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本周AI项目推荐:ego lite,open design,Monid...当Codex生态逐渐崛起

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作者 孙芮
微信 lombredeau

当Agent能力足够强,创业公司还能做什么?

也许不不需要再重新造一个 Agent,而是围绕 Agent 已经具备的执行能力,去补上它还缺少的那一块。

头部 Agent 正在逐渐形成自己的生态。它们负责理解需求、拆解任务和执行,创业公司则可以从浏览器、设计、视频、工具调用、支付等具体能力切入,把原本独立存在的软件和服务,变成 Agent 可以直接调用的能力。

这也意味着,创业公司的机会也许就在给 Agent 补上某一块能力中。

这些项目都从Agent单点能力切入,再尝试向更大的 Agent 产品或基础设施延伸。

因此,我们最近梳理了一批围绕 Codex这些Agent 创业的项目。它们并不都在做“Codex 插件”,但都在利用 Coding Agent 已经具备的执行能力,向外扩张,生长新的产品层。

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为 Codex 补能力

OpenDesign


产品概述

OpenDesign 是一个开源、本地优先的 AI 设计工作台,可以把 Codex、Claude Code、Cursor 等 Coding Agent 接进设计工作流。使用过程中用户可以直接调用这些 Agent,从一句设计需求出发,生成网页、原型、演示文稿、数据看板、图片和 HTML 视频等内容。目前 OpenDesign 已支持 20 多款 Coding Agent,并提供设计系统、Skills 和模板等配套能力。

团队背景

OpenDesign 背后的团队是 Powerformer,其创始人为Tom Huang,过去已经推出过 Refly、Nexu 等开源工具,2026 年推出 OpenDesign,在7月的 WAIC 曾有展示。

为什么值得关注

作为 Codex 等 Coding Agent 的“设计层”,OpenDesign 可以让 Codex 读取设计系统、调用 Skills,再把生成结果直接落到本地项目中。官方甚至单独推出了针对 Codex 的设计工作流,让 Codex 从代码窗口走向网页、原型、Deck 等设计产物。

ego lite


产品概述

ego lite 是一款专为 AI Agent 打造的浏览器,核心是让 Codex、Claude Code 等 Agent 真正拥有一个可以操作的浏览器。它基于 Chromium 构建,Agent 可以通过自然语言直接完成打开网页、点击、输入、滚动、截图等操作,并能够复用用户已有的浏览器登录状态。官方同时提供 Codex Skill,让 Codex 可以直接调用 ego lite 的浏览器能力。

团队背景

ego lite 背后的团队是 CitroLabs ,创始人敖特过往是拥有美团光年之外的产品经验,目前团队正在打造个人Agent产品ego。

为什么值得关注

ego lite 给 agent 补上了可以灵活使用的“眼睛和手”:Agent 负责思考和执行任务,浏览器负责把这些指令落到真实互联网。

Coding Agent 进一步走向部署、测试、研究乃至执行真实工作时,浏览器很可能成为 Agent 最重要的操作界面之一。

HyperFrames


产品概述

HyperFrames 是 HeyGen 推出的开源视频渲染框架,可以让 Agent 直接通过写代码来生成视频。它可以把产品介绍、数据可视化、动画、字幕、社交媒体视频等原本需要在专业视频软件中完成的工作,转化成 Agent 可以理解和执行的代码任务。

HeyGen 增加了网站转视频、PR 转视频、Figma 转视频、云端渲染、素材库等能力,并将 HyperFrames 进一步接入自己的 Video Agent,让 Agent 可以同时完成脚本、配音、数字人、字幕和动态视觉的生成。

团队背景

HyperFrames 背后是 AI 视频公司 HeyGen。HeyGen 成立于 2020 年,由 Joshua Xu 和 Varun Dhar 创立,此前主要围绕 AI 数字人和视频生成产品展开。

2026 年,HeyGen 开始明显将产品能力向 Agent 和开发者生态延伸,并先后推出 HeyGen CLI、HyperFrames 以及面向 Coding Agent 的 Skills 和插件。6 月,HeyGen 宣布 ARR 达到 2 亿美元,并称用户规模超过 3000 万。

为什么值得关注

HyperFrames试图回答的问题是,如果未来的视频不是由人打开剪辑软件制作,而是由 Agent 完成,那么视频创作工具应该长什么样?

HyperFrames 把人的操作转换成代码,让 Coding Agent 可以直接参与视频创作。用户可以告诉 Codex“做一个 10 秒的产品介绍视频”,Agent 负责写代码、调用素材、调整动画并完成渲染。

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给 Codex 提供“工具和资源”

Monid


产品概述

Monid 给自己的定义是给 Agent 用的 OpenRouter,它一个面向 AI Agent 的工具调用和支付基础设施,可以把原本分散在不同服务商手里的 API、数据和工具,统一接到 Agent 可以直接调用的一层。Agent 不需要分别注册几十个服务、管理 API Key 或购买订阅,只需要通过 Monid 接入,就可以在运行过程中自行发现工具、比较价格、调用服务,并按次付费。Monid 目前已经覆盖搜索、社交媒体数据、销售线索、电商、股票、视频、图片、3D 生成、私有公司数据等多个领域。

团队背景

Monid 由 Shengkun Ye 和 Feiyou Guo 等人创立。Shengkun Ye 此前曾在 TabaPay 负责支付风险产品,也有微信的经历;Feiyou Guo 此前在 Amazon 担任软件工程师,拥有华盛顿大学计算机科学背景。带有较强的 AI Agent 和支付基础设施交叉背景。

就在这个月,Monid 宣布完成 210 万美元 Pre-Seed 轮融资,投资方包括 1984 Ventures、Llama Ventures、Untapped VC 和 Founders, Inc.。同期平台累计 Agent 交易量已经超过 400 万次。

为什么值得关注

Monid 解决一个过去主要由人承担的问题,也就是Agent 到底应该怎么获得完成任务所需要的工具。

现在的 Agent 如果需要搜索网页、抓取 Reddit、寻找销售线索、生成视频,通常需要开发者提前决定调用哪个 API,再分别申请账号、配置 Key、处理计费。Monid 把这一步也交给 Agent:Agent 先描述自己需要什么,再从工具市场中发现不同选项,根据价格、能力和任务需求进行选择,最后完成调用并从统一余额中扣费。官方把这一模式概括为“discover、run、pay”——让 Agent 从工具的使用者进一步变成工具的购买者。

OpenRouter 解决的是模型的统一接入和路由,Monid 则试图把类似的模式复制到 Agent 所调用的工具上。

AIsa


产品概述

AIsa 是一个面向 Agent 的资源与交易基础设施,核心思路是让 Agent 用一把 API Key,就能调用大量外部 API、Skills 和模型,并按照实际调用次数付费。

AIsa 支持 Codex、Claude Code等多种 Agent。开发者不需要分别申请不同供应商的 API Key,而是可以让 Agent 直接通过 AIsa 发现和调用工具;平台负责统一鉴权、路由、重试、计量和支出控制。除了 API,AIsa 还提供可以直接被 Agent 调用的 Skills,以及模型接入能力。

团队背景

AIsa 的创始人为Jordan Liu,核心团队由自前 Meta (US) 机器学习研究科学家、前 Visa (US) 令牌支付产品专家、头部公链 L2 核心开发者组成。

今年 7 月,AIsa 已完成 650 万美元种子轮融资,由阿里巴巴和 Tribe Capital 联合领投。

为什么值得关注

AIsa 与 Monid 有一定相似之处,但切入点并不完全相同。Monid 更强调Agent 如何发现、调用并购买工具, AIsa 是在搭建一层Agent Resource Layer:把 API、Skills、Models 和 Payments 放到同一个入口,让 Agent 获得完成任务所需要的“能力市场”。

目前,AIsa已经接入 x402、USDC 等机器支付方式,并在推进 Machine-to-Machine Payments。Agent 不只是调用 API,可以自主为搜索、数据查询或模型推理等场景付费。

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总结

把这些项目放在一起看,会发现围绕 Codex 的创业机会正在形成一条越来越完整的链条。

最底层,是 Codex、Claude Code 这样的 Coding Agent,负责理解任务、推理和执行。

往上一层,是 Monid、AIsa 这样的资源层,它们负责解决工具发现、API 接入、Skills、模型和支付等问题。

往下一层,是 ego lite、OpenDesign这样的能力层,为Agent提供垂直场景的能力。

这几类项目看起来做的事情完全不同,但背后的创业逻辑其实很接近:

这可能也是当前 Codex 生态最值得关注的创业方式。因为 Coding Agent 本身正在越来越像一个“执行引擎”。而执行引擎越强,上面可以承载的产品就越多。

如果这个趋势继续发展,未来可能会出现一批新的 Agent-native 公司——它们会占据 Agent 工作流里的某一个关键节点。

而这些今天看起来很小的单点能力,也许正是下一代 Agent 软件生态的起点。


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