AI智能體結對編程秒殺人類，90分鐘神作驚動OpenAI總裁！引全網140萬圍觀
無需人類插手，AI智能體聯手AI智能體竟完成了程序開發。
這簡直太瘋狂了！
最近，AI開發者Lamar將OpenAI Operator和Replit Agent配對后，讓其構建應用程序。
最不可思議的是，在實現過程中，僅僅用了5個提示，兩個AI智能體竟像人類一樣，互相合作、交換憑證，并開始測試。
最終，他們在90分鐘之內完成了開發。
可以看到，左邊OpenAI Operator光速執行搜索的同時，右邊Replit Agent也在快速構建代碼。
這個帖子瞬間在全網爆火，視頻已有140萬瀏覽量。
OpenAI總裁轉發后激動表示，「AI智能體互動的初體驗」。
開源Brower-Use構建智能體
無獨有偶，另一位開發者Shubham Saboo構建了一個自主3D Python游戲可視化智能體團隊，僅使用了瀏覽器和 DeepSeek R1完成。
這個團隊由4個AI智能體組成，它們在瀏覽器中自主合作——編寫、運行并可視化游戲。
有網友表示，不知是否有開源模型，能夠做這件事。
開發者給推薦了一個Browser Use的項目，這是專為控制AI瀏覽器打造的。
項目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
它能夠實現，將自己想要的物品加入購物車，然后結賬。
再比如，讓它閱讀簡歷并找到機器學習相關的工作，保存到一個文件中，然后在新標簽頁中開始申請。
或者，讓AI用谷歌郵箱給父親寫一封信，感謝他所做的一切，并將文檔保存為PDF。
又或是查找許可證為cc-by-sa-4.0的模特，并按Hugging Face上的最喜歡排序，將前5名保存到文件中。
快速啟動
使用pip（Python>=3.11）：
pip install browser-use安裝playwright：
playwright install啟動你的智能體：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main():
agent = Agent(
task="Go to Reddit, search for 'browser-use', click on the first post and return the first comment.",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)
result = await agent.run()
print(result)
asyncio.run(main())將你想使用的提供商的API密鑰添加到.env文件中。
OPENAI_API_KEY=使用UI測試
你可以通過一個UI倉庫來測試瀏覽器使用，或者簡單地運行gradio示例：
uv pip install gradio
python examples/ui/gradio_demo.py除了Browser Use，另一位網友還推薦了微軟團隊開發的OmniParser V2的項目，也是利用AI操控屏幕幫人類完成復雜任務。
這兩者開發的主要區別在于，OmniParser V2是圖形用戶界面自動化和屏幕解析，輸入的是UI截圖，輸出的是大模型的結構化數據。
而Browser Use主要用在debug和代碼導航，輸入代碼或程序執行文本，輸出的是debug觀點和導航。
兩者側重各有所不同，可依據實際使用場景擇優選擇。
AI自主開發，震驚全網
2025年，幾乎所有科技大廠將賭注壓在了智能體之上。
在巴黎AI行動峰會上，圖靈獎得主Yann LeCun表示，Meta將在明年推出，帶有顯示屏和肌電接口的智能眼鏡。
完全增強現實眼鏡將在幾年內問世，屆時，我們每個人都會管理一支由人類級智能的AI智能體組成的團隊。
奧特曼在通常會議中表示，如果AI智能體只需50美分的計算成本，就能完成5000美元的工作，那么AI帶來的經濟機會規模將是「瓶裝閃電。
學術界，也將智能體的研究作為一個重點。
前段時間，來自斯坦福團隊研究人員通過多智能體強化學習（multi-agent RL），訓練LLM掌握戰略性社交推理，結果發現，使勝率比標準強化學習提升一倍。
論文地址：https://www.alphaxiv.org/abs/2502.06060
1997年：深藍（Deep Blue）擊敗卡斯帕羅夫（Kasparov）
2016年：AlphaGo精通圍棋
2025年：斯坦福研究人員攻克《Among Us》
另有微軟團隊開源了OmniParser V2，可以將任何大模型轉換為能夠使用計算機的智能體。
以上demo中，兩個AI分工協作的強大能力，讓許多人窺見了另一個未來。
AI研究員David Shapiro表示，這比人們想象的要重要得多。人類發現了「分工」這一概念，改變了人類文明。
從來都不會是一個智能體單打獨斗，而是無數智能體協作，「分而治之」去搞定任何任務。
一位教授表示，「這只是未來瘋狂場景的一瞥，成百上千的AI智能體協作解決極其復雜的問題，或執行通常需要整個組織的任務——速度和效率是現在的成千上萬倍」。
AI智能體時代已經到來！
