我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。

就在昨晚，智谱发布了GLM-5，宣布了“大模型玩具”的时代正式结束了。

我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。

推特上爆火热议的Pony Alpha其实就是GLM-5。
我也是熬夜实测，肝了一个可以一键安装使用的“Openclaw”（打引号是因为我做的比它好用），并且在GitHub开源了。
不知道你们发没发现，Vibe Coding这个词最近提的很少了，大家都不再去追捧一句话生成一个小应用这种感觉，说白了，那些简单的小需求玩多了也就玩够了。
Claude Opus这些模型，也都不再强调快，而是在强调慢。它们不再追求一次性生成，而是追求Agentic，让AI像一个真正的资深架构师一样，在长达数小时甚至数天的长程任务中，自主拆解、反复调试、最终交付一个复杂的系统工程。
实测完GLM-5，我感觉代码大模型真的从前端码农正式进阶为系统架构师，可以放下Opus的滤镜了（Opus实在是太贵了，有点用不起）。

实测复杂任务

直接上难度，我用GLM-5做了一个在手机上随时让AI干活，而且安装非常简单的Agent系统，能控制桌面的Claude Code、CodeX等等，一键安装，快速连接飞书。

正好也给大家演示下，我们平时是如何用AI写代码的。
先配置下GLM-5的API。
在Claude Code的配置中 ~/.claude/settings.json ：
配置如下内容，或者在你的代码目录下配置也可以。

{"env":{"ANTHROPIC_BASE_URL":"https://openrouter.ai/api","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"sk-or-v1-ccbf7b62a8ed76253eb","ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"openrouter/pony-alpha"}}

相当于把默认的ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL模型换成GLM-5去openrouter看实际上消耗也是0。

然后我们正式开始使用这个模型进行开发。
GLM-5其实是很聪明的，所以提示词我觉得就应该是大道至简，而不是写了密密麻麻千字的提示词，而是慢慢地去引导模型完成一项复杂的任务。
下面这是我用的第一轮提示词。

Openclaw最近口碑有点差，虽然它很火，但骂声一片还是没能挡住。
那就掀桌子吧，我用GLM-5写的更好，而且也直接开源了。
现在Openclaw这项目里面已经非常混乱了，里面加入了太多功能，官方的文档都已经相当庞大，如果想完全上手还是挺困难的，于是我就想着基于rust语言开发一个新的工具，接入大家常用的飞书，相当于一个Agent工具的集合远程控制工具，这样就可以远程手机控制自己的电脑去干活了，而且不必绑定单一的Agent工具，可以随时随地让自己的Agent使用电脑来工作，还有一点，我们实际上让模型参考了CodeX、Openclaw 还有happy coder三个开源项目，参考一下他们好的地方，然后做到更加完善。
GLM-5自主思考了3分钟，给出了一个很好的设计方案，让它去执行写代码。

实际上现在一般的对话都是区分会话上下文的，但是Openclaw配置上机器人后，实际上是在一个主会话里，但是我们这里的设计不太一样，我们主要是任务制的，我们并不想单纯在手机上和AI聊天，有太多的聊天工具了，我们想要的是任务制，也就是我只要布置任务，交付给我结果就好了。
现在的Agent最核心的工具就是Bash工具，一个Bash工具可以创造无限可能，我们的Agent实际上力求简单，因为我们不想重复造一个Claude Code，现在有太多好用的工具，Claude Code，codex，Gemini cli，Opencode 等等，这样相当于我们拥有了一整个Agent团队。
中间仅出现过几次构建错误，总共用了半个多小时就完整写完了，并且可以自己配置自己的飞书机器人。
只需要运行myagent init会有引导界面，填入所需要的密钥，还有飞书应用的appid密钥等等字段就好了。

Workspace是工作目录，也就是Agent需要一个文件夹来工作。
下面是飞书机器人密钥的获取方法。
先在飞书开放平台创建应用。

导入所需的权限，把下面的配置复制进入导入。

{"scopes":{"tenant":["cardkit:card:read","cardkit:card:write","cardkit:template:read","im:message.group_at_msg:readonly","im:message.p2p_msg:readonly","im:message:send_as_bot"],"user":[]}}

添加应用能力，在机器人那个卡片上点击添加。

发布版本。

拷贝App ID和App Secret 。

然后把这个应用凭证填入到myagent的初始化界面里，然后运行myagent start 就会在后台运行了。
还需要前往飞书事件配置里添加接受消息的事件权限。（订阅方式使用长连接添加接受消息事件）注意这一步不能提前做，因为飞书只有检测到了你和它建立了连接才允许你选择长连接方式。

现在我就可以在飞书使用 /claude 命令来使用Claude Code，也可以直接对话使用（我们自己实现了一个只有bash工具的Agent），未来还准备加入更多Agent工具。

可以看到已经生成了一个非常不错的Word。

开源连接：
https://github.com/vecbase-labs/myagent
可以用GLM-5用到爽。

如何选开发模型

经常会有很多朋友问，我编程到底用哪个模型啊，国产模型有没有好的啊，哪个开源的模型好啊。
挑了K2.5和Opus来对比下，怎么选就清晰了。

VS Kimi 2.5：Kimi的强项是前端审美和极速反馈，它能帮你快速搓出一个好看的 Demo。但如果你要写的是编译器、操作系统内核、或者重构一个万行代码的遗留系统，GLM-5 的架构思维是压倒性的。
VS Opus 4.6：之前有人为了省钱想了个歪招，用Opus负责思考，用国产模型负责干活。海外大佬和开发者高度评价GLM-5，认为GLM-5智能和风格类似Opus，达到开源第一。

看我测试开发的这个Agent系统就可以了，GLM-5完全胜任。
话说回来，今天提到GLM-5写后端的能力强，我朋友给我说，他认为以后的软件形态是没有页面的，也可能就是个简单的命令行，大家都不需要UI，谁想要UI的话就现生成一个，这问题你们怎么看？

写在最后

别在AI时代，只做一个搬运工。
实测完GLM-5我一直在思考，当AI已经能像资深后端一样思考架构、像顶级架构师一样自动规划长程任务时，我们要往哪里去？
答案其实就在GLM-5的进化里，从“执行”转向“调度”。
GLM-5的开源，把原本只有顶尖大厂、昂贵闭源模型才拥有的Agentic深度，彻底交到了我们每一个普通开发者手里。
GLM-5给了我信心，让我觉得海外顶尖编程模型不再是触不可及。
GLM-5是来替你干脏活、累活、大活的，是为了让你腾出手去思考更伟大的逻辑和更有价值的项目。
那些之前天马行空的想法如果还没有实现，丢给GLM-5试试，我觉得它能行。

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