夜雨聆风这几天主要关注的是AI和Agent产品层面的事情，如AI主动预测用户需求，目前是可以通过事件触发或定时任务来实现，人还在环中；Meta转向闭环模型开发后推出的号称无服务端日志的隐私AI对话产品；成立仅4个月，仅20人公司估值达40亿美元，目标是开发“自我繁殖”的AI系统；以及notion推出开发者平台新特性。
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Anthropic 高管预测下一代AI系统将具备"主动预判用户需求"的能力，而非被动响应。
之前是你告诉它去做什么，后面可以做到AI监测你的行程、历史记录、偏好，主动预判。比如它会主动询问：“我注意到你下周二在上海有重要会议，需要我为你筛选常坐航班并对比酒店吗？”
主要需要什么能力？长时记忆，多步规划，持续低延迟逻辑推理。
不过就目前的AI能力来看，它能预判执行层的需求，比如差旅、资源、进度，但很难预判决策层的权力动态或战略摇摆。所以，AI 负责把确定性的部分做到极致主动，而人则利用被解放出来的时间，去处理那些 AI 无法预判的非确定性（人际关系、复杂谈判、战略对赌）。
说到Agent，它的灵魂是什么，什么又只是外围的躯壳？是业务逻辑，是数据，还是背后的模型和算力。很显然，Agent的主动性，不是模型变聪明后自动溢出来的，而是通过深度集成到业务系统里长出来的。 这也解释了为什么Intel、三星、百度都在抢滩头——大家都在为这些Agent准备模型和算力。
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Meta 推出 Incognito Chat，号称无服务端日志的隐私AI对话产品。对话结束后数据永久删除，不留任何服务端日志。
其实早在十几年前也有一些“阅后即焚”的应用，有什么区别？Meta这款产品不在于应用界面上的消失，而在于AI训练和推理链路上的物理清空。Meta表示数据在通过 Muse Spark 模型处理完的那一刻，内存直接抹除，不会进入任何 AI 的长期记忆或训练集。
本来我觉得这个点对于我来讲没什么吸引力的，不过当我问AI什么情况会特别需要这些功能，它举例有人担心隐私对话数据被用在模型训练上，或者AI 公司根据我的心理咨询记录给我打标签从而影响工作生活。现在只是AI应用爆发初期，后面随着大家越来越相信AI的判断时，AI对我们的评价也变得很重要，甚至左右我们的等级、资源，成为某些人的特权。就像《黑镜》里，未来世界每个人眼中植入芯片，社交评分决定社会地位。
我们以后会把不同的需求描述给不同的AI，一些私密敏感的内容就和meta的模型聊。
现在AI模型和Agent都比较多了，就希望能有个“网关”，能自动帮你判断这条信息该发给隐私 AI 还是高性能 AI，调用对应的Agent。
然后，就看见notion发布的新特性正往这方向靠。
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我之前使用notion更多的是用于信息记录，最近看到它推出开发者平台，将工作空间变为 AI Agent 编排和自动化运行平台。支持 Workers、External Agent API 和数据库同步，允许团队在 Notion 内直接运行多步自动化工作流。
worker可以理解为一个确定性的、受代码驱动的项目环境，它运行在标准的 CPU 上，负责执行具体的同步任务或逻辑工具。
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成立仅 4 个月、仅 20 人的 Recursive Superintelligence 完成新一轮融资，估值达 40亿美元，目标为开发"自我繁殖"的 AI 系统。
自我繁殖是什么？我查了下包含的功能有 主动检测代码漏洞自我更新；自己合成数据，给自己训练使用；动态调配算力资源来适应不同场景。确实是当下非常需要解决的问题，摆脱对人的依赖，以及极高的能效比。
