到现在都难以相信，Apodex 居然开源了！！
我一度认为非常有商业价值的产品！
还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！
这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1，
并且提出了一个我非常认可的概念：
AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。
什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事：
理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。
最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本，
为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。
它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。
Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。
第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算，
然后我临时补充了新的需求：
没错，在任务中我可以随时“插”，补充新的文件和想法。
*中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万；
*深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境；
*长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行；
*月预算不变；
普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。
但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！
它可以在任务过程中动态调整任务计划！！
这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态：
它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。
这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。
最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5