零成本复刻Claude智能体！懒人闭眼入的开源替代方案，手把手搞定自动处理邮件/监控竞品/生成待办_网络存储

1. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

2. 给建议的AI看够了？MiniMax Agent 让AI直接住进你的电脑干活#AI新星计划#科技改变生活#MiniMAX#Agent#minimaxagent

3. 这篇斯坦福大学的论文直接让我大脑宕机了。他们构建了一个AI智能体框架，从零数据起步——无人工标注、无精心设计的任务、无演示样本，却在性能上超越了所有现有自博弈方法。它名为Agent0：通过工具集成推理实现从零数据释放自进化智能体（Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning）。他们达成的成果简直匪夷所思。迄今为止，你见过的所有“自我提升”智能体都存在同一个致命缺陷：它们只能生成比现有能力稍难一点的任务。因此，它们会立刻陷入瓶颈。而Agent0打破了这层天花板。事情出现了转折：研究人员从同一个基础大语言模型（LLM）中生成两个智能体，让它们相互对抗。1）课程智能体（Curriculum Agent）：持续生成难度递增的任务2）执行智能体（Executor Agent）：借助推理+工具尝试解决这些任务每当执行智能体能力提升，课程智能体就被迫提高任务难度；每当任务难度升级，执行智能体就被迫进化迭代。这形成了一个闭环的、自我强化的课程螺旋，且全程从零开始——无数据、无人工干预、无任何外部输入。仅凭两个智能体相互推动，共同迈向更高阶的智能水平。更厉害的是他们加入的“制胜法宝”：在循环中嵌入完整的Python工具解释器。执行智能体学会用代码推理解决问题；课程智能体学会设计需要工具辅助才能完成的任务。于是两个智能体持续升级迭代。最终结果？ → 数学推理能力提升18%→ 通用推理能力提升24%→ 性能超越R-Zero、SPIRAL、Absolute Zero，甚至击败了采用外部专有API的框架→ 全程零数据支撑，仅依靠自进化循环实现研究人员还展示了任务难度随迭代次数上升的曲线：任务从基础几何题起步，最终升级为约束满足问题、组合数学题、逻辑谜题以及多步骤工具依赖型问题。这是我们目前见过的最接近大语言模型自主认知成长的成果。 Agent0不仅仅是“更优秀的强化学习（RL）”。它为智能体搭建了自我引导智能提升的蓝图。智能体时代就此开启#ai创造营##ai生活指南##科技先锋官#

4. 全自动操控网页、一句话生成脚本、还能总结B站视频？真·AI浏览器Tabbit浏览器实测！

5. 港科大开源的项目OpenHarness，可以理解为轻量级的Claude Codegithub.com/HKUDS/OpenHarness• OpenHarness（oh）是 Claude Code 的超轻量级替代方案，完全用 Python 实现• OpenHarness 提供约 80% 的核心Agent功能• OpenHarness 仅用 Claude Code 3% 的代码量即可实现上述功能#How I AI#

6. 知名技术人 Will Larson（现任 Imprint CTO，曾任 Stripe 和 Uber 高管，《Staff Engineer》作者）撰写的构建内部智能体系列文章“Building internal agents”地址： lethain.com/agents-series/这是一套极具工程实用价值的 AI Agent 开发指南，记录了他在 Imprint 公司内部从零构建生产级 Agent 系统的全过程。与市面上侧重理论或使用现成框架（如 LangChain）的教程不同，作者主张通过“亲手造轮子”来深入理解底层逻辑，内容涵盖了从基础的 Prompt 管理、工具调用（Tool Calling），到复杂的上下文窗口压缩、自动化评估（Evals）及调试系统搭建等核心工程环节。该系列的核心价值在于解决“落地痛点”而非追求概念炒作。它详细探讨了如何通过“渐进式披露”策略处理超大代码库、如何利用“子智能体”架构分拆复杂任务，以及如何平衡“确定性代码”与“LLM 推理”的关系以提高系统稳定性。对于希望将 AI Agent 从演示 Demo 转化为可维护、可调试且具备实际产出的企业内部工具的工程师和架构师来说，这是目前最务实的必读参考之一。#科技先锋官##AI创造营#

7. 手把手彻底学会 Agent Skills！【小白教程】

8. #微博声浪计划##听见微博# 7款国产AI工具横评！谁才是你的菜？#国产AI龙虾谁更好用#豆包月活3.15亿成国民AI，通义千问开源称王，DeepSeek代码能力强还便宜100倍！Kimi能啃200万Token长文本，国产模型调用量首超半数，普通用户、程序员、科研党都能找到专属AI助手！凯文思考的微博音频

9. 3天赚1200刀？纯聊天就能捏出个能搞钱的 AI Agent！【教程】

10. 盘点一周AI大事(2月22日)｜不赚钱拔网线，龙虾狂赚1万工程师开源龙虾打工人ClawWork，10刀开局，7小时狂赚1万刀工程师Sigil开源首个全自主智能体The Automaton Kimi上线云端龙虾Kimi Claw 网易开源桌面版龙虾LobsterAI Google上线地表最强大模型Gemini 3.1 Pro Gemini接入音乐模型 Lyria 3 NotebookLM升级，动动嘴就能修改PPT，还支持导出PPTX格式 Anthropic发布Claude Sonnet 4.6 Claude与Figma官宣史诗联动，Claude Code写的页面能一键导入Figma 阿里开源最强行动智能体 Mobile-Agent-v3.5 字节开源极速生图模型BitDance Tavus发布最强数字人模型Phoenix-4 Taalas研发出革命性AI芯片HC1 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #OpenAI #智能体

11. OpenAI原生AI浏览器！值得拥有的N个理由～

12. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

13. 全托管操作？让AI开始思考，人类不再浏览的AI浏览器

14. LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？

15. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

16. 打造13个Claude Agent 互相 review 彼此↓ Reddit 一个开发者用 OpenClaw 框架搭建了 13 个 Claude Agent，让它们像真实团队一样工作：有人写代码，有人 review，有人测试，有人查安全漏洞。然后还互相 review 彼此的工作。 1 Writer Agent → 生成代码 2 Reviewer Agent → 逐行审查，对标 code review 标准 3 Tester Agent → 设计测试用例，验证逻辑 4 SecurityAuditor Agent → 扫描安全漏洞 5 Optimizer Agent → 性能优化建议 6 DocumentWriter Agent → 生成 API 文档 7 QA Agent → 最后一关，综合检查 ... + 6 个其他专业角色 vs. 链式流程（A→B→C），这个设计采用质量门控流程。Reviewer 必须 approve 才能进入下一阶段。出问题时反馈重做。成本控制？看起来 13 个 Agent 全力跑，tokens 肯定爆炸。但这个哥们用了几个聪明的招： 1. Context 优化 Writer 不需要看 test cases，Tester 不需要看文档。每个 Agent 只加载相关上下文。这一招可以干掉 80% 冗余 token。 2. 采样策略不是每一行代码都通过全部 13 个 Agent。核心路径 100% 检查，非关键路径采样。 3. 缓存和复用已审查过的代码片段不重复审查。测试用例库复用。架构决策缓存。结果呢？ - 单个开发者 Claude Code：每天 5-20刀 - 13 个 Agent 团队：每天 15-30刀（成本增加不多，质量翻倍）实际对比维护 10 万行代码库： 1. 传统手工做法 - 人工 code review：8 小时 - token：50-80刀 - bug 漏过率：5-10% 2. 13 个 Agent 团队 - 总耗时：30 分钟（Architect 规划 → Writer 并行生成 → Reviewer 自动审查 → 全流程质量门控） - token：20-25刀 - bug 漏过率：<1% 为什么这个方案特别？ 1. 角色化 > 能力化不是「给 Claude 一个超级 Prompt 让它什么都会」，而是「给每个 Agent 一个明确的职责」。 Writer Prompt：「你是代码作者，你的工作是...」 Reviewer Prompt：「你是资深 code reviewer，标准是...」角色专业化自动带来质量提升。 2. 质量门控自动化传统 code review 是人工 bottleneck。Agent review 是自动化 + 可扩展的。 3. 知识积累每个 Agent 的执行历史（什么被 reject、为什么）可以持续优化 Prompt。这是机器学习意义上的反馈循环。 4. 工程意义这不是「用 AI 替代人」，而是「用 AI 团队协作替代个人英雄主义」。更接近真实团队的工作方式。背后的思想转变从「Prompt Engineering」→ 「Architecture Engineering」以前我们花时间优化单个 Prompt，试图让一个 AI 更聪明。现在聪明的做法是设计系统，让多个 AI 通过角色分工和质量门控，集体产出更高质量的结果。原文：www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rga7f5/how_i_built_a_13agent_claude_team_where_agents/ #how i ai##程序员#

17. 周末看完吴恩达 DeepLearning AI 「Agentic AI」的视频，整理了一下第二部分的笔记（第一部分：网页链接）四、实用的开发经验1. 评估：快速迭代，数据驱动在开发Agentic AI时，不要陷入长时间的理论讨论。最有效的方法是：1）快速构建一个MVP：无论初始版本多简陋，先让它跑起来。2）基于输出构建评估：将MVP的输出与人类专家结果或期望结果进行对比，找出最容易出错的环节，并针对这些薄弱点开始构建评估体系。3）持续迭代：评估系统不是一次性的，需要随着Agent的演进而不断优化。2. 构建评估体系的框架可以从两个维度来设计评估方法：- 评估方法：使用客观代码 vs. 使用LLM进行判断- 真实值可用性：有标准答案 vs. 无标准答案组合起来，形成四种主要策略：1）有真实值 + 代码评估：最客观可靠。例如，判断发票日期是否与预期一致，或使用正则表达式匹配关键信息。2）有真实值 + LLM评估：适用于需要理解内容或符合特定标准的任务。例如，在评估一篇研究文章的总结时，可以先提取原文中的关键观点，然后让LLM判断AI输出中包含了多少个必须存在的关键点。3）无真实值 + 代码评估：通过简单规则进行基础校验。例如，检查输出内容是否大于10个字符。4）无真实值 + LLM评估：最主观、也最灵活。完全依赖LLM根据一套评分标准进行判断。3. 优化与分析：从Trace入手Agent的出错点可能很多。一个关键习惯是分析执行轨迹（Trace）。通过对比每一步的中间输出与预期结果，可以精准定位需要优化的具体步骤。一个有效的方法是使用表格或Excel，统计每一步的错误发生率，从而将优化资源集中在错误最多、影响最大的环节。4. 组件级评估除了端到端的整体评估，对单个组件进行独立评估同样至关重要。这能让你更快速、更精准地测试和优化特定模块，而无需运行整个复杂的工作流。5. 优化LLM组件的性能当发现某个LLM组件是瓶颈时，可以从以下方面入手：1. 优化提示词2. 尝试不同的模型3. 将任务进一步细分4. 对模型进行微调作为开发者，培养对模型的“直觉”非常重要——了解哪种模型适合哪种任务，以及在性能、延迟和成本之间如何取得最佳平衡。一个提升直觉的好方法是：多阅读和研究其他人写的优秀提示词。6. 关于延迟与成本延迟和成本固然重要，但不应在初期过度优先考虑。通常的策略是：先集中精力提升准确率，确保Agent能正确工作，最后再针对性优化其延迟和成本。总而言之，实际的开发过程是一个 “构建-分析-优化” 的快速、持续迭代的循环。五、高度自主的Agent设计模式1. 规划Planning在这种模式下，我们为LLM提供一系列可用工具，并要求自主规划出完成给定任务的工具调用步骤序列，然后系统按此计划执行。另一种非常有效的规划技术是让LLM生成代码，通过执行代码来完成任务。单纯让LLM输出工具执行步骤会面临挑战：- 任务步骤可能异常复杂，难以用简单序列描述。- 现有工具可能不足以覆盖所有场景，导致需要频繁添加新工具来处理各种特殊情况。在这些场景下，让LLM生成可执行代码（而非固定的步骤列表）来动态处理流程，就成了一种更强大和灵活的解决方案。研究表明，利用代码执行可以大幅提升Agent处理复杂问题的能力。2. 多智能体工作流当任务过于复杂时，可以由多个专门的智能体协作完成。常见的协作模式有：1）串行智能体：智能体们像流水线一样工作，前一个智能体的输出是后一个智能体的输入。2.）分层智能体：一个主管智能体充当调度器或管理者，它将任务分解并分配给其他子智能体，并汇总和整合它们的工作结果。#ai创造营# #程序员#

18. LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

19. 大家经常说的编排（Orchestration）Agent 似乎也不是必须，看 Anthropic 那个让 16 个 agent 并行两周不打架的案例：这是 Nicholas Carlini 的编译器项目。最有意思的是他绕过了复杂的 agent 编排，回归了最朴素的如图所示 Bash Shell 循环：🛠 同步协议：任务池：一个名为 current_tasks/ 的共享文件夹。互斥锁：智能体写入 .lock 文件标记“我在做了”。分布式协同：利用 Git 处理并行修改，连合并冲突（Merge Conflict）都由 Claude 自行解决。🔄 单次 Loop 逻辑：启动：容器启动，拉取 upstream 最新状态。寻路： Claude 扫描目录，认领没被锁定的任务。交付：完成编码，更新进度文件，git push 并释放锁。current_task 从哪里来？所有 agent 都可以往里面提交任务，这个应该是写在 AGENT_PROMPT.md 启动规则里面。对于长任务 agent 来说，这种设计模式省去了昂贵的编排管理成本，非常值得借鉴。

20. 盘点一周AI大事(3月1日)｜龙虾开车跑滴滴工程师开发出首个能自主进化的龙虾Ouroboros Anthropic官宣龙虾摩尔定律 Claude全面升级为龙虾 Cursor上线程序员龙虾Cursor cloud agents Perplexity上线云端龙虾Perplexity Computer MiniMax上线云端龙虾 MaxClaw 阿里开源国产龙虾CoPaw Standard Intelligence发布最强电脑操作模型FDM-1 Confluence实验室开源通用求解龙虾 Google上线最强生图模型Nano Banana 2 Quiver发布最强矢量图模型 Arrow 1.0 Meta开源最强矢量字体模型VecGlypher 英伟达发布VR视频模型Generated Reality 研究员开源VR老婆Sarah #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #龙虾 #openclaw

21. API要200刀，老金找到零费用替代方案Agent Reach，实测9大平台!

22. MemPalace：好莱坞女星米拉·乔沃维奇携手开发者推出开源AI记忆工具，基准测试夺冠知名演员米拉·乔沃维奇（Milla Jovovich）与工程师Ben Sigman共同开发了一款全新的开源AI记忆工具——MemPalace，并于近日正式宣布发布。该工具采用“记忆宫殿”（Memory Palace）架构，灵感来源于古老的记忆术，能为AI代理（agent）提供持久、结构化的长期记忆。开发者表示，MemPalace完全本地运行，无需任何外部API或付费服务，用户可免费在GitHub上获取并使用。#人工智能# 据项目公布的数据，MemPalace在行业标准基准测试LongMemEval上取得亮眼成绩：原始召回率达96.6%，通过轻量级重排序后可达到100%，超越目前所有已发布的免费或付费AI记忆工具（如Mem0、Zep等）。不同于传统方案依赖AI自动总结和遗忘，MemPalace采用无损压缩技术，完整保留对话原文，并以虚拟“宫殿”中的房间、抽屉等结构进行组织，从而显著提升AI在长上下文场景下的记忆与检索能力。 Ben Sigman在社交媒体上兴奋地表示：“我们非常高兴能与好友米拉共同开发这款免费开源工具，它已在GitHub上线。” 米拉·乔沃维奇也在Instagram发布视频介绍项目理念，并鼓励开发者试用、反馈、Fork或贡献代码。目前项目已迅速获得数千星标，并开设了Discord社区供用户交流。开发者欢迎全球AI爱好者参与共建，推动AI记忆技术的进一步发展。

23. 源码被开源，Claude Code之父回应了：纯内部开发者手滑

24. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

25. AI Agents 速查表如果你正试图理解 AI Agent 的概念，这是一份不错的起点。目前关于 Agent 框架的讨论很多，但从核心来看，大多数框架都建立在同一组基本思想之上。这份速查表简单概述了从大型语言模型（LLM）到编排层（Orchestration）再到协议（Protocols）的关键构建模块。无论你是在探索 Agent 工具、构建内部自动化，还是单纯想更好地理解这个领域，它都很有用。什么是 AI Agent？1. Agent 结合了“推理能力”和“行动能力”。2. 它们不仅能回答问题，还能制定计划、调用工具、访问数据，并触发现实世界的操作。语言模型（Language Model）1. 它是核心的推理引擎，用来理解输入并生成计划或回应。2. 但仅靠它自身，无法在现实世界中执行行动。工具（Tools）1. Agent 用来完成有用任务的 API、函数或外部集成接口。2. 例如查询数据库、发送邮件或调用 Webhook。编排层（Orchestration Layer）1. 负责协调 Agent 的行为——包括其推理方式（如 CoT、ReAct 等）、步骤顺序以及与工具的交互。Agent 协议（Agentic Protocols）1. MCP、A2A 等协议让不同平台上的 Agent 能协作（如 Slack、GitHub），并在多个任务间保持上下文。构建 AI Agent1. 没有唯一的构建方式。2. 有的从一个 Prompt 起步，有的依赖低代码平台，还有团队构建完整的自定义框架3. 这份速查表展示了各种方式之间的取舍与权衡。如果你想理解 Agent 领域，或向团队解释它的原理，这份结构化的拆解会很有帮助。可以收藏下来，作为随时查阅的参考资料。#人工智能##程序员#

26. AI智能体离掌管全球经济决策又近了一步！ #大咖观察 #红衣聊AI #金融 #科技 #财经

27. AI圈突然“养龙虾”火了！OpenClaw这类开源智能体为什么爆火？国产KimiClaw、MaxClaw好用吗？小白养虾教程+避坑指南来啦！最近刷到#AI圈为何流行养龙虾了#，大家都在聊OpenClaw（前身Clawdbot/Moltbot），中文圈因为它那只红彤彤的龙虾图标，直接叫“龙虾”，部署运行它就叫“养龙虾”。这不是水产养殖，而是给自己养一只24/7能真干活的数字管家：通过Telegram/飞书/WhatsApp聊天下指令，它就能读写文件、操作浏览器、发邮件、管日历、执行shell命令，甚至帮你写代码、总结会议、监控服务器……不像ChatGPT只聊天，它是真正“长了手脚”的Agent。GitHub上openclaw/openclaw短短十几天破10万星标，现在已超23万，创下历史最快增长纪录。AI圈问候语都变成“你养龙虾了吗？”。🔻1. OpenClaw为什么突然流行？技术节点到了，还是大家对“自动干活”期待爆棚？两者都有，但核心是“技术甜蜜点”终于到来 + 期待值被彻底点燃。• 技术成熟到拐点：2025-2026年LLM的长上下文 + 工具调用（tool-use） + 推理能力大幅提升（Claude Opus系列、Kimi K2.5、MiniMax M2.5等）。OpenClaw把这些“大脑”接上本地/云端环境，实现了持久记忆 + 自主执行 + 多Agent协作。它不是一次性对话，而是像真人秘书一样：后台常驻、心跳监控、cron定时任务、Skills插件生态（社区已有5000+技能）。以前Agent要么云端黑盒、要么太笨，现在“最后一公里”（真能操作你的电脑/文件/应用）被打通了。• 对自动干活的期待变高：AI从“聊天玩具”进化到“一人公司生产力神器”。极客、一人创业者、小团队都想解放双手：早上醒来龙虾已经把邮件清完、日报生成好、航班值机搞定。加上开源自托管（隐私可控、可深度定制），还有养成游戏式的乐趣（给它起名、调性格、看它“进化”），FOMO情绪直接拉满。• 门槛暴降 + 社区病毒传播：官方一键curl安装脚本，阿里云/腾讯云有镜像。国内厂商直接推零部署版（见下文），让小白也能玩。Meme文化加持，B站/小红书/Threads全是“龙虾短剧”“龙虾帮我拍视频”演示，瞬间出圈。简单说：技术终于够用 + 大家早就想“AI替我干活” + 开源+生态+趣味，让它从开发者玩具变成现象级狂欢。🔻未来方向：多Agent团队协作（一只管代码、一只管营销）、记忆插件（LanceDB等让它“越用越懂你”）、RL个性化（聊天反馈自动优化）、技能市场成熟。最终可能成为个人OS级助手，甚至带动“赛博劳动力”时代。但安全和可靠性仍是最大瓶颈，预计2026下半年会更稳。🔻2. 国产KimiClaw、MaxClaw这类“云龙虾”好用吗？超级推荐小白入门！门槛低、成本可控、中文体验优秀，真正把“养龙虾”从极客专属变成大众玩具。• KimiClaw（月之暗面）： • 怎么用：去kimi.com/bot → “创建Kimi Claw” → 一键部署（浏览器里搞定，无需服务器）。 • 优点：K2.5模型中文/多模态强，40GB存储 + 5000+ Skills生态，飞书/微信/Telegram无缝对接。部署后自然语言聊天就能更新、装插件、办公自动化（文档总结、群聊管理超顺）。 • 订阅：Allegretto及以上（约199元/月，包年划算），包含Agent额度。无需自己配API Key。 • 实测反馈：上手半小时就能用，适合办公场景。但复杂长任务有时不如本地Claude版“聪明”，token消耗不透明。• MaxClaw（MiniMax）： • 怎么用：MiniMax Agent网页端点“MaxClaw” → 选择专家/自定义 → 一键云托管。 • 优点：真正零部署、7×24云端常驻，基础会员（据说39元起）就能用M2.5模型（编码/办公强），免额外API费。支持飞书/钉钉/Telegram，直接指挥它拍短剧、监控资讯、生成报告。预置1.6万+专家社区。 • 实测反馈：比KimiClaw更“傻瓜”，适合完全不想折腾的人。云端隔离安全性稍好，成本可预期。但自定义深度可能不如本地版。🔻两者都好用极了，尤其是对非程序员。国产模型中文适配好、价格亲民，直接解决自部署痛点（环境报错、服务器费用）。推荐顺序：MaxClaw（最懒人） > KimiClaw（生态丰富） > 本地OpenClaw（极客深度玩）。缺点是云版隐私稍弱、模型能力上限依厂商，但日常自动化已远超纯聊天AI。🔻3. “养龙虾”入门教程（小白版）+ 重要注意事项零编程云端版最简单（推荐新手）：1. KimiClaw：kimi.com/bot → 创建 → 充值订阅 → 自然语言聊天“帮我连飞书” → 按提示填AppID/Secret → 搞定。2. MaxClaw：MiniMax Agent网页 → 点MaxClaw → 选配置 → 连聊天App → 立即可用。进阶本地OpenClaw（官网版，功能最全）：• 一键安装：终端运行 curl -fsSL 网页链接 | bash（支持Mac/Windows/Linux/Docker）。• 配置：填LLM API（推荐国产省钱：Kimi/Qwen/Gemini免费额度），连Telegram/飞书（有现成插件）。• 个性化：编辑AGENTS.md写性格、装Skills（ClawHub社区搜）。• 24/7运行：Mac Mini/VPS/Docker最稳，Tailscale远程访问。更多保姆级教程：各个长视频平台搜“OpenClaw部署”或“KimiClaw飞书”，深求社区/有图文。官网docs.openclaw.ai有Wizard向导。🔻重中之重：注意事项（别踩坑变“赛博灾难”）：• 安全第一：OpenClaw有高权限（能读写全盘、执行命令），prompt injection风险真实存在（网页隐藏指令可能让它泄露密钥）。建议：Docker/VM沙箱隔离、专用Mac Mini、严格allowlist、备份数据、从小任务验证。已有Google账号因OAuth滥用被永久封案例，韩企已禁员工用。• 费用监控：活跃龙虾一晚上能烧几百token，国产云版可控，本地用免费模型+限额。• 可靠性：偶尔卡住、错操作（删错文件）、健忘（用LanceDB记忆插件解决）。永远人工审核关键任务。• 隐私：API调用数据去模型商，本地部署更安心。• 法律/合规：别让它自动支付/操作敏感账号，先测试。🔻养龙虾本质是“实验数字生命”，乐趣无穷但别all in生产环境。建议先用MaxClaw/KimiClaw试水，觉得香再本地深度养。养龙虾火爆，标志着AI真正从“助手”走向“同事”。技术节点到了，大家对自动化的期待也终于被满足。未来每人一只龙虾不是梦，但安全和迭代空间还很大。你养了吗？欢迎分享你的龙虾叫什么名字、在干啥～ 🦞#过个有AI年##HOW I AI#

28. 在线使用 AI Agent 经常遇到一个难题——让它读懂推特、Reddit、YouTube、小红书等网络内容，不得不面对付费 API、封锁、登录、数据清洗一大堆麻烦。一个超级实用的开源项目 Agent Reach，能给你的 AI Agent 装上“互联网之眼”：一条命令装好工具，立刻免费读推特、搜 Reddit、看 B站视频字幕、小红书内容，全网覆盖，零 API 费用。最强大的是，支持的平台多且丰富：Twitter、YouTube、Reddit、GitHub、Bilibili、小红书、抖音、LinkedIn、Boss直聘……还支持 RSS 订阅，覆盖你工作生活学习中的绝大多数线上信息源。特色功能：- 一键安装，自动配置依赖，告别复杂折腾；- 多平台多工具联动，内置网页阅读器、视频字幕提取、语义搜索等强大功能；- 支持 Cookie 登录，安全隐私更有保障，Cookie 只存本地不外传；- 持续更新，渠道堵点和封锁随时修复，维护者每天都在用全力支持；- 可插拔架构，自由替换底层工具，灵活满足个性需求。支持所有能跑命令行的 AI Agent，如 Claude Code、Cursor、OpenClaw 等。只要一句话“帮我安装 Agent Reach”，几分钟就能给它网眼，让它驰骋于互联网海量信息。GitHub：github.com/Panniantong/Agent-Reach如果你想让 AI 真正通互联网，看懂全网内容，Agent Reach 绝对值得收藏！#AI创造营##人工智能#

29. 今天 GitHub 的 Trending 被 Agent 类项目集体占领了，星标涨得最猛的五个项目全部跟 AI Agent 相关。逐个拆解一下。涨得最凶的是 NousResearch 的 hermes-agent，24 小时新增 8800 星。它要解决的是 Agent 领域一个老大难问题：没有记忆。传统 Agent 每次对话都是从零开始，上一轮聊过什么全忘了。hermes-agent 做了一套动态 patch 机制，让 Agent 能够持续积累对你的了解，用得越久越懂你的习惯和偏好。相当于给 Agent 装了一个可以自我进化的长期记忆系统。项目地址：http://t.cn/AXVpXePA 第二个是 TauricResearch 的 TradingAgents，24 小时新增 3900 星。思路很有意思，它用多个 Agent 模拟了一家完整的交易公司。有专门负责挖数据的研究员 Agent，有负责风控的 Agent，还有最终拍板的决策者 Agent。这些 Agent 之间会互相质疑、辩论，充分博弈之后才会下单。比起单个 Agent 拍脑袋做决策，这种多角色对抗的方式能有效降低冲动交易的风险。项目地址：http://t.cn/A6exS2vB 第三个是 SakanaAI 的 AI-Scientist-v2，24 小时新增 2000 星。这个项目更硬核，做的是全自动科研 Agent。基于 agentic tree search 驱动，能自己提出假设、设计实验、跑实验、分析结果，最后还能把论文写出来。一套流程走下来，一个 Agent 能顶一个小型实验室的产出。对科研效率的冲击是实实在在的。项目地址：http://t.cn/A6r9nT3h 第四个是微软官方出的 agent-framework，24 小时新增 1800 星。这是一个 Agent 编排框架，同时支持 Python 和 .NET，可以快速搭建和部署多 Agent 工作流。以前要实现类似的功能，很多人得靠 LangChain 加上一堆胶水代码硬拼，现在微软直接给了一套标准化的解决方案，从搭建到生产部署都覆盖了。项目地址：http://t.cn/AX7Y6Qr3 第五个是 Block 公司的 goose，24 小时新增 1500 星。它是一个开源的可扩展 AI Agent，定位比代码补全工具更进一步。它能自主完成安装依赖、执行脚本、编辑文件、运行测试这些完整的开发流程，基本上你给它一个任务描述，它自己跑完全程。项目地址：http://t.cn/A638oT2O 整体来看，这五个项目覆盖了 Agent 发展的几个关键方向：记忆与自我进化、多 Agent 协作与博弈、自动化科研、标准化编排框架、以及端到端的任务执行。Agent 正在从单点工具向系统化能力演进，这个趋势在今天的 GitHub 榜单上体现得非常明显。 #How I AI##科技先锋官#

30. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

31. 现在的AI浏览器正在让每个人都能“指挥AI军团”做事。 #大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI

32. Qwen3.5 开源王炸！多模态性能屠榜，本地部署 + OpenClaw 实战全流程！|零度解说

33. Flux 2.0 突然发布！最强开源、叫板谷歌 Nano Banana Pro 模型，在线免费实测及本地部署教程！ | 零度解说

34. 把手教你用上开源版Claude Code，Windows系统接入保姆级教程！

35. 开发AI Agent常常需要切换多个框架和工具，记忆系统难管理，技能创建繁琐，自学习循环还得从零搭建，效率低下。《Hermes Agent 从入门到精通》橙皮书，提供Nous Research开源AI Agent框架的完整实战指南。全书17章5部分，详解自学习循环、三层记忆系统、自动技能创建与演化，还包括安装、多平台部署和真实场景应用。GitHub：github.com/alchaincyf/hermes-agent-orange-book主要内容：- 从Harness工程到Hermes Agent核心概念；- 学习循环、记忆系统、Skills与工具生态；- 动手安装、首次对话、多平台运行与自定义；- 知识助手、开发自动化、内容创作、多Agent实战；- 自学习Agent边界与三方对比深度思考。免费PDF下载，支持开发者与AI爱好者快速上手，基于Hermes Agent v0.7.0。#AI橙皮书##HermesAgent##人工智能#

36. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

37. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

38. 5万人抢光「阶跃龙虾」：3分钟一键部署，「养虾」终于变简单了

39. iOS 微信开放全新能力！新增 ClawBot 插件可在微信内“养虾”

40. 深扒n8n Top100社区节点：装上这些“外挂”，AI工作流强大10倍！

41. 危急时刻谁能刹的住？！2025主流辅助驾驶方案四大极限场景AEB横评挑战

42. 一键部署Openclaw还能白嫖算力？绿联NAS送你“小龙虾”！

43. Moltbook 保姆级部署教程：从 0 到 1 本地运行 AI Agent（OpenClaw 对接） | 零度解说

44. 在本地一台全新的Windows和两个云端部署了龙虾，确实出现了经常不可用的情况，最稳定的竟然是家里的那个本地部署。现在上手的门槛还是比较高，哪怕是安装上了，再去找插件、安装插件，都需要一定的基础。更别提对自己龙虾的运维了。如果你本地有VS Code加Claude ，倒是可以用它来帮你去优化本地龙虾

45. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

46. #AI龙虾到底能干什么# 能干的不少，像是可以变成办公助手，整理邮件安排定时推送；或者对接包括PDF、Word等文件快速转换格式，给论文、一些资料进行总结，建立自己的知识库等。作为一个开源的AI Agent框架，能做到这样其实已经很出彩了

47. #腾讯工程师在楼下免费安装OpenClaw#这画面简直像AI时代的“宽带师傅”——不同的是，这次装的不是网线，是“龙虾”🦞～现在部署OpenClaw的成本越来越亲民，网上一堆简单好上手的教程，跟着走就能搞定；至于那些上门收费部署的服务？完全没必要掏这份钱～（悄悄说：免费的它不香吗？😏）

48. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

49. 全球开发者沸腾！小米MiMo接入Hermes Agent，限时2周免费用最强AI Agent框架

50. Hermes Agent 是什么？这个开源框架想让 AI Agent 越用越聪明

51. Hermes Agent，一个能自我成长的开源Agent框架

52. Hermes Agent + 多 Agent 协作

53. Hermes Agent

54. Hermes Agent

55. 我让 QClaw 自主学习 Hermes-Agent

56. Anthropic放大招，全托管企业级智能体平台 vs. 开源自托管

57. Hermes Agent一个能够伴随你成长的智能体

58. GitHub 单日 6485 星！Nous Agent 引爆 AI Agent 新范式

59. 【AI开源雷达】Github热门项目

60. GitHub 7k人收藏，港大开源轻量级OpenHarness，仅用 1 万行代码解构 Agent 架构！

61. 白嫖党狂喜

62. Harness Engineering

63. Gemma 4 现在免费微调了！零门槛打造你的私有“最强小模型”

64. 零成本微调 Gemma 4

65. 没有GPU算力？7个免费AI平台让你科研不掉队

66. Claude封杀龙虾后推自家Agent服务,又被开源平替了

67. Anthropic把Agent开发周期从3个月砍到3天

68. Claude 4月9日上线托管代理

69. 无需Root,教你怎么在手机上部署一个AI Agent

70. Claude封杀龙虾后推自家Agent服务,又被开源平替了—顶端新闻

71. Gemma 4改用Apache 2.0，开源模型商用更近一步

72. 炸场！腾讯开源tRPC-Agent-Python框架，Python开发者直接狂喜

零成本复刻Claude智能体！懒人闭眼入的开源替代方案，手把手搞定自动处理邮件/监控竞品/生成待办

精选参考来源