TRAE与n8n的核心差异:智能体与工作流该怎么选?
很多做运维或者企业内部自动化的朋友,都在纠结一个共性问题:现在做内部提效,到底是用 n8n、Dify、扣子这类工作流,还是用 TRAE 这类智能体?
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围绕 AI 工作流、Agent 设计和内容系统的每日更新。
很多做运维或者企业内部自动化的朋友,都在纠结一个共性问题:现在做内部提效,到底是用 n8n、Dify、扣子这类工作流,还是用 TRAE 这类智能体?
之前聊过在可视化 IDE 里怎么用 Skill,今天换个场景——命令行。
最近从 OpenClaw 开始,Agent 落地的速度明显加快了。
昨天日课讲了国产小龙虾们的集体爆发,其中腾讯的WorkBuddy是最值得深入聊的一个。因为它不只是把OpenClaw包装了一下,而是真正在解决普通人用AI智能体的核心痛点。
OpenClaw这只龙虾,正在掀起一场真实的财富转移。有人靠上门安装几天赚了26万,有人用它月入7.3万美元,还有人72小时搭了个AI产品赚了12万美元。每一次这样的全民热点,都是巨大的财富机会。而今天,我就把这其中普通人能直接上手的财富密码,毫无保留地告诉你。
之前日课介绍过Obsidian,它是一款本地知识库软件,所有笔记都以纯文本的Markdown格式存在你自己的硬盘上,没有云端、没有服务器,数据完全在自己手里。很多人把它当第二大脑来用——记想法、整理知识、写文章,积累几年下来,里面全是自己沉淀的东西。
如果我们把 Skill 比作一个数字员工的岗位培训体系,那么 SKILL.md 就是岗位说明书,告诉智能体该做什么、怎么做;references 目录就是知识库,提供执行任务所需的各种参考资料。
前几天看我直播的朋友可能发现了,画面偶尔会花屏,甚至卡顿。作为技术出身的我,这绝对不能忍。