7×24小时稳如老狗！AI智能体上线不崩的保姆级部署指南_网络存储

1. 【麦肯锡在校园招聘中考察应聘者使用A协作的能力】麦肯锡美国分部在“终面”时要求面试者使用麦肯锡内部人工智能工具 Lilli 完成测试任务。相关人士表示：“在麦肯锡面试中，你需要引导AI工具，审阅其输出，并运用判断力得出清晰且结构化的答案。重点在于协作和推理，而非AI的技术专长。” “实际上，候选人通常会遇到类似于真实咨询工作的商业问题或场景。他们不会仅仅依赖自己的分析，而是将AI作为辅助工具来探索信息、构建思路并提炼见解。” 相关人士还表示，面试者无需掌握高级的prompt技巧——prompt技巧是指让人工智能执行任务或回答问题。然而，面试者应展现出他们能够将人工智能作为“高效的思考伙伴”，并以类似于咨询顾问与初级团队成员互动的方式，清晰地阐述他们的推理过程。麦肯锡的人工智能面试似乎更侧重于评估候选人如何思考、判断以及如何与人工智能工具协作，而非他们的人工智能技术知识。人工智能面试将与另外两项评估同时进行：问题解决能力和结构化思维；以及个人影响力、领导力和价值观。

2. 前段时间参加了2025#荣耀智能体创意大赛# ，这次参赛真是大开眼界，在从0到1打造智能体的过程中，我不仅深入理解了荣耀AI的意图识别和多模态交互能力，更惊喜于荣耀YOYO平台提供的智能体开发工具，轻松搭建出高响应速度的智能体！睿哥基于多模态大模型开发的智能体作品《随机度过一天》《学霸同桌》《栽好一盆花》《二手车避坑指南》《差评回复大师》《Furry头像生成器》现已正式发布上架，欢迎大家打开荣耀YOYO-侧边栏探索-搜索智能体名称，立即对话体验。特别想点赞大赛导师团，每次调试遇到瓶颈时，官方技术文档和实时反馈系统都像开了外挂！最大的收获？AI开发不再是巨头专利，荣耀用高效工具链让每个创意都有机会发光！

3. 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

4. 【#周鸿祎提人工智能六力模型# ：电力→算力→智力→人力→安全力→生产力】 2026年全国两会，周鸿祎给出AI产业化“转化公式”：电力优势转化为通用算力，推理算力跑出智能体，智能体产出专用智力，再经“懂AI又懂行”的人与安全力护航，最终变成稳定生产力。针对智能体规模应用新阶段，他提出三大建议： ⚡ 算力布局：全国统筹建高密度低时延推理算力集群，鼓励国产专用推理芯片，避免“算力空转”。 🛠️ 服务平台：牵头建普惠型智能体公共服务平台与“智能体课堂”，集成模型工具与安全指南，降低中小企业门槛。 🛡️ 以模治模：支持企业打造漏洞处置、攻击溯源等安全智能体，在关键基础设施批量部署并纳入优先采购，用AI对抗AI。当百亿级智能体涌入产业，安全不再只是防火墙，而是内置的“数字免疫系统”。从拼模型参数到拼体系化协同，中国AI正走通自己的产业化之路。 #2026两会##人工智能##新质生产力#

5. OpenKG 首发 SkillNet：大规模智能体“技能图谱”知识库

6. 如何抢在90%的人前面赚AI的钱，避AI的坑？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能发展

7. 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

8. 黄仁勋最新访谈：AI时代，软件没有价值了吗？很多企业在用AI上都踩了大坑#黄仁勋 #软件 #智能体 #Openclaw #龙虾

9. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

10. 什么是 AI 智能体？

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. #华为MateX7的大屏AI有多强#看了华为Mate X7的深度测评，首发的A2A智能体进步太大了，小艺从之前的AI语音助手已经进化到全能智能中枢了，甚至可以自学技能帮你解决问题。A2A智能体是通过串联多个应用智能体来实现跨APP自动操作的，一句话就能完成复杂多任务，比如帮你订票、帮你比价下单，不会的技能小艺还能自主搜索学习。而且华为Mate X7还做了折叠屏专属的AI交互界面，依托分屏形态，左边是你在做的工作，右边小艺变身你的全能助手，分屏联动，效率再上一个台阶。新一代的华为Mate X7不管是从配置上、影像上，还是全新AI方面，确实做到了引领折叠屏行业。

13. 大模型更像人的大脑，智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

14. 你还在用旧思维与AI打交道吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #智能体 #大模型

15. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

16. 只需一句话即可创造你的专属智能体 🤖今天 HelloGitHub 给技术小白和想偷懒的开发者们分享一个开源、零代码智能体自动生成平台——Nexent > GitHub 地址：github.com/ModelEngine-Group/nexent这是一款开源的零代码智能体自动生成平台，无需编程基础或复杂的流程图编排，通过自然语言描述需求即可快速创建 AI 智能体。它内置了数据处理引擎，能够自动处理 20 多种文件格式，支持智能体任务规划、决策、执行和 MCP 工具等功能。#GitHub##开源##AI创造营##智能体#

17. 从踹倒机器人到被春晚武打机器人震撼，中国AI智能体正在快速落地！你还发现AI在哪些领域的变化特别大？#网络名人赞两会 #2026全国两会 #AI #红衣聊AI #两会代表委员有话说

18. 华尔街被一篇神文吓傻！如果到2028年，AI智能体全面普及，会发生什么？#大有学问 #红衣聊AI #华尔街 #人工智能

19. 很多人让我比较AI和互联网谁的机会更大，别急，看完这条视频，咱们一起聊聊。#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #互联网

20. 语音智能体商业落地的教训、经验与实践｜李沐硅谷101年度线下大会演讲（全英）

21. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

22. 「Github一周热点104期」智谱GLM-5发布，打响春节AI大战模型第一枪

23. #中国超算之父称中国智能体领先世界# 最近种草了一部新手机，被称为“双十一省钱机”的荣耀Magic8，简直太适合喜欢购物的伙伴们了，省钱。省心、省时又省事！今天又看了#荣耀AI终端生态大会# ，荣耀AI场景化生态更是覆盖了八大生活高频场景，其中的宠物健康场生活场景，构建了丰富宠物硬件生态，AI赋能让智能设备更懂宠物，可以行为分析、视觉识别，实时定位，让养宠人能做到真的放心。#中国工程院院士点赞的AI长啥样##荣耀Magic8##万事找YOYO#凤凰网科技的微博视频

24. 别把AI的“效率”当成唯一目标，安全永远是底线。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

25. Prompt已过时，得Harness者得天下：拆解智能体操作系统

26. 不能把鸡蛋都放谷歌篮子里三星把Perplexity作为额外人工智能代理三星扩展Galaxy AI多智能体生态系统以提升用户体验 • 三星电子宣布扩展Galaxy AI，旨在构建一个丰富、开放且集成的多智能体生态系统，帮助用户以更自然的方式完成任务，提供更多选择、灵活性和控制权。 • 随着人工智能日益融入日常生活，近八成用户依赖两种以上类型的人工智能代理，因此三星改进Galaxy AI以支持多种集成代理的选择，满足用户不同需求和习惯。 • Galaxy AI通过设备间深入的框架级连接在系统层面运作，减少应用程序切换或重复命令的需要，并能从配套服务中挑选体验，确保所有内容在Galaxy环境中无缝集成。 • 三星将在即将推出的旗舰Galaxy设备上引入Perplexity作为额外人工智能代理，用户可通过语音唤醒或快速访问控制功能使用，该代理深度嵌入三星及第三方应用程序，实现更流畅的多步骤工作流程。 http://t.cn/AXc7I6bD

27. 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#

28. #微博声浪计划##听见微博# OpenClaw（昵称“小龙虾”）是开源AI智能体框架，赋予AI操作系统级权限，从被动对话工具升级为主动执行任务的“数字员工”。用户通过自然语言指令即可完成办公自动化、文件处理等复杂操作。其爆火源于效率革命、技术民主化与FOMO心理，但也存在部署复杂性和安全风险，未来将向深度硬件整合等方向发展。科技小泷的微博音频

29. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

30. 逛展实测！自进化AI有什么不一样？丨2025荣耀开发者大会李姐来打卡荣耀全球开发者大会2025啦！来看看这次的主角荣耀AI智能体YOYO，到底有多好玩～ Eva的科技生活的微博视频

31. AI龙虾到底能干什么，我简单说下吧！不知道的人看这里，你会惊讶到！AI龙虾（OpenClaw）是一款开源的AI智能体，主要功能是通过自然语言指令直接操作电脑或设备，完成复杂任务，相当于一个“数字员工”。#ai龙虾到底能干什么#1.办公自动化2.内容创作与编辑3.生活与智能家居4.政务与公共服务5.个性化服务AI龙虾的核心优势在于将AI从“提供建议”升级为“直接执行”，通过本地部署保障隐私，支持24/7自动运行，适合需要高效处理重复性任务的个人和企业用户。（不懂的建议大家查看图1）ai龙虾到底能干什么

32. #天禧个人超级智能体# 大会梳理的 AI 发展三阶段 —— 从 “判别式 AI（判断）” 到 “生成式 AI（创造）” 再到 “智能体 AI（行动）”，其意义在于为行业提供了清晰的发展路径图。这一梳理让从业者看清 AI 的进化逻辑，避免陷入 “概念炒作” 的误区，引导行业脚踏实地地朝着 “让 AI 具备行动能力” 的目标迈进。#2025 联想天禧生态伙伴大会##天禧个人超级智能体##酷睿Ultra##酷睿UltraAI更强谁不爱#

33. #荣耀Magic8每天都在自进化# 能自化才是真AI生手机。荣耀Magic8系列的AI升级太顶了！联合高通打造“智能体+性能”双擎，MagicGUI大模型让识别准确率飙至91.5%，AI不依赖云端，能跨第三方应用主动办事，让你的手机越用越懂你，真正成为你的私人助理。工作上一键生成多语言纪要并跨设备同步；生活里帮打车、比价领券、追色修图；娱乐时AI超分超帧让影像质感拉满。荣耀Magic8，让你AI从工具变共生体，这波体验革命爱了！

34. 1024探班雪球：AI+鸿蒙，如何让投资更简单？【硅谷101】

35. OpenClaw 爆火的 AI 自动化神器！本地部署 Clawdbot，对接聊天软件！最新教程｜零度解说

36. 千亿智能体爆发前夜，谁来保护我们的AI安全？｜甲子光年

37. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

38. 为了体验全屋智能，我跟朋友借了一个AI智慧家

39. AI智能体也卷起来了？又懂业务又不用搭工作流…

40. #原来魏牌V9X竟有两个尺寸#魏牌 V9X 重磅发布！作为长城「归元 S 平台」首款「AI 豪华六座旗舰」，打破常规玩法，一次推出长轴、标轴双尺寸，同时满足商务与家庭全场景需求。全系标配超级 Hi4 混动、原生 AI 智能体、智能底盘……核心配置一样，不存在"低配版"说法，按需选，都有面。

41. #华为折叠屏首发A2A智能体协作# 华为Mate X7首发的这套智能体功能确实挺强挺实用啊！对于日常使用来说，这样的Ai智能才是我们需要的。小艺智能体首次商用A2A智能体协作，实现与第三方软件平台的协同：只需要说一句话，小艺就能无缝串联其他APP智能体，轻松实现AI订票、AI复购、AI理财建议等等各种需求和体验。华为Mate X7在智能体验这块确实做得不错，平时繁琐复杂的操作，直接一句话就搞定了。

42. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

43. 2026年智能体将会迎来快速增长期，会成各个企业的重点的投资和发展对象。国内将加速推动 “人工智能 +” 等重点领域的应用场景培育；旧金山的 Halper AI 正式成立，专注于简化 AI 部署流程，帮助面临资源和技术门槛的中小企业实现 AI 数字化转型；2025 首尔人工智能峰会，全球 70 余家企业顶级科技企业探共同探讨讨智能体在多领域的渗透。国内预计 2028 年企业软件中整合自主型 AI 的比例将从 2024 年的不足 1% 飙升至 33%，15% 的日常工作决策将由智能体自主完成。政策扶持将加速智能体在制造、医疗、金融等领域的渗透，形成通用智能体平台加行业专用解决方案的产业格局。#AI生活指南##AI创造营##一分钟视频创作季# 种斌Marco的微博视频

44. #鸿蒙上线超80个应用智能体#老铁们，强烈推荐你们体验一下鸿蒙6，新系统上线80多个三方应用智能体，尤其是AI小艺的智能程度直接上了一个台阶。它不仅支持16种方言交流，还覆盖生活工作多个场景。不管是一句话AI修图、文档智能分类，还是出行前的行程规划、机票酒店预订，新升级的鸿蒙6都能帮你搞定！#AI已经可以帮我养猫了#

45. #美的首发自进化家居智能体# 家电圈也开始卷AI啦。美的2026全屋智能战略发布会上首发了自进化家居智能体，空洗冰等所有美的智能家电都能组队联网，我们只需要动动嘴皮子就可以让AI管家“小美”控制家电，空调自动调温、烘干机自动开机…重点，它不只是听命行事，还能记住你的习惯，听得懂方言，自动感知AI判断……让人与家电的交互更智能。

46. 前两天戴着华为WATCH Ultimate 2去潜水主要是亲测了一波它的“海豚通信”功能#华为WatchUltimate2深度评测#但说实话，对于这块表来说，海豚通信真的只是其中一个黑科技#华为表王到底有多少黑科技# 那我用了这一个月，发现它在“日常智能”和“健康守护”这块才是真正的狠角色 #华为手表首发腕上鸿蒙智能体# 电动派大星的微博视频

47. 打工人超级外挂！OpenClaw+Flexus AI智能体，效率爆炸

48. 谷歌（Google Cloud）在其最新的《2026年AI智能体趋势报告》（AI Agent Trends 2026 Report）中，提出了AI智能体将如何重塑业务模式并驱动新价值的五大核心趋势。谷歌发布的2026年AI智能体五大趋势：AI智能体将助力全员生产力提升（AI agents will help everyone be more productive）员工将从日常重复性的执行工作转向更高层级的战略决策，将任务委托给不同的AI智能体来达成目标。AI将成为工作流程的起点。智能体工作流将成为核心业务流程（Agentic workflows will become a core part of business processes）系统中的多个智能体将能够相互协作、协调和通信，以自动化复杂的、多步骤的流程。这远超简单的聊天机器人，能够运行从开始到结束的完整工作流。从“搜索引擎优化”转向“智能体可发现性优化”（From SEO to Agent Discoverability）随着AI智能体开始代表人类进行决策和采购，企业将不再仅仅针对人类用户进行优化（SEO），而是需要优化其数据和接口，以便能被其他AI智能体“发现”并与之交互。提供“礼宾级”的客户体验（"Concierge-style" customer service）AI智能体将能够处理高度个性化的体验，实现全天候、跨语言、跨平台的实时响应。智能体能够理解上下文并处理从查询到完成交易的全过程。建立统一的AI生态系统与人类协作（Building a Unified AI Ecosystem & Human-AI Collaboration）孤立的AI工具将连接成一个单一的生态系统。同时，企业的重点将转向培训员工如何更有效地与AI协作，确保在处理复杂问题和道德考量时有“人类在环”（Human-in-the-loop）。原文网址：Google Cloud 官方博客文章：5 ways AI agents will transform the way we work in 2026 网页链接(注：这是该报告的核心总结文章)Google Cloud 资源中心（报告下载页）：AI agent trends 2026 report | Google Cloud(您可以在此页面下载完整的 PDF 深度报告)网页链接 Google谷歌爱好者的微博视频

49. 如何看待我国手机厂商智能体扎堆GUI模式，但苹果三星谷歌等均以A2A为主？

50. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

51. #AI手机没用明白机器人手机已经来了# 这几年手机圈内卷，大家都在卷影像、卷性能，没想到真正的变量在这里。当AI不再局限于一块屏幕，而是通过机械结构与现实世界交互，手机的定义就被彻底改写了。它不再仅仅是信息终端，而是一个能主动感知、执行任务的智能体。这不仅是国产手机的胜利，更是“中国智造”为全球科技描绘的新蓝图。 #国产手机开启逆袭剧本# 封面新闻的微博视频

52. 鸿蒙操作系统 6发布之后，小艺迎来了全面升级，现在的小艺变得是超能干、更自主，既能方言聊天，一句话进行多任务执行，也能协同更多鸿蒙应用智能体办专业事儿。尤其是AI修图更是好玩又实用。#HarmonyOS6##小艺##鸿蒙越用越香# 大泽科技SHOW的微博视频

53. 华为鸿蒙操作系统6的发布，将移动终端智能体验提升至新高度。值得注意的是，小艺智能体还将能调动超80个鸿蒙应用智能体协同工作，预计10月底还将上线更丰富的小艺帮帮忙功能，可以自动打开第三方平台进行购物、订机票等操作。这种深度协同能力让鸿蒙6不再是单一的操作系统，而是进化为一个智能体协作平台，已经可协同处理养猫、差旅规划等复杂事务，重新定义了智能终端的交互范式。#鸿蒙上线超80个应用智能体##AI已经可以帮我养猫了#

54. 当AI从工具进化为队友，个人超级智能体硬件来了

55. 当前，业界正在构建AI智能应用底层基础设施，从模型、平台、工具和开发框架几块同步推进，进展很快，估计最多也就花两三年的时间，就能基本构建完成。等这些基础设施成熟稳定之后，AI技术将开始一个全面向各行业进行渗透和改造的进程。这个对各行业的“重塑”过程，主要体现为设计与开发各种面向特定应用领域的智能应用系统。这种智能系统，是以“智能体”为中心的，系统创建与管理多个智能体，通过智能体之间的相互协作，完成特定的工作或生产任务，整个“干活”的过程，是高度自动化与智能化的，这会让各行业的生产与工作效率，得以巨幅提升。IT行业是这个进程的“排头兵”和“先行者”，就目前来看，这种智能化进程，会先在软件开发领域实现。我们可以看到，当前AI技术的各种最新成果，大都是率先应用于“软件开发”领域，形成一个带有“正反馈效应”的“大循环”。结果是，近一两年在这个领域的变化，可以说迅速无比，原有的开发方式受到了巨大冲击。比如，以前软件开发的核心工作之一，“代码的编写”，现在在很大程度上已经可以由智能体自动生成，“手写代码”，如今被称为“古法编程”，其它的诸如系统分析与设计、软件测试和自动部署等开发任务，也都被分配给特定的智能体去完成，软件开发的整个流程，正在日益“自动化”，开发效率有显著提升，许多老的软件工程理论和观点，现在都需要修正了。其他行业和领域，不要着急，很快就会轮到你们了！

56. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

57. 4650万条聊天记录，72.8万份绝密文件， 5.7万个用户账户信息，全部泄露！最近，一个AI攻击智能体，在没有账号、没有密码的情况下，只用了2个小时，就成功入侵大厂AI平台。#大有学问 #红衣聊AI #网络安全 #AI工具 #泄密

58. “药厂”开智慧新局，见未来生活！Magic8系列正式开启自进化AI原生手机时代！在#荣耀Magic8# 系列上，荣耀以自进化的硬件、自进化的操作系统以及自进化的生态，共同造就了Magic8系列从量变到质变、从渐进到跃迁的自进化能力。这个系列搭载全新MagicOS 10，一款能够自进化的 AI 智能体操作系统。它将全新AI智能体YOYO定义为“超有 AI 的好搭子”，能够通过学习用户的使用习惯，在真实场景中实现不断成长。基于购物、美食与出游三大场景，YOYO智能体展现了强大的自进化能力。

59. #科技先锋官# Meta以数十亿美元收购中国AI智能体公司Manus这一Meta史上第三大收购案，不仅折射出AI行业的商业竞逐逻辑，更彰显了核心技术的战略价值，也让AI智能体再次成为关注焦点这是一场精准的双向奔赴。Meta深陷AI应用落地困境，自研大模型表现不及预期，元宇宙战略消耗巨额资金，亟需成熟技术补位；而Manus虽9个月实现1亿美元营收，却受困于指数级增长的算力成本与全球合规压力，Meta的算力资源、全球社交生态与合规体系成为关键吸引力。此次收购或将引发行业并购潮，加速AI赛道巨头整合格局。Manus的多智能体协同架构是核心竞争力。不同于传统单一模型，其通过规划、执行、验证三大子代理分工协作，在GAIA基准测试中复杂任务完成率达94%，超越OpenAI同类产品。这种全链路自动化能力，恰好能串联Meta的大模型、VR/AR硬件与社交生态，构建“技术加场景闭环。AI智能体可理解为自主办事的AI助手，能主动拆解任务、调用工具并交付成果。Manus的案例证明，中国团队已在该领域掌握顶尖技术，但算力与合规瓶颈也暴露了初创企业的成长困境。此次收购既是中国AI技术实力的认可，也为行业发展提供了技术商业化的全新范式。#一条vlog回顾2025##AI创造营##AI创作热点# 种斌Marco的微博视频

60. 如何构建一个 AI 智能体构建 AI 智能体的核心，是打造一个能够感知、推理、行动并从环境中学习的智能系统。整个过程遵循一个有机的结构化流程，如下所示：1. 明确目标与环境首先要确定智能体的目标，以及它将运行的环境。示例：一个个人 AI 助手的目标可能是管理用户的日程，而它的运行环境则包括用户输入、日历系统和外部 API。2. 智能体核心（AI Agent Core）AI 智能体的核心由三个关键模块组成，这三部分共同驱动智能体的理解与决策能力。a. 感知模块（Perception Module）收集并解释来自各种传感器的数据，如摄像头、麦克风或 API 输入。将原始感知数据转化为可理解的有意义信息，例如文字识别、声音检测或物体识别。b. 认知与推理模块（Cognition & Reasoning Module）这是智能体的大脑所在，负责逻辑推理、模型分析和基于目标的决策。通过算法和 AI 模型分析环境状况，规划行动路径，并根据数据和目标做出判断。c. 行动模块（Action Module）执行已选定的行动，可通过机械臂、软件命令或 API 调用等方式实现。将决策转化为对现实世界或数字环境的具体操作。3. 传感器与执行器传感器用于从环境中采集数据（视觉、听觉或上下文信息）。执行器根据智能体的决策执行任务或响应。二者形成一个持续的“感知—行动”循环，使智能体能动态地与环境交互。4. 环境交互（观察 + 行动）智能体通过观察行动结果并从环境中收集反馈，来评估自身表现。这种反馈帮助智能体调整策略，优化未来的行动。5. 记忆与学习记忆与学习模块用于存储经验并不断优化模型。它维护一个可随观察与反馈而更新的知识库，使智能体能够具备自适应学习能力。随着时间推移，智能体会变得更聪明、更准确、更高效。6. 反馈与改进循环最后阶段是持续改进环节。智能体评估自身表现，更新内部模型，并优化决策机制以取得最佳结果。这种“感知—学习—改进”的循环构成了自我进化型 AI 系统的基础。★ 总结明确目标 → 感知 → 理解 → 推理 → 行动 → 学习 → 改进 → 重复这个循环使 AI 智能体能够从最初的简单自动化，不断成长为具有自主智能的系统。#人工智能##程序员#

61. AI 智能体驾驭 (Harness) 工程的兴起

62. 智能体上下文工程：为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体？

63. #阿里正式上线手机版龙虾“JVS Claw”# 手机也能“养”AI智能体，云端执行任务告别本地折腾 🦞📱3月12日，阿里云正式推出手机版OpenClaw“龙虾”应用——JVS Claw，已登陆各大应用商店及阿里云官网。该产品定位为“更懂智能体的通讯工具”，集成了AI智能助手Clawbot与云端独立环境ClawSpace，用户通过自然语言指令即可驱动AI在云端完成应用操作、文件处理等复杂任务。【评论】从“本地折腾”到“云端执行”，阿里把AI智能体装进每个人的手机当全网还在为Mac mini断货、远程部署排队两天而焦虑，阿里直接把“龙虾”搬上了手机。JVS Claw的核心突破不是技术多前沿，而是用云端环境彻底抹平了本地部署的门槛——无需高配硬件、无需环境配置、无需排队等待，一句话就能拥有一个“数字员工”。这是AI普惠从“极客玩具”走向“大众工具”的关键一跃：让每个人都能“养”得起AI，而不是被硬件和门槛“养”不起。

64. 未来的人和智能体应该是相互融合协作的关系。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #人机协作

65. 315曝光AI投毒内幕，普通人如何避坑？ #ai #ai投毒 #燃起来了大国重器

66. 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

67. 医疗AI拐点来了！这家公司把医生“大脑”装进AI #医疗AI #智诊科技 #WiseDiag#医疗智能体 #好伴AI

68. 10月23日，在荣耀开发者大会的MagicOS 10主题演讲中，CEO李健提出了自进化AI智能体操作系统MagicOS 10的五维进化路径。通过模型升维至端云协同的个人化大模型、内核升维至 AI 智能体能力调度、协同升维至跨智能体互联、服务升维至意图理解，自主决策的智能体、交互升维至多模态自然交互，从而实现MagicOS 10从被动响应的“工具平台”，到主动服务的“智慧中枢”。其智能体间的自主协同能力，不仅提升了用户体验，更为开发者构建了开放生态的进化底座，推动行业向智能化、个性化方向加速发展。#荣耀Magic8 #

69. 天禧AI，历经“筑基”、“聚合”、“破界”，三个阶段跃升，致力于推动个人AI的普惠。其核心是“一体多端”战略下的天禧个人超级智能体，具备感知、理解、记忆、规划、调度五大能力。最新版本天禧AI 3.5实现了三大维度飞跃：个性化上，通过主动记忆和知识库管理，能持续学习用户习惯；行动力上，借助多智能体协同协议（MCP），可安全调度不同AI工具高效完成复杂任务；交互体验上，提供跨设备统一的智能界面。应用场景也从信息查询扩展至生产力、内容创作等多个行业。天禧AI 4.0也即将到来，将进一步向主动服务的“个人AI Twin”演进。联想强调将持续推进“AI普惠，技术平权”的战略愿景，让AI成为惠及每个人的智能伙伴。

70. 论文 Fundamentals of Building Autonomous LLM Agents，系统性地梳理 “如何构建一个真正具备自主性的 LLM 智能体”，也就是从「语言模型」走向「智能体」（而不仅仅是增强的聊天机器人／工具调用系统）。论文提出希望解答以下几个研究问题（RQs）：（1）设计空间（Design space）：核心子系统（感知／推理／记忆／执行）有哪些可选方案？如何系统化组织？（2）子系统整合（Integration）：在现实软件环境（比如 GUI、web 任务）中，这些子系统如何闭环协作？（3）推理效能（Reasoning efficacy）：不同推理策略（如 Chain-of-Thought、Tree-of-Thought、并行规划等）对任务成功率、效率、成本有什么影响？（4）记忆影响（Memory impact）：短期／长期记忆机制（例如 RAG、上下文管理）怎样提升模型在长时程任务或大上下文任务中的表现？（5）失败模式与缓解（Failures & mitigation）：代理在哪些方面容易失败（如幻觉、GUI误定位、重复循环、工具误用）？有哪些缓解技术？（6）评估与泛化（Evaluation & generalization）：有哪些基准／指标适用于评估此类代理？代理能在多任务、多界面条件下泛化吗？★ 核心架构论文将一个具备自主能力的 LLM 智能体拆解为以下四大模块：1. 感知（Perception）系统2. 推理／规划（Reasoning／Planning）系统3. 记忆（Memory）系统4. 执行（Execution）系统★ 感知系统感知系统是智能体“看／听／感知环境”的部分。论文提及四种主要方式：文本感知、多模态感知、结构化数据／信息树感知、工具辅助感知。- 文本感知（Text-Based）：环境以纯文本形式输入，LLM 直接处理。这种方式代价最低，但只适用于文本驱动的场景。- 多模态感知（Multimodal）：环境包含图像／视频＋文字，使用视觉‐语言模型（VLM）或多模态 LLM（MM-LLM）将视觉输入编码为与文本兼容的向量。- 结构化数据／信息树（Information Tree / Structured Data）：例如 GUI 的 Accessibility Tree、HTML DOM 树，将界面元素结构化地输入模型。- 工具辅助感知（Tool-based）：智能体调用外部 API／工具获取环境信息（如网页检索、数据库查询、传感器数据等）然后将结果反馈给 LLM。论文还指出感知系统的关键挑战：例如图像识别中模型可能“幻觉”对象、上下文窗口受限、高计算／延迟成本、数据收集困难等。★ 推理系统推理系统是智能体“思考／规划／决策”那部分。论文讨论了多种方法：- 任务分解（Task decomposition）：把大任务拆成子任务。包括“先分解再规划”（Decomposition first）和“交错分解”（Interleaved decomposition）两类。- 多方案生成与选择（Multi-plan generation & selection）：代理生成多个可能方案（如通过 Tree-of-Thought, Graph-of-Thought, LLM-MCTS 等）然后选择最优一个。- 反思（Reflection）：智能体在执行后或执行途中反思自己的决策／行动，识别错误并改进。甚至“预反思”（anticipatory reflection）在执行前预测失败。- 多智能体系统（Multi-agent systems）：将推理分为多个“专家”模块（Planning Expert、Memory Expert、Error Handling Expert 等），各司其职、协同完成。★ 记忆系统记忆系统使智能体不仅“即时反应”，还能“记住过去、用过去指导未来”。论文区分短期记忆与长期记忆。- 长期记忆（Long-term memory）：如将经验固化、使用 Retrieval-Augmented Generation（RAG）从外部知识库检索、将结构化数据（如 SQL 数据库）用于查询。- 短期记忆（Short-term memory）：通常是 LLM 的上下文窗口中的“当前任务状态”。- 应存储的数据类型：成功经验、失败经验、动作轨迹、环境反馈等。将“失败”经验也显式记录有助于避免重复错误。- 记忆系统的挑战包括：上下文窗口限制、检索噪声、长期记忆如何更新与维护、如何避免“记忆漂移”等。★ 执行系统执行系统是智能体“将内部决策落实为环境动作”的部分。论文谈到执行系统要支持工具调用、API／代码生成、物理操作、GUI 控制等。具体维度包括：- 工具与 API 集成（Tool and API Integration）- 多模态行动空间（Multimodal Action Spaces）——例如 GUI 控制、视觉界面操作、机器人控制、代码执行等。- 整合挑战（Integration Challenges）——例如如何让决策结果真正映射到动作、如何反馈结果、如何监控执行失败／成功。论文：arxiv.org/abs/2510.09244#ai创造营##程序员#

71. 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#

72. 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

73. AI可能发现相对论吗？ #大咖观察 #鄂伦春 #智能体 #红衣聊AI

74. #中国工程院院士点赞的AI长啥样# 新华网发布的关于中国AI的报道中，深度解读了荣耀YOYO智能体的技术优势，这份权威解读成为行业了解中国AI发展的重要参考。报道中特别提及荣耀Magic8系列新机，作为荣耀年度旗舰手机，以及同时发布的MagicOS10，在改变我们智慧生活的很多方面都做了很多新的尝试，并且YOYO的自进化功能，能让它就像生活中的“搭子”一样，陪伴消费者，就像荣耀自己说的：最伟大的自进化，是与用户共同完成的。凤凰网科技的微博视频#中国超算之父称中国智能体领先世界##荣耀AI终端生态大会##荣耀Magic8##万事找YOYO#

75. #手机厂商为何开始做龙虾#手机终于有了原生AI智能体，小米MicLaw直接在手机端运行，不用依赖电脑。手机本就是高频使用设备，叠加智能家居、汽车等完整生态，本地AI能直接完成设备控制、出行规划等操作。在我看来，这不是单纯的功能叠加，而是AI从对话交互走向实用执行。手机厂商下场做Agent，本质是把手机升级为智能中枢，也是生态一体化的必然趋势。

76. #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。

77. 在线自动化操作手机和电脑界面太繁琐？试试阿里巴巴的开源项目 Mobile-Agent，一个强大且多平台支持的 GUI 智能体系列。Mobile-Agent 集成了多模态视觉感知与跨平台操作能力，覆盖手机、PC、浏览器等环境。最新的 GUI-Owl 1.5 系列基于 Qwen3-VL 打造，支持桌面和移动端 GUI 自动化，达到 20+ GUI 基准测试的 SOTA 性能，具备高级的上下文记忆、工具调用和长程任务执行能力。项目亮点：- 支持多模态（视觉+语言）输入，理解复杂界面元素；- 跨平台操作涵盖安卓手机、Windows PC及网页版；- 多智能体协同，支持规划、任务管理和动态反思；- 开源模型权重已发布于 HuggingFace，方便试用和二次开发；- 丰富的演示视频覆盖股票查询、文档编辑、机票火车票比价等真实场景；- 提供在线 Demo，无需本地部署即可体验；适合研发人员、AI爱好者、自动化测试工程师使用，助力构建智能交互式自动化系统。GitHub：github.com/X-PLUG/MobileAgent 让 Mobile-Agent 帮你智能操控手机与电脑界面，实现真正意义上的多模态 GUI 自动化！#AI创造营##人工智能#

78. 在线开发自动化调试和迭代代码的朋友们注意了！autoagent（网页链接）致力于打造“自主引擎工程”。autoagent的核心思想是：你不再直接改动运行代码，而是通过编写一份program.md指令文件，让一个meta-agent自主读取、修改和优化agent.py中的代码，实现自动构建和迭代agent。它会根据benchmark任务的得分，自动调整策略，类似AI自动“打怪升级”的过程。项目亮点：- 单文件Python架构，注册驱动，结构清晰易改；- 任务基于Harbor格式，方便统一测试；- 整合Docker隔离环境，安全无风险地自动跑任务；- 自动根据测试得分保留更优改动，实现闭环优化；- 支持并行任务运行，提升效率。适合AI研发、智能agent工程师做自动化实验、自动调优agent的好帮手。只需写好benchmark任务和program.md，就能让meta-agent自主“熬夜”改进代码，效率爆棚！GitHub: github.com/kevinrgu/autoagent#自动化开发# #智能Agent# #开源项目#

79. 无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」

80. 2025年被称为“智能体（Agent）元年”，各行业、各领域应用AI技术，主要体现为研发各种基于Agent的智能体应用。2026年，预计会迎来“智能体应用”的井喷，并且会从单智能体全面转向多智能体应用，多个智能体相互连接和协作，将越来越多的工作和任务自动化和智能化。对于普通人来说，在2026年，你会看到，越来越多的人类工作由AI接管，AI取代人干活的步伐在加快。

81. 未来人类社会或将出现百亿甚至千亿智能体，智能体经济是未来方向 #大咖观察 #2026AI看崇礼 #红衣聊AI #智能体

82. 华为WATCH Ultimate 2 非凡探索深度体验！手表里也能用 AI 小艺智能体了？！#华为表王到底有多少黑科技# #华为WATCH Ultimate2深度评测##华为手表首发腕上鸿蒙智能体# 李大锤同学的微博视频

83. 在今天的荣耀全球开发者大会上，MagicOS 10正式登场，全球首个具备自进化能力的AI智能体操作系统，标志着手机系统正式从“OS”进化为“AI OS”。它搭载了魔法大模型3.0，让YOYO智能体真正“活”了起来，能看、能记、能做。你一句话，它就能自动修图、生图、生成报告，甚至跨设备帮你搞定工作学习，全程无缝衔接。界面上，它带来了全新的“零重力通透设计”，锁屏、桌面都能动起来，不仅好看，还更省电。首发荣耀蜂鸟架构，系统更轻、更快、更稳。安全上，还有AI反诈防护，识别假声假脸，守护每一次通话。个人感觉，荣耀今天不只是发布一个系统，而是开启了AI时代的操作系统革命。MagicOS 10，让系统会“思考”、能“成长”，越用越聪明。荣耀MagicOS 10，AI OS的新时代，从今天开始。

84. 独家｜Flowith 完成千万美元种子轮融资，打造 Agentic AI 时代的首个“行动派”操作系统

85. 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#

86. 【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#

87. #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。

88. 「Github一周热点98期」AI文档检索框架、微软最新TTS、Claude Code 记忆插件、自动化备份、 jellyfin和linux桌面环境

89. 最近扎克伯格正在悄悄憋大招：给自己做一个AI分身叫“CEO智能体”，专门帮他当CEO助手。有人评论说：难道小扎这是要自己造AI，慢慢把自己干掉吗？#大有学问 #红衣聊AI #扎克伯格 #智能体

90. 失控的内存：AI为何被困在“内存墙”中？未来四大技术风口深度解析！

91. #一分钟视频创作季# 智能体进入到需求侧与供给侧形成双重驱动。2026 年全球 AI 智能体市场规模将达 115.5 亿美元，较 2025 年实现 45.8% 的高速增长。中国市场增速更为迅猛，行业测算显示 2025 年国内企业级智能体市场约 109 亿元，未来三年复合增速超 211%，2026 年有望突破 300 亿元大关。消费电子与企业服务是核心增长点， 2026 年将有超 30% 的企业软件内置智能体能力，2026 年部署生成式 AI 智能体的企业比例将从 2025 年的 25% 翻倍至 50%，62% 的投资方预期实现 100% 以上回报。消费电子、网络安全、供应链管理成为投资热点，端侧与云端协同的混合架构将吸引更多资本布局。#AI创造营##财经朋友圈# 种斌Marco的微博视频

92. 聊一聊OpenClaw和之前其它AI的区别：AI聊天软件：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容Manus：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容，但通过使用沙箱环境，输出能力极大增强Claude Code等本地智能体工具：由用户给出需求，AI自己在本地运行环境中取得需要的输入，通过使用本地运行环境，输出能力极大增强OpenClaw：AI使用本地环境无限制地取得输入且自主增强输出能力，用户给出需求不再是AI执行任务的主要触发源

93. #腾讯QClaw内测#腾讯QClaw：把AI智能体送进社交场，生态协同再下一城。腾讯内测QClaw，并非简单复刻OpenClaw，而是一次精准的产品化+入口化战略落地。它以本地一键部署降低门槛，告别极客式命令行操作，普通用户也能轻松启用“小龙虾”，兼容主流国产大模型与自定义配置，大幅降低AI智能体的使用成本。更关键的是，QClaw打通微信、QQ两大核心入口，把Agent能力嵌入日常消息流，让AI从独立工具变成社交场景里的随身助手。这不是功能叠加，而是入口升级，借助高频社交场景激活AI执行价值。底层依托开源智能体，中层封装部署与模型路由，上层绑定腾讯IM生态，三者联动直接盘活腾讯云+AI+社交的协同优势。此举既普及AI智能体，又巩固生态壁垒，为个人与企业级AI落地开辟更顺滑的路径。#how i ai# http://t.cn/AXVxsCz7 http://t.cn/AXVJ6nWH

94. Effective Agent Design概述了高效AI智能体（Agent）设计的核心原则，强调上下文管理是提升自主性的关键挑战。1. 现代智能体正趋向于采用类Unix架构，通过赋予模型访问文件系统与命令行（CLI）的权限，来扩展其行动空间并减少对模型内置窗口的依赖。2. 详细讨论了上下文工程的多样化策略，包括利用渐进式披露来优化工具调用、通过缓存技术降低成本，以及利用子代理隔离来处理复杂任务。3. 文章预判了持续学习与自我进化的趋势，即智能体能反思过去经验以更新记忆或技能。4. 展望了多智能体协作与长期运行任务的基础设施建设将成为未来的重要演进方向。访问：x.com/RLanceMartin/status/2009683038272401719#ai创造营# #程序员#

95. 天禧 AI 个人超级智能体，旨在成为 AI 时代的「应用商店」和「搜索引擎」。原因很简单，未来单个智能体很难完成用户的复杂任务，需要多个智能体协作完成。为此，联想提供了天禧智能体连接服务，符合要求的开发者即可将自家产品接入，为联想用户提供更丰富的智能体服务。联想在这中间扮演的是「经纪人」的角色，为不同需求的用户，寻找对应的智能体服务。这个模式，应该是未来 AI 终端厂商的其中一个发展方向。

96. 【GitAgent：让AI智能体也能Code Review】快速阅读：GitAgent提出了一个新思路：把GitHub仓库本身变成AI Agent的身份、记忆和技能载体。这意味着AI智能体的所有行为都可以像代码一样被版本控制、审查和复现。—GitAgent的核心想法简单得让人想拍大腿：既然我们已经用Git管理代码，为什么不直接用它来管理AI Agent？当prompts、工具和行为逻辑都存进代码仓库，你终于可以像review代码一样review一个AI的“人格”了。有网友提到，这种“把repo当作agent真相来源”的做法感觉对了——一旦提示词和行为都进了版本库，你就能diff它们，看到AI究竟在哪次commit变“聪明”或变“蠢”了。这解决了一个被低估的痛点。现在训练AI Agent像炼丹，成功了也不知道为什么，失败了更说不清。GitAgent让智能体开发告别“在我机器上能跑”的混沌状态，进入可追溯、可复现的工程化阶段。它兼容OpenAI、Claude、CrewAI等多个框架，像一套统一的“智能体操作系统”。GitHub: github.com/open-gitagent/gitagent#AI创造营##人工智能#

97. 自动化 AI 科研的最后一块拼图来了！清华ISE开源项目 Alchemy 是一个面向自动化 AI 科研的标准化研究环境。它通过明确分离“AI Scientist”算法开发层和“研究环境”执行层，让科研人员只需专注算法设计和超参数配置，科研基础设施部分全交给 Alchemy 自动打理！主要功能：- 🧠 AI Scientist 专注提出假设、实现算法、设计超参数，支持多轮迭代优化- 🔥 研究环境负责任务配置、GPU调度、容器执行、高并发科学实验管理- 支持推荐系统（含多模态推荐）、图学习、时间序列分析等多领域任务- 配置简单，docker/singularity 镜像支持单机多卡与异构环境- 方便新增任务扩展，助力自动化科学发现闭环只需交付 algorithm.py 和 hyperparameter.yaml，Alchemy 就能帮你跑起来，自动化科研省心又高效！GitHub：github.com/TsinghuaISE/Alchemy#自动化AI科研# #科研工具# #人工智能#

98. 【AI智能体】智慧城市建设中嵌入任务型AI智能体的整体框架、架构和完整工具链解决方案的总体思路

99. AI赋能｜AI智能体搭建

100. AI赋能｜AI智能体原理

101. 2025智能体元年

102. 零基础入门AI智能体:5步教你搭建一个智能体

103. 动手搭建一个智能体

104. 如何创建和使用AI智能体来高效完成特定任务?

105. AI智能体简介及其对普通人的影响与好处

106. ai智能体是什么?这6个AI智能体软件值得推荐!

107. AI Agent、RPA与Chatbot是什么关系?智能自动化领域冷知识

108. AI智能体、自动化工作流和RPA,你真的了解它们的区别吗?

109. 2025AI智能体安全治理白皮书

110. AI Agent 智能体实战课

111. AI+HR智能体实战：从0-1搭建HR六大模块数字员工

112. 15.4k star的开源AI技能库agentskills：让你的智能体拥有“十八般武艺”

113. 三天实战手把手AI智能体实操特训 | 教你搭建真正能“干活”的专属智能体

114. 🚀 企业 AI 智能体如何部署？沈阳企业部署全流程解析💡

115. AI 技能革命 2026：OpenClaw Skills 如何重新定义智能体能力边界

116. 智能体管理学-从模型能力到组织操作系统

117. 25K星标 | 手把手教你调教出听话、会办事的专属AI智能体

118. 你的AI助手为什么越聊越"蠢"？上下文工程来解题 Agent Skills for Context Engineering一个专为AI智能体构建的开源技能库

119. 哈希安全：海禛云AI智能体网关让Gemma4大模型+OpenClaw智能体一体化“本地跑”，彻底告别高昂Token成本！

120. AI智能体实战笔记（三）：你的专业上限决定AI的高度——开发者如何驾驭智能体

7×24小时稳如老狗！AI智能体上线不崩的保姆级部署指南

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