
看 Agent 新品,对我来说已经是例行公事了。
每周总有一两个产品带着重新定义的标题冲上 Product Hunt 日榜第一。
我的习惯是看下每,如果有点意思就装一下,玩个十分钟,然后卸载,忘掉。
最近只有 Vida 是个例外。
6 月 24 号发布,7 月 4 号上 PH 日榜第一,说实话这个产品我是抱着例行公事的心态装的。
现在一周过去,它还在我的菜单栏里。
先把结论放前面:用了一周,我觉得主动式 Agent这件事,第一次成了。
装的过程值得说两句,因为它跟别的 AI 应用不太一样。
Onboarding 第一步是选角色,我勾了AI 产品经理。
然后是要权限:辅助功能、屏幕录制、系统事件。
也说不上麻烦,因为macOS 的隐私管控就这样,谁都绕不过去,Vida 的分步引导做得算克制。
但一个 AI 助手管我要这么多权限,装的时候我心里是嘀咕的。
这个嘀咕后面再说。
真正让我挑眉的是装完那一下。它给我看了一页东西,大意是:完成设置的这几分钟里,Vida 一直在对齐你的上下文。
下面列着它已经了解到的、关于我当前关注点的速览。
装完第一分钟,它就开始看了。
真正让我改变想法的是一条没回的消息。
我们合作项目群里有条消息,我拖了快一个小时没回。
甲方方问一个功能为什么延期。
这种消息麻烦不在写,在召回我的记忆然后组织。
延期原因散在三个文档和两段聊天记录里,我得先自己捋一遍,才能写出一条不甩锅也不含糊的回复。
以前也试过丢给 ChatGPT。但把背景喂清楚的时间,够我自己写完了。
这次我在Discord界面里直接唤起 Vida,就说了一句:帮我回这条。
它没有反问我请提供更多上下文。
它自己去看了项目文档和聊天记录。
两分钟后,一条回复草稿直接出现在了对话框里,等我检查:先给结论,再讲卡点,最后还主动认领了一个跟进节点。
我改了两个用词,发了。
说实话,那一下我愣了一会儿。
不是因为回复写得好——写得体面的职场回复,随便哪个模型都行。
是因为它跳过了给 AI 同步Context这一步。
而这一步,是过去两年我用 AI 最累的部分。
答案就是装机时要走的那些权限:
屏幕、文件、浏览器,加上 Slack、Notion、飞书这些应用。
都让它看。
上下文不靠你搬运,它自己去拿。
我知道你在想什么。
这权限也太大了,谁敢一直给?
装完第三天,它化解了我大半的顾虑。
那天我让它清理桌面。
它没有直接动手,而是先列了一份整理计划:哪些归档、哪些疑似重复可以删、哪些不动。

我否了两项。
它照改,然后才执行。
这个先提案、后执行的设计,我觉得比它任何一个功能都值钱。
主动式 Agent 最大的坎从来不是技术,是用户不敢授权。
Vida 把每一次主动行为都变成可预览、可拒绝的提案。
用确定性换信任,再用信任换更多授权。
用到第七天,我给它开的权限确实比第一天多。
这个飞轮是转起来了的,人类是愿意相信AI的。
日常用法很轻:双击 Option 随时唤起,Option+4 框一块屏幕直接问。

基本不打断手上的活儿。
日报功能我测了一次。
说一句“运行每日回顾”,它从我一整天的电脑操作里总结,112 秒出一张日报卡片:
完成事项、关键产出、用时分布、今日关键词、明日待办。
质量能直接发给老板。
提示词功能也挺意外。
我在 AI 工具里丢一句很模糊的“给我一个活动页面的提示词”,它自己把需求背景补齐,扩成一段生产级 Prompt,直接填进了我正在用的输入框,连复制粘贴都省了。
出来的东西可以直接用。
桌面文件托管、任务看板、知识库这些也有,我用得少,不评价。
我测的时候还只有Mac端,但目前Web端、Win端全部都已经上线了。
建议大家去Web端试用,现在新用户促销首订0.99USD/月,没有任何门槛。
对了,查资料时别跟 Vida Global 搞混。那是家做 AI 语音客服的公司,重名,无关。
如果只是功能好用,我不会写这篇。
过去两年,Agent 产品比拼的标尺一直是聪明:推理更强、任务更复杂、演示更惊艳。
但聪明的天花板在模型层。应用公司在这个维度上没什么牌可打——上游发一个新模型,你的核心优势一夜归零。
Vida 换了一把标尺:可靠。
它自己不做模型(它是 LLM-agnostic 的,定位是 Codex、Claude Code 这些执行工具之上的上下文层),它比的是谁能稳定地把活儿干完。
要可靠,就得看到工作现场。要用户敢让你看,就得有先提案后执行的信任机制。这条链路环环相扣——而且每一环都攥在应用层自己手里。
这是我看好它的真正理由。谁能合法、体面地站进用户的工作现场,这个位置到今天还没有赢家。Vida 是我看到的第一个认真卡这个位的。
顺便说,它正在搞一个100 个 SOTA 场景挑战,公开承诺逐个攻克 100 个具体场景,让用户投票决定下一个做什么。已经落地 5 个。这个打法既是路线图又是社区运营,做产品的朋友可以研究下。
它的价值建立在看得到上。
但看得越多,出错的代价越大。
它要是读错一份文档、误判一个项目状态,产出的就是一条自信满满的错误回复。
而且恰恰因为它看过上下文,你反而不容易起疑。
我这一周没撞上这种情况。
但一周样本太小,失败率长什么样,现在没有公开数据。
所以我的习惯是:对外发的内容,一律自己过一遍再发。
这个习惯建议你保留。
隐私上,它给的东西比我预期多一点。
设置里有个 Data Control,可以把指定 App 加进排除列表,官方说被排除的应用永远不会被读取。我目前一个都没排。
倒不是全然信任,是还没想好哪个该排上来。
等哪天要在电脑上处理敏感的业务数据,我大概会先把几个 App 扔进去。
另外官方的隐私承诺有三条:历史记忆本地优先、语音和屏幕数据实时处理云端零留存、不用于模型训练。
三条都是说法,没有审计背书。
看好,推荐。
官网链接:https://vida.app/,可以试试。
自己上手判断,比看单纯我这篇文章要准。
在你开口之前把活儿摆上桌这个方向上,肯定会站着一个赢家。
目前看起来,vida的未来可期。
文章来自于"01Founder",作者 "Max"。
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0