token 的成本很快就会比 C 端用户的获客成本要低了。目前 personal agent 在中长期的事项上有不少用例，整理了我自己的几个，大部分都还没解决好：

1.看牙。洗牙+三次龈下刮治+复查，每样要隔 7 天，还建议都尽量同一个医生搞，每次都需要在微信小程序里预约（早上 7 点开号）。如果微信有 personal agent ，我提前把想要的医生、时间段都给它，从预约、日历、付款（中国医院的账单基本没有啥可以商量）都完全自动化或者半自动化掉。


2.语言交换复盘。每周至少一次，语音电话交流，交流之后给发音、语法等纠正。持续有一年了，这些文本和录音散落在微信、Teams 上。理想状态下，personal agent 可以帮整理需要复习的新单词、发音错误、语法等相关的点到 Anki 或者就根据我的情况让我获得适当的重复。

3.图书馆预约。我经常去的一个图书馆，进去要预约，不限号，但是只能在微信小程序上预约。好多次都忘记，到了门口才想起来，但是完全可以看我作地铁、公交的行程和历史就提醒或者自动帮我预约好。


4.公共交通省钱。共享单车:看我共享单车使用记录、频率、节假日，如果每次都是单独付“全款”，则提醒或者自动帮买多日多次的票; 地铁付款方式：看我的地铁付款方式和历史，那个付款方式有优惠，提醒我从支付乘车码换到 Apple 交通卡等。


5.穷人陌生城市或地区行程规划。比如，我带着一个行李箱和背包到一个新城市，上午约了 3 个中介看房子，下午另一个地方去修电脑，晚上可能去住酒店、也可以直接住租好的房子里。地铁、公交、共享单车怎规划、时间怎么规划。导航类软件只能提供两个点之间的规划，这种多个点的规划则需要我反复的查。我也不可能直接带着行李箱和背包去看房子，得找地方寄存，得取。


6.入职报销。一般入职前入职指引里都会有那些费用可以报销。那比如体检、搬家、机票、高铁票、酒店、打车等这一系列的可以跟踪这种跨度是一周到两周的，全部把电子发票都帮我申请好。最后我只需要在上传到公司系统里确认一下就行。

AI 要走入更多用户的生活，Personal AI Agent 是一个非常不错的探索，总要离普通的用户更近的。不然去问身边的人，似乎 AI 只是一个概念而已。

Instinct 和 cue.im 都给 AGENT 配邮箱、电话号码，也是为了能够更好的完成一些个人的事务。

我们最近也正沿着这个思路在做 Wirebox （ https://wirebox.sh)，给 Agent 一个独立的身份， 包括邮箱、电话号码、公网 Tunnel 等通信身份。如果有在做 personal agent 的团队或者需要给你的 agent 一个 identity 可以试试我们的产品。

@Mayday9421 #2 请教下，具体是哪些论坛或者板块？

佬们，帮我看看这个： https://wirebox.sh

不玻璃心

我也是薅的羊毛，真的便宜，几个号放一起，很多简单的任务跑起来基本不用考虑 token 量，把涨价的 deepseek 给替换掉了。但它比较擅长的前端还是很到很明显的 UI 味道，比如我这个： https://wirebox.sh

电脑端基本是 0 ，但是最近 2 个月在家会在手机上用语音输入控制在 Mac 上的 agent, 因为手机键盘很小，这是时候语音输入基本就是刚需了。

不开源就来用我这个： https://github.com/usewhale/whale

可以试试我这个 https://github.com/usewhale/whale

配合自己写的 deepseek native agent 直接起飞，https://github.com/usewhale/whale
期待一手 Pro

体验下来增强了不少，可以用我的 agent 试试： https://github.com/usewhale/whale

体验下来增强了不少，https://github.com/usewhale/whale

https://github.com/usewhale/whale 我这个维护了两个多月，几十个版本，最近忙，迭代速度慢下来了。分享一下个人的看法。

1.如果是为了学习或者增加开发 agent 的经验是可以的，或者你有新的架构、新的 idea 要去实践，因为 coding agent 这个赛道用户量足够大，有新奇点总有用户会有好奇心去尝试。这样自己做的 agent 能够获得一些用户的真实反馈，但这些用户很快会流失掉的，因为一个人的维护的 harness 总是比不过市场上那些成熟的 harness 的。

2.纸上得来终觉浅！ cc 和 codex 的代码就在那里，但是自己没有实践过，是很难理解为什么它们那么设计的。pi 的代码也在那里，但很多人估计也对它的设计模式没什么感受。自己维护过类似的才知道哪些事情是重要的，哪些事情是 agent 能做得好的，哪些是 agent 现在做不好的。怎么 bench, 怎么优化，哪些工具是在吹牛。之前我很喜欢看 AI 大厂的 blog 和工程实践文章，但是看完就忘了。自己做完之后再去看，收获也会不同。


3.推广很重要，不断有新人使用和贡献形成良性循环项目才能持续，不然很快新鲜感过去了，这类 agent 基本都挣不到钱，就没动力维护了。


加油！试试总是好的。

我正在做一个类似的，https://github.com/usewhale/whale 。

如果把社区没有带动起来，没有形成正循环，还蛮容易放弃的。加油！

用 dsk 的话，可以试试这个 https://github.com/usewhale/whale

纯 go 的 agent: https://github.com/usewhale/whale

除了 tui 上选择少，ai 并不擅长相关的框架之外，我感觉还行。特别是在纯 terminal 的时候，很小。

可以试试这个 https://github.com/usewhale/whale

@zhao69270 #9 可以尝试一下我这个 https://github.com/usewhale/Whale

https://github.com/usewhale/whale

开源的，DeepSeek Native 的 coding agent ，非常缺贡献者。欢迎来贡献一个你说的“小白用户安装就能用的那种” GUI 实现或者其他的 feature 也行。


为了兼容 cc 的 dynamic workflow 脚本，Whale 引入了 QJS 做为 JS runtime, 欢迎来继续建设！！！

opencode 明显工程质量不行，两个月前深度使用过一段时间。我开 7~8 个会话，在 3~4 个之间穿梭，TUI 经常性卡死。cc 和 codex 都没遇到类似的情况。