主要观点总结
本文讨论了OpenAI发布的ChatGPT web端的canvas功能，回顾了Claude Artifact的实现方式，分析了OpenAI Canvas的通讯协议及其实现方式，并提供了个人评论。文章还涉及了对于LLM decode阶段中部分结构化元素的特殊处理等相关话题。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI发布了ChatGPT的canvas功能，该功能比Artifact更丰富，包括文本生成侧边注释和一定的交互功能。
canvas功能允许用户直接编辑生成的内容，甚至创建一个空canvas自己复制内容进去。通讯协议相对复杂，涉及结构化的消息传递和用户编辑等。
关键观点2: 回顾了Claude Artifact的实现方式，分析了其交互功能和内部实现猜测。
Artifact更像是一种结构化对象的展示方式，交互功能有限。内部实现可能采用了特殊的HTML tag格式，并可能进行了某些验证来避免生成错误的tag。
关键观点3: 详细分析了OpenAI Canvas的通讯协议及实现方式的猜测。
通讯协议涉及结构化消息传递、用户编辑、系统生成的指令等。服务器端可能存在一个workspace保存所有canvas文件版本。分析了服务器端的实现方式和可能的优化策略。
关键观点4: 个人评论及对未来发展的看法。
评论了产品的优缺点，表达了对于OpenAI如何打造Agent的担忧。提到了追赶者的挑战和对未来的展望。
文章预览
0、前言 2024.10.3日OpenAI发布了ChatGPT web端的canvas功能，看起来很像是Claude之前的Artifact功能，不过仅有文本和代码，没有Artifact的UI显示。 但实际用起来会发现，canvas功能比Artifact更加丰富，canvas功能包括： 可以对文本生成侧边注释，并可以进行一定的交互。 用户可以直接编辑生成的canvas内容，甚至让它创建一个空canvas，自己复制内容进去。 而当我去研究了canvas的通讯协议之后，发现并非我原本所想，这个功能的实现跟artifact并不相似。此外，在我对其行为进行一些研究之后，发现能够观察到的细节颇多，所以才写此文进行讨论，以及作为后续一些文章的素材。 本文更多的是讨论其服务端的可能实现方式，而不是通讯协议细节，所以本文只会讨论其逻辑上的通讯过程。 相关阅读： 展望o1路线的可改进方向 中的3.5节，LLM decode阶段的workspace设计 1、
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