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我看到了一些评论将 Homebrew 这个包管理器描述为糟糕，但通常都是随意提及的。<p>最近我遇到的最让人烦恼的事情是，无法降级到旧版本（除非有特定的配方）。Htop 3.4 在 macOS 上显示的 CPU 使用率小了 40 倍，而我无法通过 brew 来修复这个问题。

许多人可能已经读过《AI2027》。如果没有，我强烈推荐这本书——虽然短小，却令人不寒而栗。 让我最感到惊讶的不是预测本身，而是那些与此问题最相关的人群——政府、研究实验室和科技公司——对此缺乏反应。 如文中所述的Agent-4+，可能导致人类灭绝或全球监控国家的出现，但似乎没有人采取实质性措施来避免这种情况。 所以我想问： 你认为这个时间表的现实性如何？作为更广泛的科技社区，我们能做些什么来改变这个趋势？ 附加想法： 如果我们建立一个简单的应用程序或网站，实时跟踪《AI2027》中的事件，会怎么样？ 它可以扫描可信的新闻源/ API， 将事件与《AI2027》的关键里程碑进行匹配， 在发生重大事件时通知用户， 基本上就是一个针对生存风险的“时间线追踪器”。 你们怎么看？

我一直在使用Gmeet中的会议机器人来获取会议记录、生成摘要并为用户提供实时回答。我希望不再维护这些会议机器人，因为这需要耗费大量精力，而且一个人几乎需要一直在这方面工作。我尝试过其他工具，但它们价格太高，难以实现收支平衡。目前我正在使用Puppeteer来运行这些机器人。对我们公司来说，开发一个应用程序在此时并不现实。我们公司是Tenali AI。

Dive 是一款开源的 AI Agent 桌面应用程序，旨在与支持工具调用的 LLMs 无缝集成 MCP 服务器。作为开放代理平台项目的一部分，Dive 旨在创建一个灵活且可扩展的 AI 代理生态系统。 <p>现在就试用最新版本： <a href="https://github.com/OpenAgentPlatform/Dive/releases">https://github.com/OpenAgentPlatform/Dive/releases</a></p> <p>v0.8.0 的亮点： LLM 功能更新 可以添加、修改或删除 LLM 提供商的 API 密钥，并手动输入自定义模型 ID。 可选择启用或跳过模型验证。 全面支持具有工具/功能调用能力的模型。</p> <p>MCP 功能增强 用户现在可以自由地在 MCP 服务器中添加、编辑或删除工具。 配置界面现在支持 JSON 和基于表单的编辑，并可以在两种格式之间无缝切换。</p> <p>DiveHost 架构更新 从版本 0.8.0 开始，DiveHost 已完全从 TypeScript 迁移到 Python。尽管这一技术转型暂时使开发暂停了约两周，但我们很高兴地报告这一过程已成功完成，并为我们打开了激动人心的新可能性。</p> <p>(*为什么切换到 Python？ 我们在使用 TypeScript 的 LangChain 时遇到了几个限制，特别是在与 LM Studio 的集成方面。而 LangChain 的 Python 版本则运行顺畅。在评估了我们团队的资源和工程优先级后，我们选择转向 Python——并不是因为某种语言本质上“更好”，而是因为它更适合我们当前的开发需求。)</p> <p>DiveHost 现在是一个独立的守护进程项目 此版本的 DiveHost 可以独立运行，无需前端 UI，并准备在未来的部署中作为 Agent-to-Agent (A2A) 服务器使用。</p> <p><a href="https://github.com/OpenAgentPlatform/dive-mcp-host">https://github.com/OpenAgentPlatform/dive-mcp-host</a></p>