7月31日（上周五）豪杰给我分享deepseek出v4 flash的正式版了，性能很强，价格很低。因为之前没怎么接触过AI Agent，也没用过deepseek的API，所以当时没有留意。
后来我爸也给我安利workbuddy好用。在周末把熊送回什邡去，周日回来终于有时间看一下什么是work buddy，什么是AI agent了。
原来所谓AI Agent就是AI 2.0形态。1.0是聊天机器人，就像豆包、deepseek网页版一样。2.0就是Agent，有点类似于今年年初时候火的openclaw，有点像我去年试用的TRAE，可以本地操作文件，自动化编程，自动化处理文件夹结构。但年初的openclaw是具有全局控制权限，所以引发很多安全的担忧和讨论。现在成熟的AI Agent可以指定在项目文件夹中操作，在需要跨文件夹权限时也会提出申请，同意了才可以操作。
AI Agent和模型不同，模型有点像背后的算法，AI Agent有点像IDE，但实际上Agent比IDE更复杂，还需要预处理更多，并且还有很多扩展技能。
现在主流的AI Agent，国外是claude code，codex；国内是workbuddy trae；还有开源的opencode。这么多Agent让人眼花缭乱，但经过我这一周摸索，摸索出一点门道，也对这几个Agent适用我自己的办公场景进行了试验和分析。
- workbuddy应该排在第一，因为它非常契合国内的办公环境，各种skill和连接器适配中国网络生态，而且它可以调用deepseek的API。平时用免费的HY3模型，需要高性能处理时调用自定义的deepseek v4 flash，走deepseek的API，按流量付费，也就不用包月付费。
- opencode是开源软件，不用担心未来不支持，而且身边已经有一些小伙伴在用opencode+skills，所以排在第二位。
- TRAE本来应该能排在opencode前面，结果我发现我们单位的网在上班时间没法加载抖音登录界面，只有下班了才能登陆，那就暂排在第三位置。
- codex对中国的使用环境不是很友好，虽然可以接入deepseek API，但各种界面都是英文的，中文要梯子才能设置，在单位很难连上。所以排在倒数第二位。
- claude code最容易排除，因为对中国IP的限制很多，发现即封号，我又不是非用它不可，首先排除。
综上，我应该学习的Agent顺序应该是Work Buddy > opencode > TRAE > codex > claude code。
后面我对work buddy进行了粗略的学习，学习了主界面、项目和任务、软打断和硬打断、skills，已经基本能完成简单工作内容的处理以及简单编程组织，尝试自己写了个skill，但目前对连接器、专家系统还没怎么用过，对微信助理用的还不熟。
这些功能里面，我觉得最有用的是skill。因为AI系统本身存在极大的不确定性，有可能同一个问题，不同模型回答答案不一样。这时候在AI系统里面兼顾确定性是很重要的。skill类似于介于聊天机器人（不确定）和编程（完全确定）的中间形态，不用通过编程的参数，而是通过自然语言的指令调用skill，也能得到精确的答案。并且skill能极大扩展agent的能力，就像身体上长了手臂一样，能够完成很多本来Agent完成很费劲的工作。可以理解Agent就像个原生python，skill就像各种库。
在这样的AI特性下，我完成了对自己读研时候用R语言的blogdown创建的博客的修复。原来的博客bug太多，本地文件错乱，hugo升级导致文件不匹配，本地和github上文件错乱，netlify不部署网页等等bug。我用AI辅助，一晚上就修复完成。今天对主页进行了美化。把原本已经放弃的博客系统重新捡了回来。
虽然后面deepseek会对API涨价，用起来没有现在这么爽了，但通过这一周的尝试至少体验了什么是vibe coding，怎样用Agent帮助我，终于从AI使用的1.0时代走到了2.0时代。