KanonAgent 是衡量 AI agent 真实增长信号的早期雷达。我们不做导航目录,也不做「什么都收」的产品库,更不是推荐网站 —— 只盯一件事:哪些 AI agent 的真实增长跨过了阈值,那一刻发生在什么时候,当时是多少、现在是多少。
起飞记录写进库就只增不改(数据库层面的 append-only 约束,不是口头承诺):判断错了也不删除 —— 一个会偷偷修改历史判断的雷达,没有任何参考价值。
我们不追发布声量、不卖榜单位置、不靠感觉推荐,只看真实牵引。
免登录、免费、无广告。中文优先,同时提供英文版。
名字的意思
Kanon(κανών)在希腊语里是「准绳、量尺」—— 用来衡量和校准的那把尺。
AI agent 正处在最喧嚣的阶段:人人都说自己能自主完成一切,真本事和包装混在一起,光看官网首页那句 slogan 根本分不出来。KanonAgent 只做一件事 —— 拿尺去量:把每个 agent 放到真实信号上察验(谁在用、哪个数字在动、收多少钱、到底替你干掉了哪件活),剔掉泡沫,把真正立得住的沉淀下来,形成这个行业的「正典」。
拼写用 K 不用 C,是为了和影像品牌 Canon 彻底分开 —— 我们量的是 agent。
我们在追什么
「AI agent」在我们这里取的是宽口径:能替你自主完成多步任务的产品都算 —— 编程 agent、工作流自动化、研究 agent、客服 agent、语音 agent、浏览器 agent,乃至套在模型上的垂直工具。我们不按「是不是大厂出的」筛选:大实验室的和两个人的团队做的,只要在涨,一样推荐。
目前库内已判定并在架的 AI agent 约 19,770 个,其中 19,468 个已完成「解决什么场景」的中文拆解。
近 24 小时新发现 260 个新产品进入观察池。
数据从哪来
多源聚合,互相补盲区:Product Hunt · Hacker News · GitHub · HuggingFace Spaces · Reddit · Lobsters · TrustMRR,以及开放的社区提交。不同源覆盖不同阶段 —— Product Hunt 看首发热度,Hacker News / Lobsters 看技术圈口碑,GitHub 与 HuggingFace 看开发者用脚投票,TrustMRR 看真实收入。
每个 agent 我们拆什么
光有一句简介没用。每个 agent 我们尽量补齐四件事:
- 解决什么场景(JTBD) —— 它到底替你干掉了哪件活
- 目标市场 —— 给开发者、给团队、还是给普通用户
- 定价 —— 免费 / 订阅 / 按量,读得到才写
- 牵引 · 为什么在涨 —— 是被谁在用、涨在哪个信号上
读不出来的字段我们留空,不猜、不编。这是我们的硬规矩:宁可少一行,不给你一个看着专业但其实是编的数字。
怎么用
- 首页按「崛起动能」排序 —— 想知道现在什么在起来,看这里
- 按用途选 agent —— 你有明确场景(要写代码 / 要做客服 / 要跑研究)时从这里进,目前覆盖 52 个用途合集
- 每个产品有独立页面,含中文拆解、热度曲线与同类推荐
- 发现了好 agent?直接提交一个网址,系统自动分析并收录,免登录
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