第1集：建设者之夜总结 00:00 介绍 01:51 @hosseeb 讨论真正的AI代理与聊天机器人 03:12 AI代理的三级分类法 05:08 Rate Rover：自主DeFi代理亮点 06:49 @Nevermined_io 的AI代理支付层 08:12 @combinderio 的HVAC优化代理 10:11 @8baller11 介绍验证站：去中心化RPC提供商 11:51 来自@BioProtocol的科学AI代理 14:00 未来展望和下一集预览

第2集：用户拥有的AI：我们在哪里，我们要去哪里，特邀嘉宾@david_enim 00:00 介绍本集和嘉宾@david_enim 01:46 从基本代理到LLM驱动系统的演变 08:54 比较Web2和Web3代理能力 11:13 Olas使命和代理所有权的重要性 13:48 理解新兴代理经济 17:42 模型商品化对代理开发的影响 19:30 AI代理的专业化和互动 21:00 隐私挑战和区块链解决方案 24:00 AI代理采用的未来展望 25:24 行动呼吁和结束语

Episode 3: Will an AI Agent Take Your Job? 00:00 Introduction 01:04 AI agent docs from OpenAI, Anthropic, and McKinsey 02:55 Baidu’s new mobile AI agent announcement 03:14 ChatGPT’s sycophantic behavior 05:02 The importance of user-owned AI agents 06:10 Future predictions for AI and automation from @DaveShapi 08:23 Analysis of jobs likely to survive automation 09:14 Timeline predictions for labor replacement 10:10 The critical role of AI agent ownership 11:50 Resources and closing thoughts

第4集：你会把信用卡交给AI代理吗？ 00:00 引言 01:16 马克·扎克伯格对通用人工智能（AGI）的愿景 04:31 开源与闭源AI的争论 05:40 Visa和Mastercard的AI支付计划 07:26 Coinbase的HTTP支付基础设施 @CoinbaseDev 08:05 开源AI的采用趋势 09:39 新AI模型的发布和发展 10:37 对AI所有权和控制的影响 11:19 对AI未来影响的最终思考

Episode 5: Would You Let An AI Agent Use Your Computer? 00:00 Introduction 01:02 Overview of today's AI agent demonstrations 01:53 @huggingface's smolagents demo and Open Computer explanation 05:24 Privacy concerns with desktop AI agents 05:53 Microsoft's integration of agents into Windows 06:56 Copilot Vision and desktop integration challenges 08:30 Google's progress with multimodal models 09:30 Gemini's video analysis capabilities 10:01 Discussion of data ownership and open-source approach 10:59 Closing thoughts and future of agentic AI

Episode 6: Community Built AGI ft. @oleg_golev, Technical PM at @SentientAGI 00:00 Introduction 01:39 Meet Oleg Golev from Sentient 02:38 Why Sentient exists: decentralizing AI 04:50 Incentivizing community contributions 05:06 How community can build better AI 08:57 Privacy risks of centralized AI 10:59 Data collection & changing terms of service 12:01 Why AI agents need multiple models 16:11 What makes the Dobby model unique 19:43 Best use cases for Dobby 21:01 What’s next 24:19 Closing thoughts & what’s ahead

代理人工智能如何改变工作和科学 萨姆·阿尔特曼、达里奥·阿莫代伊和一个完全自主的研究人工智能有什么共同点？ 他们都指向代理人工智能的下一个前沿。 本周在《代理释放》中： - 阿尔特曼：人工智能可能很快会解决你企业面临的最棘手问题 - 阿莫代伊：到2030年，最多50%的入门级工作可能会消失 - 字节跳动的“贝果”在开源中挑战GPT-4 - @Zochi_AS：一篇AI生成的研究论文被学术会议接受 🎧 在这里或其他平台观看： 01:28 - 阿尔特曼的下一代人工智能愿景 04:58 - 阿莫代伊的就业市场警告 07:55 - 字节跳动的贝果模型 10:00 - @IntologyAI的Zochi代理 12:02 - 快速热点：Meta、FDA等更多

Web3 AI 实际上在哪里工作？ 在《Agents Unleashed》播客的第9集，@ThomasMaybrier 与 @atterX_ 的 Web3 投资负责人 David Attermann 坐下来讨论这个问题。 在这一集中： - Web3 铁路如何为 AI 代理提供强大支持 - TEEs 为隐私 + 信任解锁了什么 - 为什么最好的 AI 代理是你几乎不与之互动的那个 …还有更多内容。 在 X 上观看完整节目，或在其他平台上观看： 00:00 引言 02:00 David 在 Web2 基础设施和 AI 方面的背景 02:45 他从传统金融转向区块链的过程 03:30 David 看到的 Web3 优势以及这些优势如何随着时间变化 09:23 为什么最有用的 AI 代理必须是自主的 13:40 激励设计作为 Web3 的优势 16:40 David 发现 AI 最有用的地方 18:45 有希望的潜力 - AI 尚未达到预期的地方（还没有） 22:27 AI 代理如何帮助我们解决盲点 25:00 关于 "开发者将会过时" 的叙述 26:18 30,000 英尺的视角：投资者对 AI 的看法 20:10 Web2 仍然不理解 Web3 AI 的地方 32:55 团结更强：对 AI 和 Web3 团队的号召

什么使得一个AI代理真正自主？ 在《Agents Unleashed》播客的第10集，@ThomasMaybrier与@TrentMc0，@oceanprotocol的联合创始人以及人工超级智能联盟的成员，探讨了AI的主权意味着什么，以及区块链为何对真正的自主性至关重要。 在这一集中： - 什么使得AI具有代理性 - Ocean Protocol的演变 - “比特币作为一种生命形式”以及AI协调的未来 - AGI、ASI和脑机接口的即将到来 在X上观看，或在其他所有平台上观看。 01:33 Trent的背景 06:13 Ocean Protocol的诞生 11:27 AI的现实影响 17:22 什么是主权代理？ 26:13 区块链与代理自主性 36:27 脑机接口 47:41 AGI时代的主权 52:40 结束思考

Multi-agent AI systems are making waves–they’ve even started hosting in-person events! On Episode 11 of the Agents Unleashed podcast, @ThomasMaybrier shares examples of AI agents working together to produce meaningful results. In this episode: - Learnings from @AnthropicAI's “Research” multi-agent system - Agent Village: AI agents coordinating humans in the real world - A tutorial for builders from @cryptomastery_ 🎧 Watch here on X, or for all other platforms. 01:20 Exploring Anthropic's multi-agent design for Research 05:40 AI agents organizing an in-person event from @AiDigest_ 09:55 Ethical questions around real-world coordination 10:04 Tutorial: build an on-chain agent using tools from @coinbasedev, @graphprotocol and @vercel 11:08 AI in the news: 3 headlines you might have missed

加密货币很复杂。人工智能代理可以让它变得简单。 在 Agents Unleashed 播客的第 12 集中，@askginadotai创作者 @sidshekhar24 与@ThomasMaybrier一起探索代理 AI 如何重塑加密用户体验。 本集内容： - Ask Gina 多代理钱包背后的架构 - 为什么模型成本下降意味着每个人都能获得更好的用户体验 - 隐私、自主权和永远在线的 AI 代理的未来 🎧 在 X 上观看，或在任何平台上收听： 01：20 – 介绍：认识 Sid Shekhar 和 Ask Gina 背后的故事 02：42 – 加密用户体验坏了，人工智能能修复吗？ 05：16 – 为什么大型语言模型最终对区块链有用 07：47 – 为不同技能水平的用户设计 AI 10：35 – 模型商品化和构建者的挑战 12：30 – Ask Gina 的多代理架构内部 14：29 – 比较传统用户体验与询问吉娜的用户体验 17：06 – 加密货币的视觉噪音：老虎机接口 19：40 – 代理 AI 用户体验的未来 21：07 – 构建始终在线的代理 22：35 – 代理系统中的隐私、安全和用户信任 23：55 – 最终想法和寻求反馈

加密货币 24/7 全天候运行。你的人工智能代理也应该如此。 在《特工释放》播客的第 13 集中，@ThomasMaybrier回顾了戛纳特工的精彩片段，来自@autonolas、@NEARFoundation和@gizatechxyz的建设者共享了处于人工智能前沿的代理。 本集内容： - 为什么你应该拥有你的人工智能代理（而不是租用它） - 可以击败市场的交易代理 - 个性化作为新的 alpha 🎧 在 X 上观看，或在任何平台上收听： 01：35 – Pearl 的可拥有 AI 代理和 Olas 愿景与@david_enim 03：07 – Mindshare Agent 与 BTC 的回报率为 @whatismichael_ 05：52 – Optimus：带@mikabeau的 Pearl 个性化交易 06：25 – ARMA：吉萨的“典狱长”特工与@renckorzay 09：39 – 最终想法和代理 AI 的下一步发展

人工智能能“求真”吗？这到底意味着什么？ 在《特工释放》播客的第 14 集中，主持人 @ThomasMaybrier 深入探讨了： - 政治偏见和权力动态：Grok 4 里面有什么？ - Microsoft 超越医生的医疗 AI - 为什么协议对于代理人工智能的发展至关重要 🎧 在 X 上观看或在任何地方收听→ 01：13 – 围绕 Grok 4 的争议 03：49 – 寻求真相的人工智能的幻觉 06：35 – Microsoft 在医疗保健领域的 MAI-DxO 09：27 – @TheoriqAI @RonBodkin 为什么 AI 代理需要协议 11：59 – Mistral 的新 Voxtral 模型，AWS 进入代理，DOOM 作为扩散模型 代理人工智能变得越来越智能、风险更大，并越来越融入我们的生活。这一集着眼于我们所处的位置、我们将走向何方以及我们可能已经做出的权衡。 本集《特工释放》由@Sigil_Fund赞助

开源AI能否超越封闭的巨头？ 在《特工释放》第 15 集中，主持人@ThomasMaybrier分解： - @EPFL_en主权碳中和法学硕士 - @MistralAI 的 Le Chat 获得了一套新功能 - @reflection_ai 的 Asimov 代理承诺提供一流的 AI 编码 🎧 在 X 上观看或在任何地方收听→ 01：19 – 瑞士人工智能倡议与@ETH_en合作开发碳中和、多语言法学硕士 05：15 – 测试 Mistral 的 Le Chat 的新功能 + 它与其他聊天助手的比较 08：35 – Reflection AI 的 Asimov：代理代码理解 + 团队记忆 10：52 – OpenAI 的新代理功能 + Replit 的自删除错误 + 来自任何 LLM 的智能合约漏洞 11：53 – 最终想法 + 如何支持节目 本集由@Sigil_Fund赞助

What can Chat GPT’s “Agent Mode” really do, and what secrets could LLMs be hiding? On Episode 16 of Agents Unleashed, host @ThomasMaybrier breaks down: - ChatGPT’s new Agent Mode - How models can transmit biases hidden in training data - @BagelOpenAI’s Bidhan Roy on making ZK mainstream Watch here on X or anywhere you get your podcasts. 00:00 – Introduction & ChatGPT Agent Mode overview 02:10 – Agent Mode demo 05:30 – UX challenges & prompting lessons 09:50 – Subliminal Learning paper explainer 13:16 – Bidhan Roy (Bagel AI) at Agents Unleashed in Cannes 16:20 – Recap This episode is sponsored by @Sigil_Fund