每天都有新的 AI 工具在社交媒体上刷屏，每一个都号称是“颠覆性”的。喧嚣过后，哪些产品真正留在了用户的日常工作流里？衡量一个 AI 应用的真实价值，不应只是看融资额或 GitHub Star 数量，而要看它的 API 调用账单。
9月17日消息，AI领域的两大巨头Anthropic和OpenAI正致力于开发能够替代人类执行复杂工作的“AI同事”。其核心方法是使用模拟企业软件来训练AI模型，使其能像人类员工那样理解和操作真实的工作流程。
2022年10月，Comfyanonymous 偶然接触到 Stable Diffusion 并深深着迷。当时这并非因为什么“让 AI 更易用” 的宏大使命，而是出于对图像生成的纯粹热爱。他最初的尝试，仅仅是想生成一位耳廓狐形象的动画角色的图片。。出于对这个想法的执着，ComfyUI 由此诞生。
工具越多，效率越低？在信息洪流里，我们被无尽的切换与复制粘贴拖住了脚。Fellou让每个人都重获跨领域创造力，做自己的数字达芬奇：交互、任务、记忆三大连续体无缝衔接，Deep Search与Visual Report免费开放，跨应用自动执行、多模态创作与动态工作流一站打通。
Computer use是真正Agents的关键驱动力。它们的有效性取决于两个因素：能够接入多少工具，以及能否在这些工具之间进行推理。Computer use显著拓展了这两方面的能力——既赋予Agents使用任意软件的广度，也提升了它们将一系列动作串联成完整工作流的智能。
Dify 又偷偷更新了！本次更新不仅支持了期待已久的“图文混答”，几乎是 重构了“知识库”，可以用工作流的方式创建“知识库”，并且支持调试，具备“工作流”的完整功能，是一个正经的”工作流“。提升了知识库开发的灵活性，与智能体的交互体验。
虽然大家都期待未来的 Agent 能够真正端到端完成所有任务，并且在出错时也知道如何重新开始，但目前 AI 还没有达到这种能力。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
最近，a16z的合伙人们发布了一篇深度分析文章，系统梳理了Computer Use（计算机使用）技术的发展现状和未来前景。他们认为，这项技术正在将AI agent从概念推向现实，让AI真正具备了处理端到端数字工作流的能力。
这份来自麻省理工的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了，该报告称 95% 的人工智能试点都失败了，这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境，因为 95% 的 GenAI 试点项目都没有产生任何投资回报率，而只有 5% 的公司通过使用可学习、可融入实际工作流程并随着使用而改进的系统获得了成功。
