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0	28320	只是说,OpenAI它没有像Meta那样强的商业生态的闭环能力。它商业化的场景上面比较弱。如果说都是面对2C场景的话,我认为它们比拼的方向不同。DOT它更加偏向于高质量的生产和执行。而Muse更加偏向于普通小白就可以快速掌握的C端的查询和消费。
28320	31080	我们可以用ChatGPT.NET
31080	33880	云环境加上Github整合起来
33880	36960	形成一套非常厉害的工作系统
36960	39280	形成一个非常有效的工作平台
40480	41120	大家好
41120	42800	欢迎来到灵解数位i
42800	43960	9月30号
43960	45840	OpenAI的DevDay
45840	46760	大家有看吗
46760	47720	今天这期视频
47720	50360	跟大家聊聊开发者大会
50360	54200	以及它其中最重要的一个发布的热点
54200	55480	叫做DOS
55480	57240	关于这个发布会
57240	58920	它有7个重要的发布
58920	61560	实际上我认为它有内在逻辑
61560	63200	不知道你看懂了没有
63200	65920	而且DOS已经在逐步的灰度中了
65920	67540	我刚刚已经试用上了
67540	70100	会有非常多的感受和体会
70100	73080	要在这期节目和大家去分享我的实操
73080	74100	还有一个点
74100	77060	前段时间也是刚刚跟大家分享了
77060	79800	非常爆火的Meta的Muse
79800	81300	而没过多久
81300	84380	OpenAI把他的DOS也推上线了
84380	88340	为什么personal agent 个人助理这个赛道
88340	90100	大家如此之关注呢
90100	92880	在这期节目也会和大家去聊一聊
92880	98060	我自己设计了从前入身的一系列的测评项目
98060	100060	去设施这个DOTS的能力
100060	101940	而从我的这个测评中
101940	103140	听完我的讲解
103140	108700	你会更加理解OpenAI这一次开发者大会的这一系列发布
108700	111560	它究竟在做一个什么样的操作
114380	118760	我们先一起来盖揽一下这一次开发者大会
118760	121220	OpenAI做了哪些重要的发布
121220	121860	七个发布
121860	127540	第一个DOTS也是这一次受大家关注最热门最热点的一个产品
127540	129340	它实际上解决的是什么
129340	133380	一个7×24小时在线的助理
133380	135720	Always Own AI Agent
135720	139380	这个也是我们这一期视频最重要的主题
139380	140480	第二个重要发布
140480	141980	Decision API
141980	147000	一个快速结构化的做判断的一个API的模型
147000	147680	接口
147680	150700	这个有没有让你想起什么熟悉的东西
150700	154860	就在两周前爆火的Jave模型
154860	156400	当时我就断言
156400	161020	像一些大的AI厂商会很快的出类似的
161020	164440	这种快速响应判断的类似的模型
164440	165620	像Jave一样
165620	166700	关于第二个点
166700	168660	我也会专门做一期节目
168660	170600	跟大家去点评分享
170600	173540	怎么使用类似这样的判断模型
173540	175420	去发挥它的大的价值
175420	178200	第三个发布是GPT6.ESO
178200	180560	一个新的模型的发布
180560	184380	它这里声称GPT6.ESO的模型能力
184380	185520	接近Astor
185520	187760	但是成本显著下降
187760	188720	第四个发布点
188720	191440	Codex的Cloud云端发布
191440	194700	Coding Agent现在可以从本机
194700	197360	走向在云端开始工作了
197360	198380	第五个点
198380	200700	GPT的共享空间的发布
200700	202000	这个发布呢
202000	206460	意味着人和agent会共享工作空间
206460	210500	第六块插件以及定制化的GPT的迁移
210500	213340	大家都快忘了原来的GPTS了
213340	215280	现在好像又重出江湖了
215280	221080	现在GPT又开始重新形成真正的应用和技能的生态
221080	224040	第七个也是最不讨喜的一个发布
224040	227340	就是500刀这个档位的发布
227340	229280	他出了一个叫做ArcherFast
229280	231500	极快的这么一个档位
231500	235000	原来的200刀的20X的档位
235000	236680	被降档为了10刀
236680	239080	关于重新开放200刀
239080	240420	这个档位的购买
240420	241880	已经被很多社区
241880	244020	很多开发者喷成塞子了
244020	247100	哪怕Tibo给大家发了一个从字卡
247100	250380	也获得了非常多的负面反应
250380	252620	如果说真的不差预算的话
252620	255340	我还是非常建议大家去买这个500刀
255340	260040	虽然说现在你花500刀可能买到的token额度
260040	262200	是之前200刀的额度
262200	265740	但是按照open AI以往的惯例
265740	267020	现在这个时间点
267020	269400	你买500刀的这个档位
269400	272460	应该能够获得很多额外的东西
272460	274380	速度也是非常快的
274380	275620	而且我预估
275620	279360	未来很可能会有1000刀的这种档位
279360	280800	都是有可能的
280800	282540	同时在这里我讲一个观点
282540	284980	你看这7个发布的时候
284980	287360	实际上看上去
287360	288800	他们没有直接相关
288800	290560	但是我自己用下来
290560	292580	我自己对整个的判断的思考
292580	296280	我认为实际上所有的这些发布
296280	298260	它都是围绕Dots的
298260	301960	因为我觉得OpenAI是希望做成一个
301960	308160	7×24小时可以托管全自动的一个工作系统
308160	310300	现在Dots还不太完善
310300	313980	但是我认为Dots如果做好了
313980	315620	它一定会火
315620	317960	关于DOT的具体应用和使用细节
317960	319760	我们放在第三部分来讲
319760	325400	接着我们来讲第二部分
325400	330400	为什么Personal Agent这个赛道突然火了
330400	332640	而且它不只是火在硅谷
332640	335080	火在Meta 火在OpenAI
335080	337500	它也火到了中国的国内
337500	338760	我们看一个时间线
338760	340640	在9月8号的时候
340640	342180	Meta它发布了Mute
342180	344180	9月下旬阿里
344180	346960	他在他的云西大会公开的谈
346960	350680	千万要开始向personal agent演进
350680	353300	在9月29号的时候
353300	355880	字节的spare项目被曝光
355880	358940	据说他们中秋国庆期间
358940	361500	都在加班加点的赶字
361500	365200	而也是在9月29号30号
365200	369180	OpenAI在他的debt day正式推出了DOTS
369180	372700	一种可以持续在线替你工作的agent
372700	374380	在9月30号
374380	378000	腾讯的handybot又爆出消息出来
378000	380780	似乎就在今年的9月期间
380780	383700	所有的海内海外的大厂
383700	388520	都开始极度的重视personal agent的这个赛道
388520	390220	而这一切的起点
390220	394480	似乎都要回到Milster爆火点燃行业的那一刻
394480	395460	Milster爆火
395460	398420	它真正证明的是personal agent
398420	399380	这个赛道
399380	401360	它第一次出现了
401360	404520	普通消费者也愿意使用的
404520	405900	一个产品信号
405900	406740	你回忆一下
406740	408700	我们之前谈的agent
408700	410260	更多的是在考虑
410260	412280	这个agent能不能工作
412280	414760	包括我们之前聊的tradework
414760	416200	签问工作
416200	416800	workbody
416800	419300	它都是围绕work在打的
419300	422040	虽然说像签问这样的app
422040	424060	之前也做过类似的尝试
424060	426280	也希望说在这个app上面
426280	427740	帮你去点外卖
427740	428900	帮你订机票
428900	429780	订酒店
429780	430660	购物等等
430660	433480	但是在消费者上面的反应
433480	435020	似乎没有那么强烈
435020	436960	但是Muse的爆火
436960	440020	代表着一个重要的行业信号
440020	440820	这个时候
440820	442420	Agent变成了一个
442420	445700	大众可以接受的大众消费品
445700	447620	而且Muse它跨出了
447620	448960	仅仅软件这个层面
448960	450580	它可以连接蓝牙
450580	452480	连接你的物理硬件
452480	455800	Meta本身又有很好的生态去分发
455800	456640	而且你看
456640	458880	不管是Dots还是Muse
458880	461600	他们的语音体系都设计在那里
461600	464020	他们都在描绘一种未来
464020	465760	未来我们和AI的交互
465760	468300	不再需要你去打开聊天窗口
468300	470380	而是它常住在那里
470380	472740	持续的替你解决问题
472740	474900	7成24小时都在线
474900	477980	而我提到7成24小时这个概念
477980	479820	是不是又有一点
480000	485000	而我提到7×24小時這個概念,是不是又有一點熟悉呢?是的,它就是OpenCloud的進階版本。
485000	490240	但是现在这些大的AI公司推出的这种进阶版本的agent
490500	495160	是不需要你像openclone那样做很多基础的
495440	497000	很多繁琐的配置的
497260	498860	他是拿上来就能用
499040	499660	还有个点啊
499840	502600	就是muse爆火也让大家看到了一个机会
502940	505800	就是personal agent他最大的核心要点
506060	507940	不一定是模型能力
508000	510940	是对用户三种权利的竞争
511100	513100	第一层权利是codex的权利
513340	514500	就是上下文嘛
514500	517520	谁更早更快更深入的了解你
517520	519220	为什么这些大厂这么着急
519220	521300	我先做出来就有机会
521300	523720	先去获取你的上下文
523720	527760	一旦上下文加载的非常长非常丰富
527760	531620	用户去迁移的成本是非常高的
531620	533060	过去我们用搜索引擎
533060	535240	搜索引擎知道我们想看什么
535240	537320	我们用一些推荐算法
537320	539180	这些算法知道我们喜欢什么
539180	540040	想买什么
540040	542160	A personal agent他要了解
542160	545080	用户是谁最近在干什么
545080	546560	过去发生了什么
546560	548480	接下来要准备做什么
548480	550640	不管他们讲的什么长期记忆
550640	552100	什么context
552100	553860	或者是open air dots
553860	554920	这是他强调叫什么
554920	558000	get to know what matters to you
558000	559020	什么对你重要
559020	560960	其实都在抢这个
560960	564180	用户长期上下文的所有权
564180	566700	第二层抢的是action的权利
566700	569140	就不仅要知道你怎么想
569140	572300	我还要有资格帮你做具体的事情
572300	574760	你看我们一进入到一个personal agent
574760	576060	他首先第一件事
576060	577320	像open-air的Dots
577320	580140	先让你连接谷歌的Gmail
580140	582120	还有各种的云端服务器
582120	583680	各种的账户的授权
583680	586500	这个就是抢他的action的权利
586500	588740	为什么亚马逊会封杀MUSE
588740	592060	实际上就是在封杀他的action的权利
592060	594960	封杀他帮用户完成购物的权利
594960	596100	你可以在这里查
596100	598520	但是如果你不在这里行动
598520	600740	你中间的链路是断掉的
600740	603340	你还是有机会牵引到别的平台的
603340	604840	如果这个personal agent
604840	607340	希望和用户咬合的更深
607340	610400	不仅仅成为新的流量入口
610400	612700	他就需要把action这个权利
612700	614660	把各种的授权
614660	615660	身份披露
615660	617460	安全等等问题解决掉
617460	618200	第三个呢
618200	620000	我认为就是transaction
620000	621100	交易权
621100	622240	这个交易权
622240	624460	可比前面两个的权利的层次
624460	626160	更加深入
626160	626820	总之上是什么
626820	631100	这三层抢的就是在AI时代的流量入口
631100	634100	和完成整个交易闭环的权利
634100	634700	另外呢
634700	639300	虽然中国美国都在抢这个personal agent的入口
639300	640580	都在抢这个趋势
640580	643540	但是我认为未来这个personal agent
643540	648000	可能在硅谷和在中国最后呈现出来的形态
648000	649400	很可能是不同的
649400	651140	美国这边的公司呢
651140	655140	它更加倾向于尝试做用户的agent
655140	656400	像Meta这样的agent
656400	658560	虽然说亚马逊封杀了他
658560	663560	但是我认为像品牌方和那些纯粹做交易端的平台方
663560	665460	仍然对他是欢迎的
665460	668480	他把Meta作为一个重要的入口
668480	669700	给他渠道的费用
669700	673080	而且这个商业模式本身就是存在的
673080	675360	他作为中间的渠道商
675360	677740	他抽取一点点渠道的费用
677740	680800	这样的分庸机制本身就是成熟的
680800	682360	而中国的大厂
682360	684380	我认为短期内更可能
684380	686280	把这样的personal agent
686280	688380	做成生态型的agent
688380	689920	一个真正的personal agent
689920	692620	它是围绕用户的需求去展开的
692620	694060	我要写邮件
694060	695740	我要用云数据
695740	697680	我要去其他地方购物
697680	700200	它就会给我去展开不同的
700200	701500	这个相应的app
701500	702320	像openair
702320	704480	它是一个AI原生的公司
704480	706280	它不存在电商购物
706280	706920	订机票
706920	708840	订酒店这样的生态服务
708840	711200	在它的这个公司的生态里面围绕
711200	713200	所以它是完全可以围绕
713200	715340	用户本身的需求去展开的
715340	718800	只要你连接到了我的连接器的生态里面就可以了
718800	720820	但是国内的一些大厂就不同了
720820	723460	千万他最懂的是淘宝的生态
723460	725900	腾讯他最懂的是微信生态
725900	729020	豆包他最接近手机的操作成
729020	731980	Meta他掌握了很多的社交关系和APP
731980	737280	而OpenAI他现在的DOT是可以站在一个中立的生态位
737280	739040	去做各方向的连接的
739040	741280	当然未来啊有可能他会有屁股
741280	743520	现在它还是一个中立的状态
743520	746920	而这些生态和各个大厂间的关系
746920	753100	我觉得也是未来一年的竞争格局和竞争结构中非常有意思的地方
753100	758860	接下来我们进入到第三部分
758860	761740	DOT实操的体验和理解
761740	764480	我们先来看这里是DOT的界面
764480	767020	很多人会陆续的搜到推送
767020	770360	在左侧这个位置可以点击YourDOT
770360	773340	就进入到创建你的DOT的界面
773340	775640	在这里我们先点击继续
775640	776500	一进来之后
776500	779380	它会就让你主动的做各种连接
779380	782360	连接谷歌的日历通讯录
782360	785220	Drive邮箱等一系列的插件
785220	786560	为了更丝滑的体验
786560	788760	可以直接选择默认的连接
788760	789740	然后在这里啊
789740	792600	它让你选择你的DOT在哪里运行
792600	794100	一个是YourDOT Computer
794100	796260	就是你的云端的一个电脑
796260	798040	还有一个是本机电脑
798040	798720	你想过没有
798720	803060	现在我们用TradGPT实际上有两种类型的端
803060	804980	一类是网页端
804980	806420	一类是桌面端
806420	808900	而网页端和桌面端
808900	810720	你觉得最大的区别是什么
810720	812400	最大的区别
812400	816100	实际上就是网页端所有的内容
816100	817220	它都是云上的
817220	818440	都是在线的
818440	821460	但是你本机的此电脑的很多东西
821460	823640	它不是完全在线化的
823640	825060	它有很多内容
825060	827400	就是存在你的Mac电脑上面的
827400	828900	包括它的系统环境
828900	830380	还有本地的一些插件
830380	833980	未来DOT可能把网页端和桌面端
833980	835500	全部就拉平了
835500	837480	全部都是在线化的
837480	840300	无非是现在它的算力空间
840300	841560	云端的服务器不足
841560	844020	这里我们就直接点击继续就可以了
844020	845200	根据它的引导
845200	847680	我们可以设置这个DOT的能力
847680	848940	和它的这个图标
848940	851240	我这里把它的名字叫做0DOT
851240	852960	颜色呢我选择亮黄色
852960	854040	好进入了DOT
854040	855500	现在我还什么没说
855500	859080	他就问我看看有什么事能帮我推进
859080	861040	他这里帮我扫描到了
861040	864540	我在谷歌邮箱的两条新的邮件
864540	866440	刚刚我在创建DOT的时候
866440	868200	我连接了我的谷歌邮箱
868200	869020	在这里呢
869020	871060	他就直接给我推送了
871060	873400	我邮箱里面的重要的事项
873400	874620	但是明显的
874620	876940	他是由关于我的记的
876940	880480	因为他知道是我频道相关的邮件
880480	883260	他是由我的一定的上下文的
883260	885080	我可以点击这里的链接
885080	886340	查看邮件
886340	888780	就可以跳转到我的邮箱去处理
888780	890820	这里呢我就直接可以跟Dot说
890820	892200	让他帮我去处理邮件
892200	895060	我说帮我回复一下某一封邮件
895060	897700	他就根据我以往的邮件内容
897700	898660	给了我一些建议
898660	900820	然后问我的意见之后
900820	902420	直接他就回复掉了
902420	904060	实际上现在我基本上
904060	905620	已经不再自己看邮件了
905620	908180	我大份时间是让我的Codex
908180	910020	让GPT定期的帮我收邮件
910020	912100	那我在GPT上面运行的时候呢
912100	913360	因为他知道我的使用习惯
913360	918360	每次回复邮件的时候会先跟我确认邮件的内容草稿
918360	921740	我确定这个发送的内容OK之后
921740	923840	他才会真实的帮我发邮件
923840	925840	这里他就直接问也不问
925840	927920	大概的意思了解后直接发送掉了
927920	931440	当然我也去看了邮件的实际的这个行文
931440	935100	他回复邮件的表达是没有任何问题的
935100	941500	另外呢点击右侧在头像这个地方
941500	944360	大家可以看到有一个打电话的标志
944360	946560	大家连接好就可以拨打电话
946560	950240	把你的Mac电脑的麦克风等等设备打开
950240	953760	大家可以听一下我的几段跟他打的这个电话
953760	956380	现在能看到我本地的Codex
956380	958560	或者GPT的文档或者文件吗
958560	959500	我看一下
959500	962700	现在还不能直接自动看到你本地的Codex
962700	963700	或GPT文档
963700	965160	你把文件路径发我
965160	966660	或者给我相讯电脑发文权限
966660	968540	我就能去看具体内容
968540	969840	你先讲讲这个任务也行
969840	972080	我可以帮你判断需要看哪些材料
999840	1004540	我现在想要达成一个十万粉丝订阅的目标
1004540	1007540	觉得我应该如何拆解这个任务
1007540	1009040	应该做哪些内容呢
1009040	1012140	包括我日常的一些和对话
1012140	1015140	会涉及到非常多的节目的内容
1015140	1017420	觉得有哪些可以改进的
1021826	1028826	這個我也一起想想看。先從你現在有內容節奏說起。10萬訂閱可以先拆除兩件事。
1028826	1031066	让新观众因为具体问题点击来
1031066	1033706	让看完的人觉得下次还想看链接怎么判断
1033706	1035646	你可以稳定做三类内容
1035646	1036586	热点判断
1036586	1038786	真实任务实测可复用的工作方法
1038786	1041366	分别负责带来新观众建立新预和促成订阅
1041366	1045626	我们日常聊选题也可以固定先把三局关注在困惑什么
1045626	1047666	你就尽量实测出什么别人没给的答案
1047666	1048866	看完为什么要订阅你
1048866	1050946	你把最近使得20条视频的数据给我
1050946	1054286	我就能把这些方向落到更具体的内容实验和每周动作了
1054286	1058086	也像Muse Agent测评那期我也接着给他提要求说
1058086	1060286	我会有500美金的预算
1060286	1062266	我想提升我的节目质感
1062266	1063546	我可以做哪些努力
1063546	1065326	我想换一个新的麦克风
1065326	1066646	应该选择哪一款
1066646	1067046	对不对
1067046	1068186	我还有一个任务
1068186	1071826	我现在想买一个麦克风
1071826	1076526	然后预算是在500美元以内
1076526	1078266	给我什么样的建议
1078266	1080806	能不能帮我去打开网页
1080806	1082086	帮我去对比一下
1082086	1084466	哪个麦克风会比较适合我
1084466	1085846	可以
1085846	1087626	我去对比一下
1088086	1091166	我再看品牌官网和销售页面
1091166	1094046	会按口播实测和可能出镜的场景对比
1094046	1096066	接口收银方式和当前价格
1096066	1097546	再给你一个明确推荐
1097546	1099566	目前看到两条适合的路线
1099566	1101206	常在桌前路就选桌上卖
1101206	1103706	经常站的连续或走动就选无线零加卖
1103706	1105486	我再推荐套装价格和连接方式
1105486	1108206	你能不能在我的页面里面
1108206	1112786	给我推送这个具体的购买的链接和页面
1112786	1114026	可以
1114026	1115506	我刚看了官网
1115506	1117146	只买一套的话
1117146	1119426	我暂时更倾向DJ make sense 上套装
1120146	1121626	官网不要加259美元
1121626	1122746	你那是无线卖接收
1122746	1124386	整体打电话的过程呢
1124386	1127026	我觉得是有一点点卡顿的
1127026	1129586	然后我在跟他打电话的过程中
1129586	1131426	他的这个文字啊
1131426	1133186	是没有实时的铺在
1133186	1135466	我跟他的这个对话聊天过程的
1135466	1136546	他有一定的延迟
1136546	1138066	可能跟网络有关系
1138066	1140026	很多对话的聊天记录
1140026	1142706	是我和他的网络对话结束之后
1142706	1144146	他给我铺陈到
1144146	1147026	这个聊天窗口出现一个文字的
1147026	1150586	如果大家在使用这个打电话的功能的时候
1150586	1151586	一开始用不了
1151586	1152626	大家多试几次啊
1152626	1153806	因为最开始的时候
1153806	1155346	我用也打不通这个电话
1155346	1156926	在整个的对话过程中
1156926	1158346	包括使用文字版
1158346	1160046	或者是云对话的过程中
1160046	1164046	我发现它的速度和Muse比是比较慢的
1164046	1165606	我估计大概率
1165606	1169786	因为Muse它使用的模型的强度和能力会弱一些
1169786	1172286	这一边使用的技术模型
1172286	1173606	它本身的你有强一点
1173606	1175326	使用的时间会更长一点
1175326	1176806	再加上网络延迟
1176806	1180166	整个DOT它的语音对话和使用体验
1180166	1181986	我认为没有那么快
1181986	1184226	它的速度反应会慢一点
1184226	1187126	但是它处理任务的深度会深一点
1187126	1189226	而且还有一个非常明确的体感
1189226	1191106	你可以看到MUSE那边
1191106	1194226	它的整个的连接器是比较顺滑的
1194226	1195826	各种接口都接进去了
1195826	1197626	1500多个连接
1197626	1198646	前面也给大家看了
1198646	1200986	它的API的接口谈得很顺滑
1200986	1204066	但是在这里包括它的computer use也好
1204066	1205566	它的整个的操作也好
1205566	1207206	它的连接器的连接也好
1207206	1208806	都还是比较硬的
1208806	1210046	没有那么丝滑
1210046	1213446	在使用的直接的体感上面
1213446	1216526	可能目前这个阶段不如Muse
1216526	1218806	而Muse它所覆盖的人群
1218806	1220126	可能小白
1220126	1221406	可能普通的使用者
1221406	1223006	消费者他也能够使用
1223006	1227166	但是DOT它的使用门槛还是相对高的
1231166	1234126	它处理复杂任务的能力
1234126	1237886	我认为是远远比Muse强太多太多了
1237886	1240566	因为它本身的Harness框架非常强
1240566	1243486	我给大家布置了一个非常复杂的任务
1243486	1245766	当然这个任务其实涉及到我具体的业务端
1245766	1248566	没有办法完全的明文给大家看
1248566	1250726	但是我给大家看其中的一些截图
1250726	1253166	和我讲解其中的过程和思路
1253166	1254886	对大家也是有启发的
1254886	1256286	以这个例子为例
1256286	1259286	我要打通我的GPT和FaySUS的连接
1259286	1262286	作为信息共享把它调节起来
1262286	1264246	然后我要配置这个密钥
1264246	1266086	我使用muse去配置的时候
1266086	1270326	他告诉我用clide的方式是无法配置非输的密钥的
1270326	1273486	但是在dot上面他帮我完成了
1273486	1275526	说明针对复杂问题
1275526	1278606	dot明显比muse更加靠谱
1278606	1281006	dot比muse聪明许多
1281006	1285326	而且我在布置这个复杂任务给dot在处理的时候
1285326	1291286	我突然看懂了openAI这一次的整体的发布的逻辑是什么
1291286	1294046	因为我的这个飞书的API的密钥
1294046	1296086	你知道它存在哪里吗
1296086	1299526	它就存在这一次新发布的一个点
1299526	1301646	Codex的云环境中
1301646	1304886	你现在再重新看OpenAI发布
1304886	1308686	它的落脚点实际上就落在这个ChatGPT要
1308686	1313046	变成新的时期的AI的操作系统
1313046	1315406	你会看到这样一个工作生态
1315406	1316566	从模型出发
1316566	1318966	这个模型它的能力更强
1318966	1320086	成本更低
1320086	1323046	然后帮助你快速的做出决策
1323046	1326206	给出最后的推理执行的决定
1326206	1329486	把它交给DOTS你的个人助理
1329486	1333126	这个个人助理他能继承24小时的工作
1333126	1336446	他可以去调用在云端的各种工具
1336446	1339086	包括mcp 浏览器 app
1339086	1340646	computer use等等
1340646	1344166	也包括可以调用更多的外包服务
1344166	1345926	这种pluging这种插件
1345926	1348606	快速的把外部的能力接进来
1348606	1350706	所有的工作完成之后
1350706	1355306	把所有的结果沉淀同步共享到一个space
1355306	1356706	这个工作空间
1356706	1359006	这里的space和之前的不同
1359006	1361706	它既是人可以去读
1361706	1365006	更多的是机器是agent是dots
1365006	1368406	去读这里的工作成果的分享和沉淀
1368406	1373706	再到最后形成trygpt一个统一的闭环的一个大的入口
1373706	1376206	大家看到这个各个方面
1376206	1380166	实际上它有点像把谷歌的全家桶的
1380166	1383646	它生态的那一套也在这里做了一套复刻
1383646	1386166	所以它这里做的是一个工作生态
1386166	1387766	是一个工作系统
1387766	1391926	你通过这样的视角去理解OpenAI的这一次
1391926	1393166	Devdate的发布
1393166	1396646	你的视野和你的理解会完全不一样
1396646	1399166	你会真正看懂它的这些操作
1403126	1404326	而且你看到这里
1404326	1408246	我还给大家分享一个非常厉害的一个工作思路
1408246	1413086	我估计很多人都没有想到这是我们完全原创的工作思路
1413086	1415006	就是怎么用好DOT
1415006	1416206	这个具体的实操呢
1416206	1417686	我打算单独做一期
1417686	1419726	因为实操实际上是非常的复杂
1419726	1422366	在这里我先跟大家去讲思路
1422366	1426766	来给大家对理解DOT的能力有一个更好的切入点
1426766	1431286	我们可以用TradgyPT.云环境加上Github
1431286	1435246	整合起来形成一套非常厉害的工作系统
1435246	1437646	形成一个非常有效的工作平台
1437646	1439486	这个我已经在实践了
1439486	1441266	我给我的客户做的东西
1441266	1442686	我是不能跟大家去分享的
1442686	1444026	我会平移过来
1444026	1445866	把它放到我频道的产出
1445866	1447546	跟大家分享之后的节目
1447546	1448506	大家感兴趣
1448506	1449886	一定记得关注我的频道
1449886	1450886	我先讲思路
1450886	1453246	这里呢是你的工作平台
1453246	1455026	首先作为我们人
1455026	1457106	我们先提出目标和材料
1457106	1458326	给到DOT
1458326	1461886	让DOT作为我们接管任务的助手
1461886	1464386	那他就可以去理解这个目标协调跟进
1464386	1469046	然后他的任务是交给我们云端的电脑去工作的
1469046	1470986	因为每个人配了一个云电脑嘛
1470986	1472106	他不需要在本机
1472106	1476886	那么在未来我认为他跟我们本机的电脑是融合在一起的
1476886	1479786	很可能未来我们的AGI实在是什么
1479786	1482486	就是我们和DOT在交互
1482486	1486926	我们不需要打开聊天窗口去交互
1486926	1488686	你看现在Muse爆火
1504011	1505411	开发AI的智能硬件
1505771	1506571	MUSE一样
1506851	1508611	Meta爆火的那个钥匙扣
1508651	1510011	包括他的眼镜
1510171	1511611	这些都是这样的Agent
1511611	1514451	未来和你交互承接的一个物理硬件
1514771	1515171	好
1515251	1519651	在这里我们可以把GitHub和Dot去打通
1519771	1524771	这样你的代码仓库就和你的云端助手连接起来
1524851	1528451	而在GitHub这样的代码仓库里面的各种Skier
1528571	1530851	各种工具包是不是都可以拿来
1530851	1534011	像擦头一样直接擦到DOT上面
1534011	1535251	供它去使用
1535251	1538131	放在云端进行编码进行干活
1538131	1540331	同时这里有一个云环境
1540331	1544291	这也是这一次他们DevDay的一个重要的发布
1544291	1545351	那我刚刚说的
1545351	1547591	我配置的这个client的密钥
1547591	1551771	飞数的密钥就放在这个云环境进行存储
1551771	1552811	连通起来
1552811	1554851	在Muse那个aget里面
1554851	1557511	是做不了这样的生产环境的交互的
1557511	1561951	而这些云端的代码工具网络配置等等
1561951	1566591	都可以在GPT这里面的云环境里面去配置
1566591	1569671	而整个的任务完成之后是什么
1569671	1571591	我这里连通的是飞书
1571591	1575511	飞书作为这一次AI这一轮的IM的工具
1575511	1577511	包括它一系列的整个的配置
1577511	1579271	我认为是比较好的
1579271	1583051	整体用下来我的体验和感觉是非常好的
1583051	1584331	飞书的用法是什么呢
1584331	1588131	我把非书和我DOT连接起来
1588131	1592511	这样当我的所有工作内容成果完成之后
1592511	1595431	他就可以直接同步到非书端
1595431	1598511	把所有的业务资料成果共享出来
1598511	1601551	那企业端的老板领导
1601551	1603631	他就可以看到比如说张三李四
1603631	1605751	他们每一次的进展是什么
1605751	1608271	所有的任务项目的概览
1608271	1610031	他就有非常明确的结果
1610031	1612731	而且非书端他的AI一系列的工具
1612731	1615611	比如说他的多位表格等等成果展示
1615611	1617611	会有很好的观看体感
1617611	1620171	他的API的调用的速度也比较快
1620171	1621391	能够快速的
1621391	1623771	这个人在云端提交之后
1623771	1627131	然后DOT可以对他提交上来的成果
1627131	1631431	根据我之前给他做的一些内容反馈的框架
1631431	1633331	评估等等一系列东西
1633331	1634951	他就可以形成一个反馈机制
1634951	1638471	然后这个反馈机制包括我的修改同步
1638471	1641871	我的意见就又可以同时的传送给飞苏
1641871	1645011	这样子我们的工作的同步化
1645011	1647431	实时化就可以做到非常好
1647431	1648391	而且你要知道
1648391	1651891	这个DOT它是基成24小时在线的
1651891	1655131	即使我没有办法人工马上去审核处理
1655131	1657491	AI也能够马上代替我
1657491	1661071	根据我以往的这个思想上和框架上的继承
1661071	1664711	快速的对这个项目任务做出反馈
1664711	1667311	而且我还有一个非常绝的点子
1667311	1668411	我已经在用了
1668411	1671411	DOT它在第一个月不是不收费吗
1671411	1676731	那他们OpenAI又把我们的Codex的额度给砍办了
1676731	1678851	20X的直接变成10X了
1678851	1682631	那我觉得他省下的token可能也都放在DOT这里面了
1682631	1683951	那有个什么办法呢
1683951	1687491	你要知道GPT你跟他沟通的时候
1687491	1690671	他是可以和DOT进行通信的
1690671	1691711	你可以做件什么事
1691711	1695131	就是你可以把任务发给GPT
1695131	1697511	让GPT把这个任务再发给DOT
1697511	1700191	DOT现在调用的是云端的资源
1700191	1702071	它用的不是你本地的token
1702071	1705531	所以你就可以把一些任务让云端去处理
1705531	1707351	然后返回你结果就可以了
1707351	1709791	这样token不就是能省下很多了吗
1709791	1711871	而且就算以后收费
1711871	1715211	你想想这也是一种很好的业务处理的方式
1715211	1718091	你在GPT端通过它的思考
1718091	1720331	通过一些高等级的Astra的模型
1720331	1722291	把整个的框架规划好
1722291	1724951	再把这个任务分发给DOT去处理
1724951	1727231	它相当于你的一个智能的助手
1727231	1729431	然后这个智能助手处理好之后
1729431	1731431	反正他也不下班一直在工作
1731431	1733831	处理好之后再返回给你
1733831	1739431	相当于你的tradegbt就有下级分发的一个执行的子agent了
1739431	1740831	所以我这样给大家讲完
1740831	1742731	大家有没有理解这个思路啊
1742731	1743531	如果没有理解
1743531	1746431	大家先理解整体的概念和方向
1746431	1748631	接下来我会做很多期节目
1748631	1750031	把这些东西细话讲讲
1750031	1752331	因为真的我觉得太有价值了
1752331	1754431	非常具有生产力价值
1754431	1759671	DOT我现在用下来
1759671	1760611	还有一些卡顿
1760611	1762491	有一些不那么完善的地方
1762491	1765551	但是因为它的Harness
1765551	1768891	它的框架和模型的基础的能力非常强
1768891	1772751	你会感受到它明显比Grokebot和Muse强
1772751	1775791	它在云端实际上已经配置好了
1775791	1778391	各种脚本的程序和技艺
1778391	1781051	而且可以7x24小时的
1781051	1782971	作为你的助理去运行
1782971	1784131	还是很顺滑的
1784131	1786671	它不像当初那个OpenCloud那样啊
1786671	1787411	不稳定
1787411	1791171	而且需要做非常多的这种DirtyJob去配置
1791171	1792131	而且动不动就挂
1792131	1796291	DOT它的连接器和安全边界都是比较强
1796291	1797831	相对比较稳定的
1797831	1800831	也不需要大家去长期的维护
1800831	1805791	只是说OpenAI它没有像Meta那样强的
1805791	1808031	商业生态的闭环能力
1808031	1810771	它商业化的场景上面比较弱
1810771	1813791	如果说都是面对2C场景的话
1813791	1816031	我认为他们比拼的方向不同
1816031	1821291	DOT它更加偏向于高质量的生产和执行
1821291	1824791	而MUSE更加偏向于普通小白
1824791	1829171	就可以快速掌握的C端的查询和消费
1829171	1830071	而且你用的时候
1830071	1833211	把DOT和谷歌的各种办公的连接之后
1833211	1833951	真的很方便
1833951	1835431	比如说我收到一个邮件
1835431	1836651	DOT就马上知道了
1836651	1838591	就马上来通知我去处理了
1838591	1840891	然后我的日程连接好之后
1840891	1841891	比如说我开完会
1841891	1842871	建立一个日程
1842871	1845111	到点他就会提前提醒我
1845111	1848031	那以后是不是我就打开这个端就可以了
1848031	1850031	真的是非常智能
1850031	1852111	真的还有很多东西要跟大家去做
1852111	1853751	一期节目真的做不完
1853751	1855591	今天这期节目先聊到这里
1855591	1856991	这个国庆假期看来
1856991	1860511	我又得在AI频道上面跟大家一起过了
1860511	1861911	这期视频先做到这里
1861911	1864591	关于这些场景还有哪些你想了解的
1864591	1866751	欢迎在评论区跟我留言
1866751	1870671	我下期视频再给大家继续做更加深入的分享
1870671	1872351	和更加全面的分析
1872351	1874151	我们下期视频再见啦
1874151	1874751	拜拜