90%的AI智能体根本跑不通全流程：你的业务到底该选Make、OpenClaw还是Zapier？_服务软件

1. OpenClaw 你装错了！9个必备Skills + 正确模型搭配，一次搞定浏览器自动化！ | 零度解说

2. #电商很想聊# 未来 1–2 年，AI 会从“聊天工具”全面进入智能体（Agent）时代。像 OpenClaw 这类 AI 龙虾，会从“能回答”变成“能干活、能执行全流程”：自动拆解目标、调用工具、跨系统操作、7×24 小时跑业务。企业会批量部署“数字员工”，个人也会拥有专属 AI 助理。核心变化：AI 不再是辅助，而是生产力主体；职场人从“自己做”转向“指挥 AI 做”。不会用智能体的人，会快速被拉开差距。

3. AI时代，只要2头的人才，头部的人才会更重要，底部执行力强的，腰部的不上不下的最危险我未来几个月会继续强化AI智能体跟业务的融合1、多招头部的人才，能独立完成智能体设计、搭建、迭代的人才。这种人才月薪资可能需要2万以上。2、底部人才，基本就是无脑执行，智能体要求的动作。底部人才最后在被机器人取代。3、AI时代，就是要高薪多招985这种级别的人才来研究方法论和搭建智能体。搭建100个，把业务板块都智能体化。4、因为这是效率差距、质量差距，人有七情六欲，懒，摸鱼，迭代慢，人品，责任心，离职，矛盾，拉帮结派，这些很难避免，很难标注化5、我2026年会把所以的精力，放在业务智能体搭建上，把每个板块都智能体化。6、目前的运营已基本被智能体取代，智能体让你怎么优化，员工只需要执行即可。7、内容、直播脚本，话题，基本都被智能体取代了，其设计的脚本比员工更先进、数据也更好8、短视频AI化，大大降低了拍摄成本，还提高了质量和数量。9、直播AI数字人化，情绪稳定，发挥稳定，投产稳定。便于复制。10、流量在AI智能体化阶段，会变得越来越不重要。11、人就用在客户体验上，无法被AI取代的地方，服务上放更多的人。12、我未来几个月会专注做一件事，短视频的AI智能体化，然后就可以解放我自己和团队了。

4. 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#

5. 早高峰的地铁里，我的 AI 已经帮我接了 2 个单

6. 【从规则系统到智能体】在"State of Agentic AI: Founder’s edition"文章里看到的这句话，很准确地讲述了AI 智能体的优势「AI 智能体更擅长处理需要认知能力、推理和适应性的复杂、动态和非结构化任务。与遵循僵化、预定义规则的 RPA 不同，AI 智能体可以朝着一个目标进行推理，动态地即时决策，并随着时间的推移学习或改进——这使它们能够处理边缘情况 (edge cases) （也就是意料之外的特殊情况）和环境变化而不会“罢工”」最近在设计一个系统来尝试从日志和其他各种输入条件中，推断问题根本原因，也需要在规则还是智能体之间决策，最终决定还是走智能体的路线，最主要的思考点也是如何处理长期可能存在edge case，虽然短期内用规则可以稳定地跑个小半年，但是随着人员和系统的演进，规则会需要不断地调整和优化，以适应系统的变化。但智能体"可能"不需要。这其实也是规则系统和智能体之间的不同之处↓1. 从规则到目标：认知能力的引入RPA 的核心在于“规则执行”，而 AI 智能体的核心在于“目标导向”。前者关心的是如何执行，后者思考的是为什么执行。这种差异的根本在于：AI 智能体具备了“认知能力”——它能够理解任务上下文、评估环境状态、权衡路径，并根据目标进行推理与规划。我们给智能体设计的是一个目标和约束规则，智能体可以在我们设定的目标和框架内"有意识"地，对各种情况进行灵活处理。比如一个客服智能体，设计的目标如果是让客户满意，智能体可能会自己判断用户说话的语气和心情，进行灵活的应答。2. 从静态到动态：应对不确定性的能力传统自动化的假设前提是环境稳定、流程可预测。但现实世界往往恰恰相反：数据缺失、输入异常、系统变化、边缘案例频出。RPA 在这种情况下就像在固定轨道上运行的火车，一旦轨道错位，便无法前行。AI 智能体的关键特性在于适应性。通过持续学习与动态推理，它能够在面对不确定性时，仍然“保持行动”。比如，一个采购智能体在遇到新供应商流程时，不会立刻失败，而是通过知识库与反馈机制自行更新策略。这意味着系统不再“被动执行”，而是具备“自我修正”的能力。3. 从执行到进化：持续学习的闭环AI 智能体的强大之处不止在于智能决策，更在于长期的自我演化。RPA 的生命周期是线性的：开发 → 测试 → 部署 → 维护。而 AI 智能体的生命周期是循环的：感知 → 推理 → 行动 → 学习。这种循环形成了“认知闭环”，让系统能够随着时间推移而变得更强。例如，在销售预测场景中，智能体会根据过去的判断误差，动态调整模型；在运营优化中，它能自动发现流程瓶颈，提出改进建议。这种能力的积累，意味着 AI 智能体不仅能“做任务”，还能“改进自己”。为了让智能体能够进化，我们在一开始设计系统的时候就要考虑如何让智能体从过去的经验中学习。比如可能设计一个RAG系统，让智能体可以从历史处理的过程和结果数据检索相关经验，从而指导新的问题的处理。也可能是一个迭代的微调系统，用历史数据微调新的模型，用微调后的模型来处理新的问题，就代表了智能体的进化过程。RPA 让企业“自动化地做事”，AI 智能体让企业“智能地思考如何做事”。前者提升了效率，后者改变了决策。真正的智能化，不在于让机器代替人执行，而在于让系统具备理解和适应复杂世界的能力。#ai创造营##科技#

7. 我用 OpenClaw 搭建了一家"一人公司"，AI替我干活

8. AI智能体调度师是2026年随着多智能体系统普及而兴起的新兴职业，其核心工作是将多个专业AI智能体组建为一个高效、可控的“数字智能团队”，担任总指挥官和流程架构师，通过精准的任务拆解、动态调度编排、工具集成管理以及全链路监控治理，让多Agent系统稳定完成复杂业务目标。具体来说，首先将模糊业务需求转化为结构化的任务树，明确依赖关系、优先级、终止条件和回滚机制；其次是最核心的智能体调度环节，动态决定任务路由、并行策略、冲突仲裁、重试降级及角色切换；接着严格管理工具调用、API对接和外部系统集成，确保安全合规与审计；最后通过实时观测系统监控性能、成本与风险，并基于数据持续迭代优化调度策略。典型工作场景包括企业智能客服全流程自动化、营销报告自动生成以及跨系统业务闭环等。该岗位与提示词工程师相比更强调系统级运营与动态协调，需要从业者具备结构化思维、多智能体框架熟练度和业务理解力，目前多以AI应用架构师或多智能体开发工程师名义招聘，已成为企业智能体化转型的关键角色之一，前景广阔。#新媒沈阳聊ai#

9. 一人公司”与“超级个体”：AI时代，个人崛起的上限在哪里？

10. 部署AI智能体通常需要复杂的架构，LLM网关负责API路由，数据库管理多租户，安全层防止越权，还要额外的监控工具，来回切换部署颇为麻烦。GoClaw 把AI智能体平台的完整功能全部整合到一起，提供了生产级多租户AI代理解决方案。不仅支持20+ LLM提供商（Anthropic、OpenAI、Groq等）和7大消息渠道（Telegram、Discord、Slack等），还提供5层安全防护、多智能体团队协作、任务看板，甚至内置知识图谱和定时调度。GitHub：github.com/nextlevelbuilder/goclaw主要功能：- 多租户PostgreSQL隔离，每个用户独立工作空间和加密API密钥（AES-256-GCM）；- 20+ LLM提供商原生支持，含提示缓存和扩展思考模式；- 7大消息渠道接入，实时流式对话和多媒体处理；- AI智能体团队协作，支持同步/异步委托、共享任务看板；- 内置工具集：文件操作、网络搜索、浏览器自动化、图像/音频/视频生成；- 5层安全体系+速率限制、提示注入检测、生产级可观测性（OTel）；- 单二进制部署（~25MB），支持Docker Compose一键启动，$5 VPS即可运行。支持 Web仪表盘、Docker多平台部署，通过 make up 一键本地运行，适合AI开发者、团队和企业使用。#AI智能体##Golang# #多智能体# #LLM网关#

11. AI工作流与智能代理的五大关键洞见：1. 先从“代理化工作流”（agentic workflows）入手，而非直接追求“智能代理” 多数人提到“想要代理”，其实更需要的是“代理化工作流”。它更具确定性、可靠性且节省成本，是实现自动化的理想起点。2. 让智能代理聚焦单一具体任务比如Wade的邮件代理只做一件事：将100封邮件筛选为10封优先级邮件，基于“需操作”、“给助理看”、“仅供参考”等分类。聚焦让代理表现更优。3. 将自动化串联起来，逐步升级先做简单任务（如生成准备文档），再尝试把这些任务链式连接，产生更复杂且高效的效果。4. 把AI当作“初级员工”来培养不是自己亲自处理所有邮件，而是不断优化对AI的指令、反馈输出，像培养员工一样提升AI表现和效率。5. AI是思考的“合作伙伴”，而非替代品写文档时反复与AI互动，提供上下文和反馈，远胜直接采纳AI初稿。这样才能激发更高质量的创作。其他专家也认同：- 聚焦单一任务的代理比“黑盒”式复杂系统更有效 - 需要搭建合适的上下文、检查点和治理机制，确保自动化可靠 - 这套思路避免了“所有东西都是代理”的混淆，更适合企业应用 - AI助力提升思考清晰度，辅助决策，而非完全替代人类判断总结：真正落地的AI自动化，始于“代理化工作流”的精细设计和反复迭代，将AI当作可训练的团队成员，而非神奇魔盒，才能实现稳健、可控且高效的业务升级。链接：x.com/petergyang/status/1982815634280120493

12. 两个智能翻译产品案例：Politrans.org和TrueChina.life

13. AI 黑马 Clawdbot！从能说到会做的7x24h全勤数字员工！

14. 我用openclaw做了一个自媒体神器！云飞全自动压缩工具发布！

15. AI 智能体开发常常需要折腾各种框架和工具，LLM 模型调用繁琐，工具集成复杂，状态管理还得自己从头搭，调试起来异常麻烦。AI 智能体实战速成指南把从零到企业级落地的全流程浓缩成一套完整方案，助你快速上手实战。不仅有核心概念详解和架构设计，还提供 LangGraph、CrewAI 等框架实战案例、完整代码仓库，甚至企业级部署指南和优化策略。didilili.github.io/ai-agents-from-zero主要内容：- 核心概念详解，包括智能体架构、工具调用和记忆机制；- 多框架实战教程，支持 LangGraph、CrewAI、AutoGen 等主流方案；- 完整代码示例，从简单聊天机器人到复杂多代理协作；- 企业级落地指南，涵盖 RAG 集成、监控部署和性能优化；- 状态管理和调试工具，简化开发迭代流程；- 实际案例解析，如客服、销售和数据分析智能体。支持在线阅读和本地克隆，多平台浏览器访问，适合开发者、产品经理和企业团队快速上手 AI 智能体。#AI智能体##人工智能#

16. #OpenClaw概念股火了#最近全网疯传的OpenClaw 养龙虾，其实没那么玄乎——它就是个能直接动手操控你电脑的开源AI工具，不是聊天，是真能点鼠标、敲键盘、自动跑流程，因为图标像龙虾，大家都叫它“养龙虾”。对互联网大厂来说，这是一次底层逻辑洗牌。以前AI只能“说”，现在能“做”，从客服、文案、数据分析到简单研发，大量岗位会被AI智能体替代。云服务、算力平台、企业AI套件会迎来爆发，但跟不上节奏的大厂，会直接丢掉下一代入口。简单说：不是AI淘汰人，是会用AI智能体的公司淘汰不会用的。对咱们普通人，机会反而更直白。不用懂高深技术，先学会用OpenClaw自动化重复工作，写文案、做表格、剪视频、跑业务流程都能提速。想抓红利，就去做AI工具教程、定制工作流、代部署服务，哪怕是帮小商家、小公司搭一套自动化流程，都是实打实的新饭碗。一句话：OpenClaw不是风口，是AI从“动口”到“动手”的时代拐点，谁先上手，谁先吃肉。

17. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

18. #传阿里即将推出企业级AI旗舰应用# 千问模型加持，B端服务整合再下一城 🚀据彭博社及多家媒体报道，阿里巴巴最快将于本周推出全新的企业级AI智能体应用。该产品基于千问（Qwen）模型开发，由钉钉团队打造，旨在为企业提供强大的Agent能力。知情人士透露，该工具不仅能协助企业自动操作电脑、浏览器和云服务器，还内置了专门的安全功能以保障企业数据隐私。未来，阿里计划逐步将淘宝、支付宝、阿里云等集团旗下的B端商业服务整合进这一AI智能体产品中。目前，关于该产品的收费模式及初期整合程度尚不明确。此前，阿里CEO吴泳铭已宣布将在AI领域投入超530亿美元，并将AGI作为长期目标。【评论】从C端爆款到B端深耕，阿里正用“智能体”切开企业服务新战场当OpenClaw在C端引爆“养龙虾”热潮，阿里迅速将千问模型的触角伸向企业市场。这款由钉钉操刀的AI智能体，瞄准的不是“聊天”，而是“干活”——自动操作电脑、调用云资源、整合内部服务，直击企业效率痛点。这背后是阿里“AI+云”战略的深化：用智能体将淘宝、支付宝等B端能力串联，让企业像用“数字员工”一样调用阿里生态。在AI Agent从概念走向落地的关键窗口期，阿里正用最擅长的“生态整合”打法，卡位企业服务的下一个十年。

19. 一个针对跨境卖家的AI智能体

20. #男子靠AI开一人公司年营收达150万##微博声浪计划# 杭州创业者武培文靠AI开一人公司年营收150万，核心是将行业经验转化为AI标准化流程，为海外中小电商提供营销服务，客单价3000-5000美元，90%执行工作由AI完成，人力成本近乎为零，净利润率超65%。其成功依赖行业经验、客户资源及政策支持，但也存在收入真实性争议，能力门槛高，需理性看待AI创业。#听见微博# 锐车小叔的微博音频

21. AI 智能体驾驭 (Harness) 工程的兴起

22. 让AI直接解决用户的问题，是创业者适应AI时代的必修课。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业 #用户思维

23. 有人说“一人公司”是AI时代的下一个风口也有人说，未来很多公司，都会变成只有一个人的公司。那么真相到底是什么？一人公司背后真正的含义到底是啥？#大有学问 #红衣聊AI #企业发展 #管理思维

24. 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

25. Obsidian 打造AI化神经中枢：10个在用工作流分享搭配Claude Code｜Codex｜WorkBuddy｜OpenClaw

26. Obsidian 搭配什么AI工具？Codex篇保姆上手教程 ClaudeCode 对比

27. #多地政府发布政策支持养龙虾#【“养龙虾”潮起深圳、上海、无锡政府发布政策支持】一款面向AI智能体开发的开源框架OpenClaw正在迅速从技术社区扩散至产业与政府层面，行业掀起“养龙虾”热。继开发者与创业公司涌入后，地方政府也开始将其视为新一轮人工智能产业布局的抓手。近期，深圳、上海、无锡等地相继出台或酝酿支持政策，尝试围绕智能体生态建设新的产业集群。http://t.cn/AXViUdew 　　深圳龙岗区率先给出了较为系统的政策框架。3月7日，深圳市龙岗区发布的征求意见稿提出，将围绕OpenClaw与OPC（One person company，“一人公司”）构建创业生态，并从算力、数据、应用场景、资金与人才等多个环节给予支持。　　OPC是指借助人工智能工具，一个人即可完成过去需要团队才能完成的产品开发、运营和商业化流程的公司形态。随着大模型、智能体以及自动化工具的发展，一名开发者通过调用模型和部署自动化系统，即可完成代码开发、内容生产、市场推广和客户服务等工作。　　在一些地方政府的产业规划中，OPC被视为人工智能时代可能出现的一种新型创业组织形式。与传统创业公司相比，这类企业规模极小，但借助软件和自动化工具能够快速复制产品和服务。部分地方政府在“十五五”产业规划讨论中提出，希望通过建设算力平台、开源社区和开发者生态，吸引大量AI开发者和个人创业者集聚。

28. 新浪微博 AI 应用业务提效实践

29. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

30. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

31. 什么是 AI 智能体？

32. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

33. 2026年最硬的铁饭碗，是学会给AI当老板｜开年必读AI指南（一）有很多年轻朋友问我：“开复老师，2026年多智能体规模化上岗了，我会被替代吗？”我在零一万物的会议室里，有一块白板，上面写过各种各样的趋势判断。在今年，一个核心的观察是：今年是企业多智能体上岗元年。AI正在从“一人一工具”跨越至“一人一团队”。如果说，推理模型加持下，单智能体所实现的是任务处理的智能化，那多智能体则是像人类团队一样分工协作、相互检查，将企业内部的优秀能力沉淀为可复用、可组合的业务资产。在我看来，2026年，企业多智能体将作为“硅基军团”，在核心办公场景中扮演关键角色。我的观察是，如果你还把AI当成一个偶尔查资料的工具，如果你还在纠结于写PPT、填表格这些重复性工作，那确实应该有危机感。任何基于数字、可计算的、相对重复性的工作，AI会越做越好，越做越快，越做越便宜。不同于基于预设规则的RPA（机器人流程自动化），多智能体实现了从“执行”到“思考”的跨越：它能理解用户意图、自主拆解复杂目标、并灵活规划路径。这种从“端到端”的交付能力，让 AI 真正具备了职业属性。未来的职场，人与AI的边界将会被重新划分：人类会从繁琐的重复性工作中解放出来，去处理最核心的战略决策，去建立人与人之间那种不可替代的情感连接。所以，如何不被替代？答案不是去和AI拼算力，而是要进化你的“战略定义力”与“价值判断力”。- “战略定义力”：在复杂的业务环境里，为AI锚定战略目标。- “价值判断力”：要有能力审查AI的产出，识别潜在风险，为最终交付的社会价值与商业价值负责。未来企业架构将会是“人类架构师＋智能体集群”协同进化的超级智能体。而具备战略定义力与价值判断力的“复合型员工”将会是人机协作的核心。你最想把哪项令人头疼的工作交给AI？（图1由AI生成）#人工智能# #职场干货#

34. 如何成为世界一流的智能体工程师

35. #男子靠AI开一人公司年营收达150万#凌晨3点，冉伟还在电脑前。他说自己以前11点睡，接触AI后变成1点睡，现在全职做OPC，变成3点睡。这就是典型的痛并快乐着这个“OPC”，全称One Person Company，一人公司。一个人当老板也当员工，一台电脑一个工位，加上AI，就把公司办起来了。冉伟的公司去年营收150万。---最近，杭州几个区正在抢着发政策：上城区推“OPC创业第一城”，余杭区给“全要素护航包”，萧山区出“养龙虾”举措支持AI创业，滨江区帮创业者实现“算力自由”。中国数谷未来数智港里，一个工位月租七八百，前六个月租金、水电、网费、物业费全免。创业者来自各行各业：品牌设计、医疗器械销售……他们唯一的共同点是：工作基本靠AI完成。现在，AI正在把“公司”这件事拆解成“能力”的集合。以前，开公司需要凑齐一群人的技能。现在，一个人+AI就能覆盖大部分职能：写方案、做设计、算账、客服、营销。门槛被拉低了，但天花板反而更高了。当然，OPC不是所有人都能干的。它需要极强的自律和抗压能力。没有老板催你，也没有同事帮你，营收全靠自己跑。冉伟说了一句很真实的话：“一个人也要策马扬鞭。”---我问你，如果给你一台电脑和AI，你能一个人开家公司吗？#男子靠ai开一人公司年营收达150万#的相关内容，来智搜看看男子靠ai开一人公司年营收达150万

36. 使用Dify搭建工作流，实现自动化商品采集分析

37. AI Agent最新重磅综述：迈向高效智能体，记忆、工具学习和规划

38. 这个对 Agent 的定义和归纳挺好！Agent 是一种能够自主决策、执行任务、并在过程中动态调整行为的智能体。它并不是简单的问答系统，而是能理解目标、规划行动、调用工具、记忆状态，并根据反馈优化策略的智能执行系统。关键特征：（1）自主性：Agent 不依赖固定流程，而是根据上下文和已学到的信息动态决定下一步行动。（2）记忆能力：能够在多轮交互中保持状态，记住过往的操作与结果，用以改进后续决策。（3）工具使用：可以选择并组合不同的外部工具或系统，灵活完成复杂任务。（4）自适应性：在策略失败或信息不足时，能尝试不同方法或补充信息，持续优化执行路径。架构形式：（1）单智能体（Single-Agent）架构：由一个 Agent 处理所有任务，适用于中等复杂度的流程。（2）多智能体（Multi-Agent）架构：不同的 Agent 负责不同子任务，能处理复杂工作流，但需要协调机制确保协同一致。工作方式：Agent 通常会将用户请求拆解为子任务，通过搜索、记忆和工具调用等过程生成最终响应，并在此过程中不断判断是否需要更多信息、是否已回答过类似问题、是否需要切换策略。归纳起来：Agent 是具备理解、规划、执行、记忆与自我调整能力的智能体，能够以动态和自适应的方式完成复杂任务。#ai创造营# #程序员#

39. 50元开一人公司！我雇了芒格、乔布斯、马斯克给我打工！

40. 很多人问我：现在做AI创业，到底还有没有机会？其实机会很大，但试错的空间正在被快速压缩。#大咖观察 #红衣聊AI #创业 #AI创业 #人工智能技术

41. #龙虾#如今，“龙虾”已成为AI智能体OpenClaw的代名词，从美食符号变身科技、政务、资本领域的热词。这款可直接执行操作的AI工具，已在深圳政务系统投入使用。OpenClaw能够自动分析、处理、执行任务，实现全流程自动化操作。深圳公务员借助它实时处理民生诉求、快速完成审批与数据分析，大幅提升政务效率与响应速度。从科技工具到政务刚需，“龙虾”AI正成为新一代实用型智能生产力代表。

42. Kali Linux通过MCP集成Claude AI实现渗透测试自动化

43. 在线做科研太折腾，从灵感到论文得跑好多环节：文献查找、实验调试、论文写作，费时费力。开源项目 AutoResearchClaw 实现了从“聊个科研想法”到“生成完整学术论文”的全流程自动化科研！它能自动： - 挖掘 arXiv 和 Semantic Scholar 上真实文献，筛选高质量相关论文； - 自动设计硬件感知实验，运行沙盒代码，出结果还能自我修复； - 多智能体展开假说辩论和同侪评审，保障方法和证据一致性； - 生成 NeurIPS/ICML/ICLR 级别的论文草稿、LaTeX模板和真实BibTeX引用； - 进行4层引用检测，自动剔除虚假引用，保证论文品质； - 具备“PIVOT/REFINE”自我迭代能力，实验失败还能自动调整方向； - 支持OpenClaw集成，一条命令即可启动自动科研流程。只要装好环境，配置好LLM接口，敲一句命令输入你的科研话题，它就能自动跑完从文献综述、假说生成、试验设计到撰写上传的一整套流程，无需人工看护。 GitHub：github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw 科研新利器，助力科学家们解放双手，高效产出高质量论文！ #AI科研# #自动化研究# #论文生成# #开源项目# #AI创造营##人工智能#

44. 山姆奥特曼赢了赌局，全球第一家破10亿美元的一人公司真的出现了！从2万美元到18亿美元，他只用了18个月，这不是创业，AI正在重新定义公司的组织形态！#ai #山姆奥特曼 #一人公司

45. 看完吴恩达 DeepLearning AI 「Agentic AI」前半部分，整理了一下。一、Agentic Workflows 介绍 Agentic AI工作流指的是由一个LLM作为核心“大脑”，通过自主决策来规划、执行多个步骤，并驱动各种工具以完成复杂任务的智能流程。其核心要素包括：LLM、多步骤执行、任务完成。 1. 自主性程度 - 较低自主性：步骤预先定义好，工具调用为硬编码。自主性主要体现在文本生成部分。 - 高度自主性：Agent 能自主做出决策，并可以动态创建工具。 2. 优势 - 性能更好：在使用相同模型的情况下，Agentic AI 通常能获得更优的性能表现。 - 并行执行：支持多个步骤或任务同时进行。 - 模块化与动态替换：可以灵活替换工作流中的特定模块或模型。 3. 任务拆解设计 Agentic AI 时，关键一步是对任务进行拆解。工作流/任务可以拆分为以下形式： 1）模型类型： - 大语言模型：负责文本生成、工具使用、信息提取等； - 其他 AI 模型：如 PDF 转文本、语音合成（TTS）、图像分析等。 2）工具类型： - 接口 API：例如网页搜索、日历查询等。 - 信息提取：如数据库查询、检索增强生成（RAG）。 - 代码执行：用于计算、数据分析等。 4. 评估的重要性 - 客观评价：可通过代码或计算进行量化评估。 - 主观评价：利用 LLM 对结果进行打分（例如 0-5 分），但并非最佳实践，后续会进一步展开。 - 评估可针对端到端流程，也可针对单个模块或步骤。 - 通过检查执行轨迹（trace）来进行错误分析和评估。 5. Agentic 设计模式 - 反思（Reflection）：将模型输出再次输入给模型，让其自我反思以优化结果；也可结合外部输入（如代码执行结果）进行反思；还可设计专门的反思 Agent 或使用不同模型进行反思。 - 工具使用（Tool Use） - 规划（Planning） - 多智能体工作流（Multi-Agent Workflow）二、反思（Reflection）反思是指通过固定步骤对 LLM 的初次输出进行再次思考和分析的过程。结合外部工具或输入进行反思，往往能获得更优质的结果。实践证明，反思是显著提升模型性能的有效方法之一。在实践中，使用推理能力更强的模型专门负责反思任务，通常能取得更好的效果。三、工具使用（Tool Use） LLM 本身并不直接执行工具，而是由 LLM 指示执行引擎调用特定工具。执行引擎负责实际调用工具、获取结果，并将结果返回给 LLM，LLM 再基于这些结果生成最终输出。代码执行（Code Execution）是一个非常有用的工具。 LLM 可以生成 Python 代码，由执行引擎运行代码并返回结果。需要注意的是，执行代码时需考虑安全性，建议在 Docker 或沙箱环境中运行。模型上下文协议（MCP）的出现，极大地减少了工具调用的开发工作量，从原来的 m*n 级别降低到 m+n 级别。 #ai创造营##程序员#

46. 当你还觉得AI只是“辅助工具”时，它早已在改写很多行业的游戏规则了。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

47. 你现在最头疼的AI创业问题是啥？ #大咖观察 #创业项目 #红衣聊AI #人工智能

48. 和大家分享两个关于AI的好消息✨1.荣耀 AI 团队和复旦大学联合研发的MagicAgent 大模型，今天正式全球开源。2.基于YOYO智能体平台打造的“睿哥玩数码”同名智能体，现已正式上架荣耀YOYO智能体广场。MagicAgent作为 YOYO 智能体的核心大脑，它主打全场景任务规划与执行编排，在五大场景、六大核心性能测试里表现突出，实测领先 GPT-5.2，也是行业首个支持全场景泛化规划和异构任务编排的基础模型，期待与更多开发者共建共享AI生态！#MWC2026#

49. The Complete Guide to Building Agents with the Claude Agent SDK。这篇基于Claude Agent SDK 构建智能体的指南很详细了。周末可以试试～介绍了 Claude Agent SDK 的核心功能与应用，展示了开发者如何利用该工具构建具备自主能力的 AI 智能体。该库继承了 Claude Code 的底层架构，能够自动处理任务循环、上下文管理及文件读写等内置工具。通过具体的 TypeScript 代码示例，文中详述了开发代码审查智能体的过程，包括如何实现自动化漏洞检测与结构化反馈。此外，内容还涵盖了子智能体协作、权限控制以及通过 MCP 协议扩展自定义工具的高级用法。#程序员# #ai#

50. 最强AI视频工作流：自动量产高质量短视频，无需剪辑，真正一键成片！

51. 在线自动化工具繁多，整合管理常让人头大。开源项目「awesome-openclaw-usecases-moltbook」收录了 Moltbook 社区实际落地的 70 个 OpenClaw AI 机器人用例，涵盖日常生活、自动化流程、数据分析、安全监控等多个领域。其中日常生活用例包括：- 邮件新闻自动转成通勤播客- 智能日程提醒与准备建议- 自动社媒发布及互动监控- 天气穿搭推荐- 旅行行程规划等等此外还有数据分析的 GitHub 议题优先级排序、日志异常检测，安全监测如 SSH/AWS 密钥扫描，夜间自动化任务等多种实用方案。GitHub：github.com/EvoLinkAI/awesome-openclaw-usecases-moltbook主要特点：- 具体场景、非重复用例，操作流程清晰- 免技术门槛，零代码基础也可快速上手- 强大且灵活的 OpenClaw AI 代理应用实例集合- 适合生活助理、企业自动化、开发者参考学习适合想用 AI 机器人高效办事、提高生产力的朋友们，值得收藏研究！#AI创造营##人工智能#

52. 《Uber 如何用 AI 做开发：内部实况揭秘》 84% 的 Uber 开发者在用智能体编程，65-72% 的代码由 AI 生成。背后是 MCP Gateway、Minion、uReview 等一整套自建平台。但 AI 成本两年涨了 6 倍，CFO 开始问：效果到底怎么样？ Uber 如何用 AI 做开发：内部实况揭秘

53. 一个简单的教学项目nanoAgent：用最简单的方式构建一个能与系统交互的智能体。地址： github.com/sanbuphy/nanoAgent这是一个使用 OpenAI 函数调用的最小化 AI 智能体实现。智能体可以执行 bash 命令、读取文件和写入文件。智能体使用 OpenAI 的函数调用来：----接收用户的任务----决定使用哪些工具（bash、read_file、write_file）----执行工具----将结果返回给模型----重复直到任务完成就这样。约 100 行代码。#HOW I AI#

54. #微博声浪计划##听见微博# 周鸿祎称AI正迎来全新进化，指出AI从“聊天大脑”向“智能体实干”跃迁。智能体整合大模型、工具调用等形成闭环，可自主完成复杂任务，如生成短剧、编写报告。企业落地需解决技术平台、人才、安全三大挑战，智能体将重构产业生产力，个人需转向指挥AI等高阶能力。谯华的微博音频

55. @晚点Auto 独家理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟将接手基座模型业务，整体负责理想的 VLA（视觉-语言-行动）基座模型研发，将相关技术研发团队充分整合，为自动驾驶、智能座舱，以及将来可能的机器人等业务提供技术支撑。理想进一步聚焦了以 VLA 为核心的 AI 战略方向 —— 即汽车将变成物理世界的具身智能产品，资源需进一步向具身智能集中。资源整合集中，推动技术迭代，是好事#懒博小课堂##自动驾驶##微博新知#

56. #小米发布国内第一个手机版龙虾#小米龙虾（miclaw）是国内首款手机端AI智能体，依托MiMo大模型，获授权后自主拆解指令、调用系统与生态工具执行，记忆沉淀越用越懂，一句话就能全自动办完事。小米魔改版豆包手机，系统内指令执行效率会更好，还能发挥生态优势，小米AI进展真快，没想到这么快就落地了。

57. 新的商业模式啊，最近AI圈突然开始“养龙虾”了，更加有意思的话，还有人付费请人上门安装的，你说这样的操作是不是很看不懂的尼？#AI圈为何流行养龙虾了# 龙虾是指OpenClaw这类开源智能体项目，它能根据指令自主拆解任务、调用工具、连续执行步骤，不再只是聊天，而是直接帮你干活。这是个好工具，但如果你自己连好装的都不会，装完之后，你就真的能驾轻就熟用得好吗？怎么就不直接连这个安装的也学一下呢。#过个有ai年##how i ai#

58. Obsidian 搭配什么AI工具？腾讯WorkBuddy篇保姆上手教程

59. 最近成都出现了几个基于OPC个人创业公司的园区支持政策，我去找来看了下，确实是真的有扶持。不过有一个东西我始终有疑问：一个人公司（个体户）这种可以依靠智能体来进行完成工作流的搭建，实际上是解决了工作效率和成本问题。关键有一点：服务的对象在哪里？客户从哪里寻找？不开玩笑，这个核心点，我一直有点儿迷糊。对了，我一点不抵制AIGC的各种进化。

60. 1人抵10人

61. 一人公司时代来临

62. 一人公司Ai自动化，这样做，简单。

63. 深圳炸锅了！200 家 “一人公司” 掀翻传统写字楼

64. "一人公司" 时代来临？自主智能体如何拓宽个体能力边界？

65. AI+一人公司落地指南

66. 一人公司创业｜值不值得用 2026 智能体？｜轻资运营

67. 一人公司、数字员工、AI军团

68. 一个人就是一支队伍

69. 炸翻职场！AI自主智能体来袭，从工具到数字员工，一人公司时代彻底来临

70. 从打工人到超级个体！普通人如何用 AI 智能体打造一人公司！

71. 阿里巴巴国际站

72. 告别重复劳作！OpenClaw 智能体实战课，打造你的专属 AI 数字员工

73. 第163期从打工人到数字个体

74. AI赚钱。打造能自主完成任务的数字员工，核心是搭建感知-记忆-规划-行动-反思的完整闭环，让AI从“被动问答”变成“主动执行”。下面是工程师可落地的全流程方案👇

75. 自由职业者必备

76. AI如何改变双11？1个AI店长+6个数字员工助500万商家提效

77. 未来5年，成功的自由职业者一定是人机协同者

78. 自由职业者的效率革命一个人活成一支队伍的AI实战指南

79. 掘金 AI 下半场！OpenClaw 特训营教你打造专属数字员工，解锁商业自动化闭环

80. 从“数字员工”到“业务伙伴”——AI Agent赋能业务提效，我们在行动！

81. 利用AI Skill给自己提效

82. AI Agent元年

83. 为什么说2026年是"智能体AI元年"？和普通AI有什么区别？

84. 2026年AI智能体必修指南

85. 智能体工作流

86. 智能体来了·智创未来

87. 2026年AI智能体爆发元年

88. AI从“文本对话”进入“自主执行”

89. 什么是 AI agent (AI 智能体)？

90. 真正的智能体AI不是聊天机器人，而是能独立行动的“数字生命体”

91. 一个工厂老板的AI变现方法论

92. AI智能体如何重塑小微企业的服务模式

93. AI智能体赛道新机遇

94. Skill 是如何被 AI 智能体自主调用的？

95. 普通人怎样指挥多个智能体为自己服务和干活？

96. AI团队协作神器！一行命令召唤多个智能体同时开工

97. Eigent

98. 从工具调用到自治执行

99. AI智能体的"手"与"脚"

100. 从ChatGPT到"龙虾"

101. 当智能体参与工作

102. [完结13章]多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

103. Day 3

104. AI 智能体商业化落地

105. 创作低效别死磕，AI智能体助变现

106. AI智能体创业，有机会赚到一份工资吗

107. 智能体落地四件套

108. 多智能体系统如何成为企业新型组织架构，协同解决复杂业务？

109. 人智协作——智能体在业务场景应用

110. 徐尧

111. AI时代的“一人公司”（OPC）

112. 普通人如何用AI智能体赚钱？

113. 丽姐

114. AI智能客服+自动化运营

115. 2026年，一人公司会成为普通人最优轻创业模式。但新手常卡在产能、获客、交付和复盘等问题上。其实，把AI当全能员工，覆盖全流程，单人也能规模化盈利。

116. 2026年创业新趋势

117. 精品课程 | AI+OPC实战训练营

118. 我用AI搭建电商工作流，1个人干了3个人的活

119. 属于一人公司的繁荣时代，已经来了

120. AI 智能体 + 一人公司实战训练营

121. 智能体AI推进软件开发，成本问题引发广泛关注

122. 成本差32倍、成功率差28%

123. 2026年最流行的AI代码智能体全面解析

124. AI 智能体的开发费用

125. 低成本AI Agent实战

126. 织意云智能体|低代码提效，赋能开发者快速落地智能体【产品推介】

127. 普通人搭一个赚钱的智能体，需要多久？

128. OpenClaw 领跑 2026

129. 企业智能体落地7大深坑及避坑指南

130. 为什么40%的AI智能体项目正在失败？原来原因在这......

131. 2026“一人公司”彻底爆发，AI加持，一个人就能开公司赚钱。

132. 单人成军，AI迅猛发展催生“一人公司”拔节生长

133. AI 一人公司模式到底靠不靠谱？哪些模式适合一人公司

134. 2026 AI真正元年

135. 2026年，OPC一人公司爆发

136. AI Agent = 虚拟合伙人

137. 一人公司时代来了！2026年AI让你一个人活成一支队伍

138. AI 赋能“一人公司”实战干货‌

139. AI一人公司专属·提效+变现双核心，豆包AI使用收藏级教程

140. 2026普通人最好入局：AI一人公司

141. 智能体驱动生产力变革：360十大案例解码AI应用实施路径

142. 一人公司（OPC）的爆发，你要怎么卖铲子？

143. 一人电商运营手册:基于OpenClaw的全自动无人电商系统

144. 高大上不如小而专，吴恩达亲授AI创业秘籍：小模型+边缘计算=财富密码

145. 告别员工，一人公司来了！AI帮你省下90%成本，闷声发财

146. 2026年必看AI编程助手盘点：八大工具开启智能体开发新时代

147. AI智能体：全流程智能获客系统，赋能企业高效运营转型

148. 实测5款智能体编程工具，才发现差距在“编排”而非“工具”

149. 现场“手搓”一个业务智能体！AI数字员工最佳实践全国巡讲（珠海站）圆满收官

150. 智能体工作流设计模式：七大核心模式助力企业效率提升300%

151. 真·AI一人公司项目，100%免费下载

152. 阿里张阔重磅发声：AI智能体爆发，OPC一人公司已成创业新主流！

153. 怎么部署AI智能体？初创公司可落地全流程指南（附实测数据）

154. 从手动调教到自主进化，AI智能体如何开启自我迭代新时代

155. 4 步搞定智能体工具调用🔥新手也能玩转 AI 技能构建

156. 🔥 2026年，"一人公司"彻底爆发了

157. 2026企业AI选型：如何低成本构建实用的专属智能体？

158. 如何评价"工作流智能体"这个概念？它到底是噱头还是革命性技术？

159. 一个人+几款AI工具，真能撑起一家公司？2026年，快行动！

160. AI智能体：从“工具”到“大脑”，你的AI助手正在升级！

161. 3 个真实案例：中小企业如何用 AI 获客破局，用智能体解放人力？

162. AI智能体上岗：一人公司的时代真的来了吗

163. AI在“一人公司”中的应用有哪些

164. 让ai帮你做电商

165. 智灵动力「一人公司AI工具箱」震撼首发！

166. AI 智能体（AI Agent）的开发费

167. 麦肯锡新视角：企业级AI智能体从部署到增值的六大经验！

168. 如何为大型组织选AI智能体平台？2026年AI智能体平台全面评测推荐

169. 大语言模型智能体（LLM Agents）工具调用的演进：从单工具调用到多工具协同编排

170. AI智能体的测试

171. 《银行业务智能体构建：通用业务智能体OpenClaw+Skills+RAG+Agent构建案例实操》

172. 2026年国内AI智能体平台终极评测（IDC+Gartner双重背书）

173. 传统内容创作行业正在变化：AI 智能体带来的新趋势与创作者影响

174. 用Microsoft Agent Framework 实现函数调用人工批准：让 AI 操作更可控

175. AI内容创作革命：从“工具辅助”到“智能体协作”的全流程跃迁

176. AI+IP实战营：打通业务流智能体与产品AI化效率飙升，一人抵十人

177. AI智能体创建公司亲测：3个案例效果分享

178. 2026必看！AI智能体落地3类场景，普通人避坑抓红利

90%的AI智能体根本跑不通全流程：你的业务到底该选Make、OpenClaw还是Zapier？

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