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我认为，以智能体为核心的聊天界面将成为主要的软件模式，而繁忙的仪表盘/用户界面将逐渐消失。我不确定具体谁会胜出，但我希望我的知识能够不断增长并伴随我。 大量的“知识”，即研究、分析、推理，将由智能体作为主要用户来完成。我们目前的笔记工具和任务管理系统是为人类设计的……我不在乎我的 bug 积压列表中的第 17 项是什么。我希望能够指挥智能体为我执行任务并取得优异的成果。 OzBrain 的目标是： + 为智能体推理的知识创建一个中心化的存储位置 + 对连接到它的应用程序/智能体保持中立 + 捕获所有内容并进行跟踪，以便我能够审计 + 使团队、协作者或合作伙伴能够共享知识库 + 处理冲突，避免多个智能体在同一篇文章中产生冲突 + 将知识重构为更易于处理的 token 块，并进行良好的索引映射 + 闭合知识循环，使新的思考能够覆盖整个语料库中的旧思考。不删除，而是折旧并链接 + 确保用户数据的安全和保密 ++ 易于使用，无需任何技术知识 我们中的一些人将永远构建自己的定制解决方案，但有数百万技术专业人士和小型企业主将大量使用智能体，并需要一个解决方案。所以我正在努力构建这个。 这不就像 gBrain 吗？是的，很相似。我认为这就像 AWS 与 Vercel。AWS 非常强大、可配置且有用，如果您懂技术并愿意投入时间来精细调整您的系统……但如果您只是希望您的 Web 部署/托管能够正常工作且易于处理，您就会使用 Vercel。 // 我为什么要做这个 我一直在享受回归我的技术根源，因为我十多年前就失去了编码技能，但有了 AI，我就可以与智能体编码工作流程合作，专注于系统和产品。 我最近为老年人构建了一个语音 AI。为了构建它，我创建了一个智能体工程工作流（您可以随意参考，因为我一直在寻求改进系统：<a href="https://ozbrain.com/resources/eng-flow" rel="nofollow">https://ozbrain.com/resources/eng-flow</a>）。我与编码智能体的合作方式是“信任但验证”，我试图用一个对抗性或专业的智能体来取代人类审查的部分，该智能体将提供更好的答案/审查。 我拥有可以在 Claude 云会话中运行的从高层任务到已发布 PR 的工作流。我本地使用 Claude Code，当我想更紧密地进行 UI 或布局等视觉工作时，我使用 Cursor。我使用 Codex 来平衡 TokenThriffting 的使用，或者当我想要一个不同的 LLM 来思考某事时。 来回传递 .md 文件并跟踪哪个版本是最新版本是一件很麻烦的事情，所以我直接在 Supabase 中构建了一个托管的 .md 存储，并且我的任何智能体都已经拥有 Supabase 访问权限。这让我能够从健身房的手机上构建一个强大、可扩展、安全的语音 AI。我的所有智能体都可以访问我们的知识，可以写入、更新和引用它，因为我们正在构建和改进产品以及我们使用的系统。 在我询问的 75 位创始人朋友中，关于他们如何管理共享知识，有 26 位构建了自己的定制知识系统……通过 VPS 同步的拥有 7k 个文件的 Obsidian 库，位于他们自己的 MCP 服务器后面的 markdown 仓库，用于将 Supabase 缝合到技能文件中的 cron 作业……每个都是一个他们必须维护的不同的“弗兰肯斯坦”。32 位表示他们感受到了移动静态文件的痛苦，但没有任何解决方案。 所以，我重新构建了我的大脑，并用它来构建这个。 // 你如何提供帮助 我很想让你试用一下。维护循环仍处于 Alpha 阶段，因此尚未在客户数据上运行。 如果您构建了自己的知识库，我很想听听您是如何做到的。在设计和功能方面，对您来说最重要的标准是什么？ 如果您厌倦了来回移动 .md 文件，我很想让您试用 OzBrain 并提供反馈，只需让您的智能体将其放入共享的 bug 和功能知识库中！ 祝好！ Bubs.co