故事是这样的，两周前，Anthropic 上周发布一个公告：他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户，正在以一种不可思议的速度，7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到：”有一位用户，在每月200美元的套餐中，消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到，Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
刚刚，据华尔街日报报道，OpenAI 正在为一部名为《Critterz》的动画长片提供工具和算力支持，预计将在明年 5 月的戛纳电影节上首映。《Critterz》讲的是一群森林小生物在陌生人打扰村庄后踏上冒险的故事。OpenAI 的创意专家 Chad Nelson 三年前在尝试用刚推出的 DALL-E 图像生成工具制作短片时
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。
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。
你有没有想过，软件商业模式可能正在经历五十年来最大的变革？当我看到 Cursor、Claude Code、Lovable 这些 AI 编程工具的出现，以及它们正在以惊人的速度降低软件开发成本时，我意识到我们正站在一个历史转折点上。这不仅仅是开发效率的提升，而是整个软件行业商业逻辑的根本性重构。
最近刷 Product Hunt，发现一款叫 Indy AI 的工具直接霸榜本周最佳：887 个 Upvote、714 条评论，比第二名多了近 300 票。 评论区里吵翻了：自由职业者说 “终于不用海投 200 封邮件等回复”，HR 却担心 “这玩意会不会抢了猎头饭碗”。
1台AIPC，2个人，3天，复刻出爆款AI笔记Granola核心功能。Granola是一个“很通人性”的AI应用——我们需要的不是转录，而是符合个人大脑特征的AI工具。
这家由剑桥大学行为科学背景的 James He 和 Patrick Sharpe 创立的公司，声称能够通过 AI 模拟整个人类社会的互动模式。他们不是在构建另一个聊天机器人或者内容生成工具，而是在尝试解决一个困扰人类社会数千年的根本问题：如何准确预测群体行为。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
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。
