代。但把所有資訊拼在一起——性能基準、定價策略、產品路線圖、資本支出——你會發現，Google正在精心佈局一場深層較量：用“前沿智能+極速推理+超低成本”三者合力，把智能體 AI 的門檻提高到競爭對手短期內難以跟進的高度。 01. 性能與性價比：一次有備而來的反擊

百度創始人李彥宏5月13日在Create2026百度AI開發者大會開幕式上提出，Token不一定代表終局，AI時代的度量衡可能是“日活智能體數”（Daily Active Agents，簡稱DAA），與移動網際網路最通用的度量衡“日活使用者數”（DAU）相對應。 上證報記者 劉暄 攝 李彥宏表示，目前較接近業界共識的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表終局，它代表成本，並不代表收益；它衡量的是投入，而不是產出。“當人類進入智能體時代，衡量一個平台和生態的繁榮，更應該關注DAA這個指標，關注有多少Agents在給人類幹活，並交付結果。這比無謂的Token消耗，更接近價值，也更接近本質。”他說。 在李彥宏看來，智能體時代，企業組織本身需要不斷完成自我進化，整個企業開始像一個統一的智能體系統一樣運轉。

AMD 表示：資料中心 CPU 市場將以“超過 35% 的年增長率增長，到 2030 年將超過 1200 億美元”。 資料中心 AI（加速器 / GPU 相關）：營收 CAGR >80% 一、AMD預警：消費級記憶體市場將進一步供應緊張 AMD 發佈 2026 年一季度財報，資料中心業務營收創歷史新高，AMD預警消費級記憶體市場將進一步供應緊張，元件價格上漲帶來利空，公司已調整業務計畫應對下半年潛在影響。

所有人都在等「龍蝦」殺手，沒想到最先出手的是 Perplexity。3 月 12 日凌晨，Perplexity 在舊金山 North Beach 一座改建自教堂的場地裡，開了首屆 Ask 2026 開發者大會，發佈了 Personal Computer（個人電腦）。截至目前，官方推文在 X 上累計獲得逾 1300 萬次瀏覽，並迅速引發大量討論。熱度這麼高，原因其實並不複雜。這款功能的出現，像是專門衝著 OpenClaw 來的。毫無疑問，OpenClaw 在過去一周成了最火的 AI 頂流，但它一直有一個繞不開的問題——上手門檻較高，而且也不太安全。Perplexity 用 Personal Computer（個人電腦）給出了自己的新解法：同樣的能力，更安全，也更好上手。而要理解 Personal Computer，得先回顧 Perplexity 最近在做什麼。從幫你查答案，到幫你把事做完上個月，Perplexity 發佈了「Perplexity Computer」。這是一個純雲端的多智能體系統，通過協調多達 20 個大語言模型，端到端地處理複雜數字工作流。用人話說，就是你告訴它你想要什麼結果，它自己想辦法把事情做完。Personal Computer 是在此基礎上往前邁了一大步。它運行在你自備的 Mac mini 上，24 小時不間斷地訪問本地檔案、應用和會話記錄，把雲端的推理能力和本地資料的存取權真正打通。以前的 Computer 只能碰雲端的東西。現在，它能直接打開你電腦裡的資料夾。Perplexity AI CEO Aravind Srinivas（阿拉文德．斯里尼瓦斯）曾如此形容這款功能的邏輯：「傳統作業系統接受指令，AI 作業系統接受目標。」你不需要一步步告訴它怎麼做，你只需要告訴它你想要什麼。架構上，結合博主 Ajit Singh 的「逆向工程」，Personal Computer 採用四層雲端混合架構，本地資料訪問和雲端計算資源分開處理，各歸各管。第一層是本地裝置層。使用者側的 Mac mini 保持 24 小時運行，客戶端軟體通過它讀取和修改本地檔案、呼叫日曆與郵件、監控後台資料。第二層是雲端多模型編排引擎。包含 Claude、Gemini 和 Grok 在內的 20 個模型構成一個矩陣，編排器把使用者的目標拆解成多個子任務，分配給最適合的模型平行處理。第三層是隔離的執行環境。所有複雜計算都在雲端微型虛擬機器中運行，任務完成後立即銷毀，API 金鑰等敏感資訊不會暴露出去。第四層是雲端瀏覽器。內建 Comet 企業級瀏覽器，專門負責網頁自動化抓取和資訊檢索，同時把惡意指令碼對本地 Mac mini 的威脅擋在門外。🔗 https://singhajit.com/perplexity-computer-explained/連接能力同樣是這款產品的核心賣點。Personal Computer 支援接入 Gmail、Slack、GitHub、Notion 和 Salesforce，可以監控觸發條件，在這些平台之間主動執行跨應用任務。企業版 Computer 則可以直接查詢 Snowflake、Salesforce、HubSpot 以及數百個其他平台，自動編寫並執行 SQL 查詢，返回結構化結果。在金融領域，Computer 已可訪問 40 多個即時金融工具，直接呼叫 SEC 檔案、FactSet、S&P Global、Coinbase 等來源的資料，無需配置，無需許可證，每個數字都能追溯到原始來源。OpenClaw 的問題，Perplexity 的機會OpenClaw 由奧地利開發者 Peter Steinberger 建立的 AI Agent 開源框架，短短數月在 GitHub 上積累了超過 28 萬顆 stars，並引發了 Mac mini 全球搶購，高配機型交貨周期從 6 天拉長至 6 周。但 OpenClaw 有一個繞不過去的門檻：普通使用者要自己配置安裝環境、折騰 API 金鑰，稍有不慎就可能搞出麻煩。Perplexity 創始人 Srinivas 在被問及 Perplexity Computer 和 OpenClaw 的區別時表示：「Perplexity Computer 是為認真做事的人打造的。」言下之意是，認真做事的人，不應該把時間花在配置環境上。是的，你不需要懂技術，不需要折騰，打開就能用。互動也做得很克制：它常駐在螢幕右上角，隨時待命，但不搶佔注意力。想用的時候直接開口，它聽完同樣用語音回應。但安全，才是它和 OpenClaw 最根本的區別。Meta 超級智能實驗室一位高管在測試時，因為大模型上下文窗口壓縮缺陷導致安全指令丟失，AI Agent 失控，把她的真實 Gmail 收件箱清空了。儘管這名高管也承認只是犯了新手會犯的錯誤，但這件事之後，很多人對 AI 工具的第一反應從「好用嗎」變成了「安不安全」。Perplexity 顯然注意到了這個變化。Personal Computer 在安全上做了幾件事：所有敏感操作均需使用者手動確認，每次會話保留完整審計記錄，並配備緊急停止開關。系統還支援使用者通過任意裝置遠端控制，隨時接管。在任務執行層面，系統採用基於檔案系統的處理程序間通訊機制。主 Agent 派生出多個子 Agent 時，子 Agent 把階段性結果寫入共享目錄，主 Agent 讀取檔案完成彙總，整個過程可以完整追溯，出了問題能查到每一步。在發佈會上，Perplexity 也在演示視訊中展示了一些基礎場景：起草發給投資人的郵件、將報告整理為幻燈片、對求職候選人進行排名等等。目前該產品僅向 Perplexity Max 訂閱使用者開放，月費 200 美元。首發階段僅支援 Mac 裝置，通過候補名單開放搶先體驗，Perplexity 官方尚未公佈正式上線時間。訂閱使用者每月可獲得 1 萬個計算積分，用於執行各類自動化任務。企業版額外提供安全控制、合規功能和單點登錄支援，並配備 SOC 2 Type II 認證和獨立沙盒運行機制。月費 200 美元，值不值在 Personal Computer 發佈之後，Srinivas 在 X 平台上發了一篇名為 「萬物皆可成為 Computer」 的長文，追溯了「computer」這個詞的歷史。「computer」最早指的是人，是那些替天文學家進行計算的學徒。後來變成機械的，再後來變成數位化的，再後來變成個人電腦。而今天，他說，AI 就是 computer。在之前的部落格中，他還引用了賈伯斯的說法。賈伯斯曾將個人電腦比作「人類思維的自行車」，但 Srinivas 認為，智慧型手機時代雖然把個人電腦塞進了每個人口袋，但也讓所有人變成被資訊流控制的被動消費者。Personal Computer 要做的，是把人從這種狀態里拉出來。他在長文裡寫道：「大家都在談第一個由一個人打造的十億美元公司。但一個人打造這樣的公司，最大的劣勢是什麼？答案是：他晚上必須睡覺。」可 24 小時運作的 Personal Computer，顯然不存在這個問題。關於 Personal Computer 這個功能，輿論的意見也撕裂為兩派。支持者認為，Personal Computer 把過去只有大企業才用得上的技術下放給了個人使用者。SOC 2 合規、微型虛擬機器沙盒隔離、跨越數百個 SaaS 平台的自動化編排，以前這些只存在於每年收費數十萬美元的企業服務裡。月費 200 美元，相當於租用了一整套企業級 IT 基礎設施。質疑聲也不少。Perplexity 在部落格中宣稱，Personal Computer 在內部四周測試期間節省了 160 萬美元人力成本，完成了相當於 3.25 年的工作量。但 Hacker News 上的工程師不買帳，認為把員工簡單操作的時間無限放大，再乘以高昂的平均時薪，就能湊出一個好看卻站不住腳的數字。這場爭論本身，或許就說明了問題：爭得最凶的，恰恰是那些有能力自己搭環境並運行的工程師。對他們來說，Personal Computer 確實性價比存疑——因為他們根本不需要它。當然，200 美元/月的門檻，現在還把很多人擋在外面。但在 Claude Code 和 OpenClaw 主導 AI Agent 話題的這段時間裡，這兩款產品的核心使用者依舊是程式設計師等極客。Perplexity 要做的則是，讓那些不懂技術、但真的需要這類能力的人，也能安心用上 AI Agent。這個市場更大，也更難啃。但至少，Perplexity 是目前為止在這件事上走得最遠的那一個。 (APPSO)

使用者數翻了50倍，還在上漲”，“死了麼”App創始人之一小郭對鳳凰網《風暴眼》表示。這是一款為獨居人群打造的APP，定價8元。今天在蘋果付費軟體排行榜沖上首位，在網路上刷屏。軟體不需註冊登錄，只需要填寫本人姓名和緊急聯絡人信箱，如果使用者連續2天沒有在應用裡簽到，系統將於次日自動傳送郵件告訴對方。背後公司名為月境（鄭州）技術服務有限公司，2025年3月份才成立，註冊資本10萬元。小郭介紹，團隊有3人，一位是朋友，一位是網友，都是95後。這款APP耗時1個月完成，開發成本約1500元。01“預想過產品會在某天受到關注”小郭介紹，“死了麼”在2025年中旬上線，不過期間團隊未花過多精力打理，在一個月前才做了一次更新。上線後很長一段時間裡使用者量很少，團隊也不擅長行銷，直到最近突然爆火，使用者數達到之前的50倍，目前熱度還在上漲。不過由於使用者規模數能直接推匯出團隊收益，小郭表示，目前不便透露具體使用者規模。“死了麼”APP介面1月9日上午，小郭開始陸續收到朋友轉發的博主文章，他意識到產品火了，這兩天電話不斷。他坦言，團隊預想過產品可能會在某一天受到大範圍關注。之所以對產品有這樣的信心，他表示，團隊長期觀察抖音、小紅書等平台，發現只要有人問“市面上有那些需求沒被滿足”或“希望有什麼樣的應用”，評論區高頻出現的總是“死了麼”這個創意，當時的評論裡，就將APP名字定為“死了麼”，“很多人會像看笑話一樣，但很多使用者是有這個需求的”，小郭說，不過如今的爆發程度，仍然超出了他的預期。這次爆火，他認為原因有三點：一是名字自帶傳播力和討論度；二是需求確實旺盛；三是現在資訊傳播快，有使用者發現後自發分享，形成了裂變。看起來這並不是一次無心插柳。他們判斷這個需求真實存在，於是把它變成了現實。02尚不準備改名小郭介紹，由於之前做過海外社交產品，對社交產品有深入瞭解。根據馬斯洛需求理論，社交之上是安全需求，這是一個覆蓋更廣、更具普遍性的市場，於是團隊創業很快就瞄準了“安全守護”這個賽道。所以除了這款“死了麼”APP，團隊還做了一個安全守護類APP叫Caree AI，面向海外市場，小郭介紹，“類似於軟體版的小天才，面向於父母和孩子的”。Caree AI的功能介紹中提到，當家中小孩在騎車時出現超速行為、老人摔倒，甚至出現失聯等各類危險狀況，使用者能第一時間收到通知。對於“死了麼”這個名字，有網友認為不吉利，小郭表示，團隊暫時沒有改名的計畫。在他們看來，現在越來越多人其實已經不避諱談死亡，尤其是年輕人，這個名字對年輕使用者來說直接、貼合，能快速傳遞產品核心功能。不過團隊也計畫未來推出一款面向中老年人、名字更溫和的獨立應用。在爆火後，團隊已經對APP的迭代有所探討。小郭提到，很多網友提到的簡訊提醒功能，他們已經規劃要上線，同時還會增加“想說的話”（類似留言）的功能，在使用者長時間未簽到時，留言就可以自動傳送給緊急聯絡人。網際網路的熱潮往往來得快、去得也快，對此小郭表示並不擔心。在他看來，使用者對“安全守護”的需求是持續存在的，即便熱度逐漸回落，使用者量最終也會回歸到與真實需求相匹配的水平。即便未來出現類似產品，團隊也已經憑藉先發優勢和對產品的深入理解，建立起一定的優勢。“目前還是把注意力放產品上”，小郭表示。 (鳳凰網財經)

今天OpenAI的開發者日簡直太硬核了，OpenAI的開發者已經達到了驚人的400萬，ChatGPT周活躍使用者達到8億，每分鐘API處理的60億token主要有四個方面內容1.在 ChatGPT 內部建構應用 ：Apps inside ChatGPT，OpenAI推出自己的App SDK。這可以說是驚雷消息，OpenAI不但要革蘋果Appstore的命，還要直接把ChatGPT變為作業系統，看大神怎麼說：2.直接拖曳建構Agent工具：AgentKit。這裡有個8分鐘拖曳演示，我把視訊扒下來了並且翻譯好了，大家直接看視訊是最直觀的,(可以玩了，連結:https://platform.openai.com/agent-builder/)3.codex更新，關於codex最新能力演示視訊，我也已經扒下來4.API支援 ：sora 2，gpt-5 proApps in ChatGPT：開啟一個全新的應用分發與互動生態我認為這是最震撼的，標誌ChatGPT正式進軍作業系統，簡單來說，OpenAI的野心是以後你只需要一個應用夠了，這個應用就是ChatGPT，這樣ChatGPT就變成事實上作業系統了，蘋果Appstore瑟瑟發抖，毫無疑問這是OpenAI戰略性的賭注在過去，OpenAI 曾嘗試通過 GPTs 和 MCP 等方式，將開發者的服務與 ChatGPT 連接起來。這些嘗試有的成功，有的則不盡人意，但都為 OpenAI 積累了寶貴的經驗。今天，OpenAI 邁出了決定性的一步，正式向開發者開放 ChatGPT，允許他們在其中建構原生應用 (Apps)這將催生新一代的應用形態，它們具備三大核心特質：互動性 (interactive)、適應性 (adaptive) 和個性化 (personalized)。使用者不再是單純地與一個聊天機器人對話，而是可以直接在對話中與功能豐富的應用進行互動。為了實現這一點，OpenAI 推出了全新的 Apps SDK (軟體開發工具包)，現已開放預覽Apps SDK 為開發者提供了一套完整的全端解決方案，其主要特性包括：連線據：開發者可以將自己的資料來源和後端服務無縫接入觸發動作：應用可以執行具體的後端操作，例如建立一個設計、預訂一個行程或分析一份資料渲染完整 UI：開發者可以在 ChatGPT 的對話流中渲染完全互動的使用者介面，而不僅僅是文字或卡片。這意味著媒體播放器、互動地圖、設計畫板等複雜的 UI 都可以被直接嵌入基於 MCP 標準：Apps SDK 建立在 MCP 這一開放標準之上，開發者對其後端邏輯和前端 UI 擁有完全的控制權。由於標準是公開的，任何人都可以將其整合到自己的平台對於開發者而言，最大的吸引力在於分發管道。一旦應用建構完成，它就有機會觸及 ChatGPT 全球數億的使用者群體。這將極大地改變產品的規模化擴展方式。同時，OpenAI 也考慮到了商業化的需求。如果使用者已經是開發者現有產品的訂閱者，他們可以直接在對話中登錄帳戶。未來，OpenAI 還將支援多種變現方式，包括新的Agentic Commerce Protocol (智能體商業協議)，該協議將允許在 ChatGPT 內部實現即時結帳在現場演示中，軟體工程師 Alexi 展示了幾個首批合作夥伴的應用，生動地詮釋了這種新模式的魔力：Coursera (線上課程平台)：當使用者想要學習某個主題時，可以直接呼叫 Coursera 應用。應用會在對話中直接嵌入課程視訊，並支援子母畫面或全螢幕播放。與應用對話功能：當使用者觀看視訊時，可以隨時向 ChatGPT 提問關於視訊當前內容的問題，例如“請解釋一下他們現在正在說的概念”。由於 Apps SDK 允許應用將上下文 (context) 暴露給模型，ChatGPT 能夠準確理解使用者正在觀看的視訊片段，並給出精準的回答。這將學習體驗提升到了全新的高度Canva (設計平台)：在一個為寵物狗遛彎業務進行頭腦風暴的對話中，使用者可以直接呼叫 Canva，並用自然語言下達指令，例如“Canva，用這個名字為我製作一個作品集，我希望它色彩豐富、異想天開、明亮，並使用無襯線字型”。Canva 應用會直接在對話中生成設計選項。使用者還可以進一步迭代，比如將一張海報轉化為一個用於種子輪融資的完整 Pitch Deck (簡報)。整個創意流程在同一個對話窗口中無縫完成Zillow (房地產平台)：當對話延伸到業務擴張，ChatGPT 建議將新城市選在匹茲堡。使用者可以接著呼叫 Zillow 應用，要求“顯示那裡的待售房屋”。Zillow 會在對話中嵌入一個互動地圖。使用者可以切換到全螢幕模式，瀏覽房屋詳情，甚至可以直接在地圖上發起預約看房。更強大的是，使用者可以繼續用自然語言對 Zillow 應用進行操作，例如“將地圖篩選為僅顯示帶院子的三居室房屋”。ChatGPT 會理解指令並更新地圖。此外，當使用者選定一處房產時，可以詢問“這處房產離狗狗公園有多遠？”。ChatGPT 會將來自 Zillow 應用的房屋位置資訊與其自身的搜尋工具結合，提供綜合性的答案這些演示清晰地表明，Apps in ChatGPT 不僅僅是 API 的簡單呼叫，而是將語言模型的理解能力與應用的豐富功能和互動介面深度融合，創造出前所未有的動態體驗目前，Apps SDK 已向開發者提供預覽版。今年晚些時候，開發者將能夠提交應用進行稽核和發佈，屆時還會推出一個應用目錄 (Directory) 供使用者瀏覽。符合基本標準的應用都將被收錄，而那些在設計和功能上表現更出色的應用，將會獲得更顯著的推薦位置，甚至在對話中被主動建議給使用者https://developers.openai.com/apps-sdkAgentKit：在幾分鐘內將智能體從原型帶入生產環境智能體 (Agent)，即能夠理解上下文、使用工具並自主完成任務的軟體，被普遍認為是 AI 的下一個重要發展方向。然而，儘管圍繞它的討論非常火，但真正能投入生產並被大規模使用的智能體卻寥寥無幾。原因在於其開發過程異常複雜，開發者需要處理諸多難題：從選擇合適的框架，到編排複雜的工作流、建立評估循環、連接各種工具，再到建構一個友好的使用者介面，每一步都充滿了挑戰為瞭解決這些痛點，讓每位開發者都能更快速地將想法轉化為可用的智能體，OpenAI 推出了全新的 AgentKit。這是一套內建於 OpenAI 平台中的完整建構模組，旨在幫助開發者以更少的時間和精力，完成從原型設計到生產部署的全過程AgentKit 核心包含三大元件，以及一個強大的連接器生態系統：1.Agent Builder (智能體建構器)：這是一個可視化的工作流設計工具。開發者不再需要從頭編寫複雜的協調程式碼，而是可以通過拖曳節點的方式來設計智能體的邏輯步驟、測試流程。這些節點包括工具呼叫、需要人類介入的環節、安全護欄和邏輯判斷等。它建立在已有數十萬開發者使用的 Responses API 之上，對於平台老使用者來說非常容易上手2.ChatKit (聊天工具包)：為了讓智能體擁有一個精美的使用者介面，OpenAI 提供了 ChatKit。它是一個簡單、可嵌入的聊天介面元件，開發者可以輕鬆地將其整合到自己的應用中，並進行品牌化定製，例如修改顏色、Logo 和提示語。這讓開發者可以專注於核心業務邏輯，而無需在前端介面上花費過多時間3.Evals for Agents (智能體評估)：衡量智能體的性能至關重要。AgentKit 提供了一套專門的評估功能，包括：Trace Grading (追蹤評分)：可以逐一審視智能體每一步的決策過程，深入理解其行為Datasets (資料集)：允許開發者針對工作流中的某個特定節點進行性能評估Automated Prompt Optimization (自動化提示最佳化)：幫助自動調整和改進提示詞，以獲得更好的性能External Model Evals (外部模型評估)：甚至支援在 OpenAI Evals 平台內直接對外部模型進行評估Connector Registry (連接器註冊中心)：智能體需要安全地訪問資料和工具。通過這個管理控製麵板，企業可以安全地將智能體連接到內部工具和第三方系統，同時確保資料安全和權限可控現場演示，Christina 發起一項挑戰：在 8 分鐘內為 DevDay 的官方網站建構並部署一個問答智能體 "Ask Froge"我已經貼心的把這8分鐘視訊扒下來了，並且做好的翻譯，大家就看吧，不用感謝我設計工作流 (在 Agent Builder 中)：1.  她首先拖入一個分類器節點，用來判斷使用者的提問是關於“會議日程”還是“一般資訊”。2.  接著，她建立了兩個專門的智能體節點。一個是“日程智能體”，為其上傳了包含所有會議資訊的文件作為知識源；另一個是“DevDay 通用智能體”，為其提供了通用資訊檔案，並設定了其角色風格（像一隻名為 Froge 的青蛙一樣說話，會發出 "ribbit" 的聲音）。3.  為了讓日程推薦更具視覺吸引力，她使用 **Widget Builder (小元件建構器)** 設計了一個精美的日程卡片，並將其附加到“日程智能體”的輸出格式中。4.  為了增強安全性，她加入了一個預置的 **Guardrail (護欄)** 節點，用於自動遮蔽個人身份資訊 (PII)。5.  整個工作流設計完成後，她在 Agent Builder 的預覽窗口中進行了測試，確認其能夠正確回答問題並以預期的方式呈現結果。部署到網站：1.  她點選“發佈”，AgentKit 為這個工作流生成了一個唯一的 ID。2.  然後，她來到 DevDay 網站的程式碼中，僅用了幾行程式碼就完成了部署：她引入了 **ChatKit** 的 React 元件，將剛剛生成的工作流 ID 傳入，並加入了一些自訂樣式，如 Froge 主題的顏色和提示語。3.  刷新網站，一個名為 "Ask Froge" 的聊天機器人已經出現在頁面右下角，並完全可用。整個過程從設計到部署，耗時不到 8 分鐘。這個演示完美地展示了 AgentKit 如何將一個原本需要數周開發時間的複雜任務，縮短到幾分鐘。更重要的是，後續的迭代可以直接在可視化的 Agent Builder 中完成，修改後的智能體無需重新部署程式碼即可在網站上生效CodexCodex更新今天，Codex 正式結束研究預覽，進入通用可用階段。推出了一系列新功能：1.Slack 整合：開發者可以直接在 Slack 的團隊對話中要求 Codex 編寫程式碼或回答問題2.Codex SDK：一個新的開發工具包，幫助團隊將 Codex 的能力擴展和自動化到自己的工作流中3.新的管理工具和報告：包括環境控制、監控和分析儀表板，幫助企業更好地管理 Codex 的使用現場演示codex強大的程式設計能力: Romain 展示了如何利用 Codex 和 OpenAI 的 API，將周圍的物理世界變成可互動的軟體同樣給大家奉上演示視訊全過程：**從草圖到 UI**：Romain 首先展示了一張他手繪的 UI 草圖，然後使用 `Codex CLI` (命令列工具) 將其轉換成一個帶有攝影機畫面的控製麵板介面**控制物理裝置**：他的第一個挑戰是發佈會控制舞台上方的 Sony FR7 攝影機。他對如何開始一無所知，只知道這款攝影機有一個 C++ SDK。他直接向 Codex 下達了任務，Codex 自主研究了有 30 年歷史的 VISCA 協議，並用 JavaScript 實現了控制邏輯。Romain 強調，Codex 能夠不知疲倦地執行長達數小時的複雜任務**即時加入新功能**：接著，Romain 在 VS Code 中向 Codex 外掛下達了一個新任務：“將一個無線控製器連接起來以控制攝影機”。Codex 在後台開始分析現有程式碼，制定計畫並實現功能。幾分鐘後，Romain 拿起一個 Xbox 手把，成功地控制了攝影機的移動**多模態與多工具協作**：演示的高潮是引入了語音控制。他利用 OpenAI 的即時語音 API 和 Agent SDK，為應用加入了語音互動能力。然後，他向 Codex 發出指令，要求為舞台的燈光系統建立一個 MCP 伺服器，並提供了燈光系統的參考文件。Codex 在執行任務時，發現文件資訊不全，於是自主上網搜尋 GitHub 上的文件，補全了所需資訊，最終成功建立了伺服器**人機協同程式設計的未來**：演示的最後，Romain 通過語音嚮應用下達指令：“讓 Codex 顯示一個類似電影結尾的演職員表，演員是現場的觀眾們”。應用中的語音智能體將這個請求轉發給了 **Codex SDK**。Codex 即時地分析了前端應用的程式碼，注入了新的 React 元件，並在螢幕上滾動顯示出了“演職員表”這個現場演示展示codex開發全過程：從草圖、物理裝置、語音指令到即時應用重構，整個過程幾乎沒有手寫一行程式碼。Codex 真正成為了一位能夠理解意圖、解決未知問題並與開發者並肩工作的智能隊友模型與 API 更新GPT-5 Pro API 開放GPT-Realtime-Mini API 開放Sora 2 API 預覽版發佈寫在最後DevDay 2025 的所有發佈都指向一個共同的目標：OpenAI要為為這個新的開發者時代提供最好的平台。從在 ChatGPT 內部分發應用的 Apps SDK，到簡化智能體開發的 AgentKit，再到 Codex，以及 GPT-5 Pro、Sora 2 和 Realtime-Mini 等更強大的模型 API，OpenAI 正在全方位地為開發者賦能就像Sam Altman說的，軟體開發曾經是一個需要數月甚至數年才能完成的漫長過程，但今天，我們親眼見證了它可以在幾分鐘內完成。在這個新時代，你所需要的，僅僅是一個好的想法。這是一個屬於所有新開發者的黃金時代，注意是新開發者，我們都要問自己一句，我們屬於這個新行列嗎？ (AI寒武紀)