我花了过去几周的时间研究 @codecopenflow 及其庞大的文档，所以让我用简单的英语来解释一下。 AI 的下一个突破不是另一个强大的 LLM；而是给代理人眼睛、手和他们自己的桌面（VLA）。 这正是 Codec 正在构建的，即使市场开始关注，也并不算太晚👇 尽管围绕 Gen-AI 的炒作很多，但大多数现实世界的工作流程仍然是通过僵化的脚本和硬编码的任务连接在一起的。 一旦用户界面像素发生变化，自动化就会中断，任何没有 API 的东西（遗留桌面应用程序、工厂机器人、游戏客户端……）都变得无法使用。Codec 通过为代理人提供自己的安全桌面、摄像头视频和输入驱动程序来解决这个盲点，这样他们就可以像人类一样看、决定和行动，但不知疲倦且可编程。 这才是真正需要理解的游戏改变者。 它将解锁什么？ 每一个重复的软件任务，例如办公室工作、SAP 和 ERP 中的任务，都是可以自动化的。一个机器人可以像人类一样观察屏幕，点击正确的框，并在你享受咖啡时完成任务。 硬件和机器人 视觉语言行动（VLA）技术将使得同时控制多个机器人成为可能，并仅使用几分钟的数据来优化它们的交互。机器人可以意识到周围环境并采取适当的行动。（见视频： Codec 如何应对这个领域？ 在敏感数据上运行任务 X 光片、警方档案或税务记录由于隐私原因不能在线存储。代理人生活在一个锁定的虚拟机中，读取图像，将结果输入回去，并且从不将数据发送到云端。 操作员："应用程序"原语 你构建的每一个自主工作流程，无论是对账 SAP 发票、游戏、机器人等，都是作为一个操作员打包的。操作员携带自己的 VLA 模型、元数据和权限，可以一键安装，并且（很快）在公共 Codec 市场中实现货币化，使用费用将流回出版者。 培训是灵活的：录制自己完成任务的过程，让 Codec 从演示中进行微调，或者降级到 SDK 以获得完全的编程控制。 Fabric：GPU 市场聚合器 核心是 Fabric，Codec 的开源调度器。它高效地在 AWS、GCP、现场位置或任何可以访问的去中心化 GPU 网格之间调度工作负载，同时强制执行零信任网络和成本意识的放置。 这将提供： - 通过跨云的实时套利实现更便宜的计算 - 没有单点故障；如果 AWS 出现故障，作业将在几分钟内转移到另一个区域或供应商。 Fabric 基本上将“我的 AI 操作员需要一个盒子”变成“我的操作员将始终找到合适的盒子，以合适的价格，在合适的安全规则下，自动完成。” 这能有多大？ AI 代理：预计从 2024 年的 54 亿美元增长到 2030 年的 503 亿美元（年均增长率 45.8%）。 机器人流程自动化（RPA）：在同一时间段内从 38 亿美元增长到 309 亿美元（年均增长率 43.9%）。 Codec 位于代理人观察像素而不是等待整洁 API 的交叉点。作为参考，仅遗留 RPA 巨头 UiPath 今天的市值约为 70 亿美元。或者 @Figure_robot 传闻的 400 亿美元的后期估值。 与此同时，$CODEC 的 FDV 约为 1300 万美元。我让你自己算算潜力（抱歉，我忍不住想发这个来装袋）。 我有机会与团队通话并问了一些问题，他们是值得信赖的建设者，拥有 Hugging Face + Elixir Games 的经验，并且正在使用自己的资本作为资金（在国库中超过一年）。 还有很多我没有涵盖的内容，比如游戏合作、MCP&TEEs、团队从自己的资金中添加流动性、路线图等，因为这会让这篇文章变得太长，但我一定会分享团队取得的进展。 干杯 🥂