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作者分享了利用 harness engineering 和免费的 NVIDIA NIM 端点构建 AI 代理的个人经验，这些代理能够自动化复杂的多步骤工作流，例如创建 AI 视频系列和酒店预订系统，并建议网络爬虫服务可以被免费的前沿模型取代。
讨论了一种将Computer Use与前沿模型相结合的AI框架，重点在于模型能力和训练，而非文件/浏览器或MCP相关主题。
本文解释了批处理和并行操作如何改善AI计算机使用系统中的延迟和效率，重点介绍了pi-computer-use和cua-driver等开源实现，它们在Codex出现类似功能之前就取得了显著的性能提升。
Meta 发布了 Muse Spark 1.1，这是首个提供 API 的 Spark 模型，在代理工具调用和计算机使用方面进行了改进。
OpenComputer 是一个面向AI智能体的开源虚拟机环境，提供人类可操作的电脑界面，让智能体安全运行的同时，用户能够观察并协作。它可在本地运行并使用小型上下文模型，避免基于截图的导航方式，以提高效率。
关于使用Claude Code结合计算机使用，通过Claude Tag自动连接数据源（如GitHub、数据仓库和Google Drive）的小技巧。
介绍了DigitalCoach，一个包含72场人类专家-新手计算机使用辅导课程的多模态数据集，并评估了最先进模型教授软件技能的能力。模型倾向于直接给出指令而不提供解释或视觉基础，而人类教练则提供更具适应性的指导。
Orca的computer use功能与Codex app一样好用，目前除录制回放外，Codex app的大部分功能已有开源替代品。
文章认为，在多样化的强化学习环境中对数百万可验证任务进行AI训练可能实现通用人工智能，并且扩展规模可能克服当前如样本效率低下等限制。文章还探讨了由于缺乏可重复训练的环境，计算机使用方面的进展为何较为缓慢。
GPT-5.6 是一个能力强大的模型，适用于长周期任务以及跨编程、计算机使用和科学领域的知识工作。
Anthropic的计算机使用团队正在招聘产品工程师和研究员，寻找对代理工作流程充满热情且能适应不确定性的候选人。
一条推文展示了Hermes Agent在搭载MiniMax M3和Reachy Mini的Mac上使用计算机控制功能，演示了AI与应用程序的交互。
TUA-Bench是一个综合性基准测试，用于评估通用终端使用代理在各种数字活动和专业工作流中的表现，揭示了当前前沿代理之间的显著性能差距。
Phil Schmid宣布在Gemini 3.5 Flash中推出计算机使用功能，能够控制浏览器、移动端和桌面环境，并提供了通过adb控制Android手机的快速入门指南。
一份指南和Python脚本，用于利用Gemini 3.5 Flash的Computer Use能力控制Android模拟器。该功能允许模型查看截图并通过ADB执行返回的操作（点击、轻触、文本输入）。
Google 宣布计算机使用现已成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具，使开发者能够构建可在浏览器、移动设备和桌面环境中进行观察、推理和操作的智能体。
Gemini 3.5 Flash 现已原生支持将计算机使用作为内置工具，使开发者能够构建智能体，在浏览器、移动端和桌面环境中进行交互，用于软件测试和知识工作等长期自动化任务。
这篇帖子解释了如何为AI代理创建一个自动化反馈循环，使其能够迭代提升技能。该循环利用computer use和一个观察者技能来评估并更新技能代码。
本文推荐了Codex的几个插件，包括computer use和browser，用于制作个人网站并部署到GitHub和Vercel，强调其便捷性。
一个Codex重度用户分享了自己日常高频使用的几个插件，包括电脑操作三件套、HyperFrames、Build Web Apps、Superpowers以及GitHub和Vercel集成，帮助提升开发效率。