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笑死，看到一篇讲 loop engineering 的文章，引用资料居然是错的。 扒了一下是二手洗的稿，引用是它自己搬错的。原始的东西其实是 Addy Osmani、花叔他们那批人写的。 AI 越强，造假和幻觉越省力，这时候信息源才是硬通货。 最近一直在用一个 Deep research 的产品：Apodex，自动拆题，开一群 agent 检索 + 核验，再合成报告，每条结论都标了出处，点进去基本是一手资料。 废话不多说，看视频。 #Apodex#

作为一名 Web3 x AI 博主，看到 Apodex 这个产品时，感到非常惊喜！ 原因很简单：它不像普通 AI 搜索工具，更像一个真正能参与链上投研流程的研究助手。 做 Web3 调研，最痛苦的从来不是“找不到信息”，而是信息太多、太碎、太冲突。 我之前研究一个 AI Agent 项目时，就遇到过很典型的情况： 项目方说自己用户增长很快，社区也在疯狂转发，KOL 都在说它是下一个叙事龙头。 但我去看链上数据时，发现新增地址很多都是短周期交互地址，行为路径高度相似，资金来源也集中在少数几个钱包。表面上看是用户增长，深挖下去更像是任务激励和刷量行为。 另一次做协议调研时，项目宣传自己收入增长很快，但我追踪合约交互和资金流后发现，部分收入可能来自内部循环或短期补贴，并不能证明产品真的形成了稳定需求。 这类问题非常折磨人。 因为官网、白皮书、KOL 观点、链上数据、GitHub 更新、社区反馈，每一类信息单独看都可能有道理，但放在一起却经常互相矛盾。 更麻烦的是，普通 AI 很容易把这些材料拼成一份看起来很专业的报告，但关键结论并没有真正验证。 这就是 Web3 投研里最危险的东西：虽然不是胡说，而是一种“伪正确” 报告结构完整、语气自信、引用很多，但真正决定项目价值的几个问题，比如用户是不是真实、收入能不能持续、token 是否有必要、链上行为是否支持叙事，往往没有被严格验证。 Apodex 最让我感兴趣的地方，正是它把这个问题作为核心来解决。它不是简单帮你生成一份报告，而是围绕复杂问题建立一套验证流程。 Apodex 的 Heavy-Duty 架构，更像一支研究团队：主 Agent 负责拆解问题，多个子 Agent 分别查资料、做对比、找证据、处理冲突，最后再由独立 verifier 检查结论是否真的站得住。 这和普通 Agent 最大的区别在于：它不是让同一个模型自己写、自己查、自己反思，而是把“生成”和“核查”两个环节拆开。 这对链上投研非常关键。 比如我研究一个项目时，真正需要的不是“这个项目怎么样”这种笼统回答，而是： 链上活跃是不是真实用户？ 收入增长是否有可持续需求支撑？ 项目叙事和实际产品是否一致？ 代币机制是否真的捕获价值？ 同赛道对比里，它的优势到底是技术、生态，还是单纯营销？ 这些问题没有标准答案，只能靠多来源交叉验证。 Apodex 的价值就在这里：它会尽量让每个判断回到证据链，而不是停留在叙事层面。 它关注的不是“答案看起来是否专业”，而是“这个答案是否真的解决了原问题”。 我觉得这正是我在做项目研究最想 AI 拥有的能力。 因为未来的信息只会越来越多，AI 生成内容也会越来越多。真正稀缺的不是总结能力，而是验证能力；不是把公开信息重新包装一遍，而是从混乱信息里发现真正可信的信号。 所以 Apodex 的定位很明确： 它不是普通写作工具，也不是普通搜索工具，而是一个面向复杂问题的 verified deep research agent。 对 Web3 投研来说，它最适合用来做项目尽调、链上数据解释、赛道对比、叙事验证和风险排查。 如果说过去的 AI 更多是在帮我们生成内容，那么 Apodex 代表的方向，是让 AI 开始帮我们接近真相。 这也是我为什么认为 Apodex 值得大家的关注，不仅仅是 Web 3 投研，也适合所有需要跨来源验证、处理复杂证据链的高价值研究场景，比如项目尽调、金融分析、法律合规、医药文献综述和前沿科研探索。 官网： GitHub： Discord：

我用 Apodex 做了一次深度研究测试。 Apodex 的定位是 Self-Evolving Heavy-Duty Solver，也就是“自进化重型求解器”。它面向的不是简单问答，更专注那些重要、复杂、没有现成答案的问题：需要拆解、搜索、比较证据，再在下结论前核查关键主张。 这次我选的问题是： AI Agent 公司如何选择产品方向：开发者工具、企业工作流、研究助手，哪个更值得做？ 这个问题比单纯问“某个技术最近有什么进展”更难，因为它没有标准答案。要同时看市场需求、付费意愿、竞争格局、技术门槛、销售周期、融资叙事、短期落地难度和长期空间。 我用中档 Deep Reasoning 跑了一次，也尝试了 Deep Discovery。后面这个模式更能体现 Apodex 的核心能力：它会把问题拆成多条研究线，分别查开发者工具、企业工作流、研究助手，再补充 VC 视角、企业采用率、市场规模、客户流失风险和具体创业机会。 比较有意思的是，它没有在第一轮搜索后马上给结论。它先做总览，再发现证据不够，于是继续补查 TAM、创业方向排名、Menlo Ventures、SaaStr、BCG、企业 AI 报告等来源。这个过程能看到它在不断确认：哪些判断有数据支撑，哪些只是看起来合理。 最后它给出的排序是： 1. 垂直企业工作流 Agent 2. 垂直研究助手 3. 开发者工具 它认为，2026 年对大多数 AI Agent 创业公司来说，最值得做的是“垂直企业工作流 Agent”。理由是这类产品更容易找到明确买方，也更容易证明价值：比如保险理赔、医疗账单、物流异常处理、合规监测、采购和库存管理。这些场景本来就有人力和外包成本，Agent 如果能节省时间、降低错误率或提升收入，客户更容易付费。 开发者工具当然是 AI 最成熟的应用之一，但竞争也最强。Codex、Cursor、Claude Code、Devin 这些玩家已经占住用户心智。新公司如果还只是做通用 coding assistant，很难讲出差异。除非团队本身有很强的开发者工具背景，并且能切入更细的方向，比如合规代码、安全审查、CI/CD 自动化、企业代码治理。 研究助手的机会也存在，但前提是必须垂直化。通用 research assistant 很容易被大模型和浏览器插件覆盖。更有价值的是法律、金融、药研、监管、投研这类高价值场景，因为它们需要引用来源、审计记录和人工确认。换句话说，好的研究助手最后往往会变成“研究型企业工作流 Agent”。 这次测试让我更清楚地感受到 Apodex 和普通聊天机器人的区别：它的重点是先验证、后下结论。对这种变量多、信息散、需要做取舍的问题，过程透明和证据核查比答案本身更重要。 所以我觉得 Apodex 更适合拿来处理这类问题： · 一个创业方向值不值得做？ · 某个行业现在是否适合进入？ · 技术趋势背后有没有真实商业机会？ · 一个投资判断有哪些反方证据？ · 复杂议题里，哪些结论可以相信？ 这类问题很难靠一次搜索或一次对话解决，需要一个系统把资料找齐、拆开比较、反复验证。Apodex 想做的就是这件事。 体验入口： 开发者可以在 Hugging Face 下载模型： 感兴趣也可以加入 Discord。

测试了 @Apodex_AI Apodex-1.0 这个深度研究模型，还真的有点东西。 我问它租用 B300 服务器部署 GLM-5.2 怎样才能盈利，分析过程和产出结果都比直接问 Claude Code 好太多了。 它不是常规的模型，而是主打开放式研究问题，比较适合来做行业投研、金融分析、生物医药等领域。 趁着现在还免费使劲蹬，可能过不久就要收费了。

我定投了一年多，收益率最高过20%，但说实话，我还是没搞明白正确的定投策略。 我把这个问题丢给了 @Apodex_AI，它能同时跑 150 个 AI子 agent，让他给我出了一份定投策略报告。 出来的几个结论挺反直觉的： 纳指 100 现在的 PE 历史分位是 87.66%，2011 年以来的高位区间。还在无脑定投的，得想想止盈的事了。 国内纳指产品费率差距比想象中大——最低 0.60%/年，老一代联接基金能到 1.00%。持有 20 年，光费率就差出去 15%。 至于周定投还是月定投？长期收益差不到 0.1%/年。我纠结这事纠结了好久，基本白纠结。 除此以外，这篇报告的每条结论都带引用来源，能反查到纳斯达克官网、CME Group、各基金公司官方文件。 完整报告我放在评论区

说个真相：2026 年最能赚钱的 AI 编程工具不是 Claude Code，是 Cursor。 年化 40 亿美金，Claude Code 25 亿，差一截。 这数字不是我拍脑袋，是我让 @Apodex_AI 跑出来的，一个主打“每一步先验证再往下推”的 AI 研究工具。 它没像聊天机器人那样秒回一段话，是真去查，最后给了份带 21 条引用的简报。 大方向它给的结论跟我体感对得上：Cursor 最能赚，Copilot 用户最多，Claude Code 体验最好。 但 AI 给的东西我有个习惯，挨条查，21 条引用翻下来，大多数站得住。 有一条没站住：它说 SpaceX 要花 100 亿买 Cursor 的 Colossus 超算。问题是，Colossus 是马斯克 xAI 的超算，不是 Cursor 的。 它也有很克制的地方。比如 Copilot 的收入，它没硬编一个数，直接标“微软没披露，这是估算”，还给了区间。 所以我真正想说的是：它把每一步推理、每一条来源都摊开给你了。正因为摊开，我才查得出哪条不对。换个黑盒聊天机器人，你连查都没得查。 经过验证的简报，不等于你可以不验证。但它能让你验证，这件事本身就比大多数 AI 强。 报告全文 + 21 条引用我放评论了，现在注册免费试用体验，估计很快也就收费了：

Apodex ：一个面向深度研究而打造的 Self-evolving heavy-duty solver 专门解决那种"没有现成答案、需要大量调研才能搞定"的硬问题 可一次最多派出 150 个子 Agent 并行探索，总共能跑 15,000 步 在 BrowseComp 上超越了 GPT-5.5-pro，在 DeepSearchQA 上超越了 Claude-Opus-4.8 和 Kimi-K2.6... 在科研和金融领域具有强大的研究能力 ... 它的工作步骤是：深度研究—自我校验—撰写 主要特点： 1、多 Agent 团队协作：主 Agent 接到任务后拆解成子问题，异步派发给专业化的子 Agent，每个子 Agent 有自己独立的上下文、提示词和工具集。 子 Agent 的报告汇入共享报告池，编排器异步读取，不会被最慢的那个卡住。单任务最高可调度 150 个子 Agent，执行超过 15,000 步。 2、内置三层自我验证机制： 当子 Agent 报告出现分歧时，冲突审查员介入；具体声明需要落地时，事实检查员介入；草稿完成时，草稿审查员过一遍。 最后还有一个全局验证器对所有汇集的证据做终审。验证器在结构上是独立于推理器的，被提示去"评估"而不是"继续推理"，可以推翻前面的结论。 3、由一个专门的 AgentOS 驱动：与执行任务严格分离，它只负责通用的底层事务： - Agent调度 — 150 个子 Agent 谁先跑谁后跑，资源怎么分配。 - 模型和工具路由 — 这个子任务该调哪个模型、该用哪个工具（搜索引擎、代码执行器、数据库等）。 - 事件流 — 子 Agent 之间怎么传递消息和状态更新。 - 检查点和追踪 — 跑到哪一步了，出错了能不能回滚。 - 成本记账 — 这个任务总共调了多少次 API，花了多少钱。 - 权限管理 — 哪些工具允许用，哪些数据允许访问。 这种设计好处是：当你添加新应用时候，只需一个插件代码文件夹，底下的调度、路由、记账、追踪这些基础设施全都现成的，不用动内核一行代码。

Meet 𝗔𝗽𝗼𝗱𝗲𝘅 𝟭.𝟬 🔭 — a heavy-duty agent team for deep research, which sets the SOTA! The team searches the web, reasons over evidence, and writes reports where every claim is backed by an explicit 𝘦𝘷𝘪𝘥𝘦𝘯𝘤𝘦 𝘤𝘩𝘢𝘪𝘯, independently audited before delivery. 🌐