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Hermes适合长期陪伴型用户，OpenClaw更适合即插即用场景

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第5天，Google AI Agents 《Prototype to Production》，智能体开发的「最后一公里」。把 AI Agent 从原型推到真正的生产环境，不止是技术问题，更是工程、治理、运营三者叠加的系统性挑战。1. 把原型推到生产，核心难点不在模型，而在“可信度” 构建一个 Agent 很容易，但信任一个 Agent 很难。原型阶段很快，但真正的工程工作集中在安全、验证、监控、版本控制、CI/CD、治理等环节。如果没有这些基础设施，再聪明的 Agent 都无法上生产，甚至会带来严重业务风险。2. 生产化的基础是 Evaluation-Gated Deployment 传统软件靠单元测试，而 Agent 需要评估“行为”。白皮书提出了一个特别关键的思想：任何 Agent 的更新，都必须先经过评估门槛。（1）手动 pre-PR 评估：适合中小团队，由工程师本地跑评估，把结果贴到 PR。（2）自动化 Pipeline Gate：成熟团队直接把评估集成到 CI/CD，评估不达标就自动阻断部署。重点不只是测试结果好不好，而是要观察轨迹、工具调用是否稳定、是否引入新的幻觉问题，安全防护是否生效。3. 建立三阶段 CI/CD 是“最后一公里”的工程基石整个管线分三个阶段：（1）CI 阶段：快速检查，重点在代码、提示词、配置文件是否破坏现有行为。（2）Staging 阶段：真实环境的集成测试、负载测试、内部试用。（3）生产部署阶段：人工最后确认，然后把已验证过的 Staging 工件安全地推进生产。这套流程最关键的能力是“版本可回滚”和“基于 Git 的完全可追踪变更历史”。4. 安全要从第一天开始，不是上线后补丁 Agent 因为具备推理能力，会被提示词注入、数据泄露、工具滥用等方式攻击。（1）系统指令作为最核心的安全根。（2）输入过滤、输出过滤、HITL 等作为执法层。（3）红队、模拟攻击、LLM judge 安全评估作为持续保证。这套“策略 → 执法 → 持续验证”的结构，才是长期安全的关键。5. 上线后，其实是更困难的阶段：Observe → Act → Evolve （划重点）这里把生产中的复杂性抽象成一个循环。（1）Observe：日志、trace、metrics，理解 agent 如何决策，而不是看黑盒输出。（2）Act：根据观测调整限流、成本控制、熔断、异常处理等。（3）Evolve：把线上出现的问题转成新的评估案例，提升提示词、工具、策略，然后通过 CI/CD 推回生产。也就是说，AgentOps 的目标不是“让系统永远不出问题”，而是“让问题一旦发生就能快速闭环”。6. 组织规模变大后，就会需要 A2A 和 MCP MCP 负责“工具级的能力调用”，标准化工具接口； A2A 负责“Agent 之间的协作”，让不同团队构建的 Agent 可以互相调用，实现真正的“企业 Agent 生态”。它们不是替代关系，是分层关系。当企业内部出现很多 Agent 时，没有标准协议就无法协作，会碎片化、重复造轮子。7. Registry 的价值不是技术，而是规模化治理工具注册中心（Tool Registry）和 Agent Registry 的意义在于：（1）避免重复创建工具（2）统一审计和权限（3）缩短开发者搜索能力的时间文档的观点很现实：小团队不需要，但规模大了就离不开。（听说不少大公司已经在搞这些注册中心了）8. AgentOps 真正的价值不是降低风险，而是提高迭代速度文档最后强调：“速度是最大的价值”。以前改一个系统可能需要几周，但 AgentOps 成熟后，基于评估驱动、CI/CD、Staging环境、可控上线、快速回滚，可以做到几小时完成一次改进。这意味着 Agent 不再是“部署一次就放着跑”的系统，而是一套持续演化的产品。一旦Agent开始上线，工程师们就从“写代码”的角色转变为“如何经营一个有自主性的系统”，路远且难，但一切都有章可循。#ai创造营##程序员#

OpenClaw心跳被Claude Code抄作业了，/loop定时任务上线！

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1. 第5天，Google AI Agents 《Prototype to Production》，智能体开发的「最后一公里」。把 AI Agent 从原型推到真正的生产环境，不止是技术问题，更是工程、治理、运营三者叠加的系统性挑战。1. 把原型推到生产，核心难点不在模型，而在“可信度” 构建一个 Agent 很容易，但信任一个 Agent 很难。原型阶段很快，但真正的工程工作集中在安全、验证、监控、版本控制、CI/CD、治理等环节。如果没有这些基础设施，再聪明的 Agent 都无法上生产，甚至会带来严重业务风险。2. 生产化的基础是 Evaluation-Gated Deployment 传统软件靠单元测试，而 Agent 需要评估“行为”。白皮书提出了一个特别关键的思想：任何 Agent 的更新，都必须先经过评估门槛。（1）手动 pre-PR 评估：适合中小团队，由工程师本地跑评估，把结果贴到 PR。（2）自动化 Pipeline Gate：成熟团队直接把评估集成到 CI/CD，评估不达标就自动阻断部署。重点不只是测试结果好不好，而是要观察轨迹、工具调用是否稳定、是否引入新的幻觉问题，安全防护是否生效。3. 建立三阶段 CI/CD 是“最后一公里”的工程基石整个管线分三个阶段：（1）CI 阶段：快速检查，重点在代码、提示词、配置文件是否破坏现有行为。（2）Staging 阶段：真实环境的集成测试、负载测试、内部试用。（3）生产部署阶段：人工最后确认，然后把已验证过的 Staging 工件安全地推进生产。这套流程最关键的能力是“版本可回滚”和“基于 Git 的完全可追踪变更历史”。4. 安全要从第一天开始，不是上线后补丁 Agent 因为具备推理能力，会被提示词注入、数据泄露、工具滥用等方式攻击。（1）系统指令作为最核心的安全根。（2）输入过滤、输出过滤、HITL 等作为执法层。（3）红队、模拟攻击、LLM judge 安全评估作为持续保证。这套“策略 → 执法 → 持续验证”的结构，才是长期安全的关键。5. 上线后，其实是更困难的阶段：Observe → Act → Evolve （划重点）这里把生产中的复杂性抽象成一个循环。（1）Observe：日志、trace、metrics，理解 agent 如何决策，而不是看黑盒输出。（2）Act：根据观测调整限流、成本控制、熔断、异常处理等。（3）Evolve：把线上出现的问题转成新的评估案例，提升提示词、工具、策略，然后通过 CI/CD 推回生产。也就是说，AgentOps 的目标不是“让系统永远不出问题”，而是“让问题一旦发生就能快速闭环”。6. 组织规模变大后，就会需要 A2A 和 MCP MCP 负责“工具级的能力调用”，标准化工具接口； A2A 负责“Agent 之间的协作”，让不同团队构建的 Agent 可以互相调用，实现真正的“企业 Agent 生态”。它们不是替代关系，是分层关系。当企业内部出现很多 Agent 时，没有标准协议就无法协作，会碎片化、重复造轮子。7. Registry 的价值不是技术，而是规模化治理工具注册中心（Tool Registry）和 Agent Registry 的意义在于：（1）避免重复创建工具（2）统一审计和权限（3）缩短开发者搜索能力的时间文档的观点很现实：小团队不需要，但规模大了就离不开。（听说不少大公司已经在搞这些注册中心了）8. AgentOps 真正的价值不是降低风险，而是提高迭代速度文档最后强调：“速度是最大的价值”。以前改一个系统可能需要几周，但 AgentOps 成熟后，基于评估驱动、CI/CD、Staging环境、可控上线、快速回滚，可以做到几小时完成一次改进。这意味着 Agent 不再是“部署一次就放着跑”的系统，而是一套持续演化的产品。一旦Agent开始上线，工程师们就从“写代码”的角色转变为“如何经营一个有自主性的系统”，路远且难，但一切都有章可循。#ai创造营##程序员#

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7. 都有这么多 Agent SDK/框架了（我应该没列全吧）一、OpenAI Agents SDKOpenAI 推出的 Agents SDK 是目前最轻量、最直接的 Agent 开发方式。它原生支持 Python 和 TypeScript，语法简洁，几行代码就能让 LLM 调用外部函数、工具或执行任务。1. 与 OpenAI 模型的无缝集成，尤其是函数调用、上下文管理等特性。2. 支持 multi-agent handoff 与任务链式调用，便于扩展复杂逻辑。3. 具备生产友好的可观测性与追踪机制。它非常适合快速原型和中小规模生产项目，是“入门写 agent” 的理想起点。二、LangChainLangChain 几乎是 LLM 应用开发的“标准库”。其 Agents 模块为 LLM 封装了链式推理、工具调用、上下文记忆等能力。1. 概念丰富——有 Chain、Tool、Memory、Agent、Retriever 等模块，适合构建复杂系统。2. 插件与生态极其庞大，几乎支持所有主流模型与数据源。3. 提供跨语言支持（Python 与 JavaScript/TypeScript）。LangChain 上手门槛略高，但生态完整，非常适合需要可扩展架构的项目。三、LangGraph用“流程图”思维管理 Agent 状态。LangGraph 是 LangChain 的“升级版本”，它将 Agent 系统抽象为状态机＋有向图，可以显式地控制 Agent 间的消息流与执行路径。1. 天然适合多 agent 协作、任务编排和状态回溯。2. 支持持久化与可视化，能直观看到系统执行流程。3. 面向生产级场景，具备清晰的错误恢复与检查点机制。如果你想做一个“多 Agent 系统”，LangGraph 几乎是最强大的开源选择。四、Google ADKGoogle 的 ADK（Agent Development Kit）主打可扩展性与安全性。它不是轻量原型工具，而是企业级 Agent 平台。1. 多语言支持，深度集成 Google 生态（Vertex AI、Gemini 等）。2. 工具调用能力极强，可直接对接云服务、API 与企业系统。3. 自带日志、监控、可观测性与治理能力。适合需要在企业内部署、具备高可靠性要求的 Agent 系统。五、SmolAgentsSmolAgents 是Hugging Face推出的一款轻量 Python 库，设计理念是“最小可行 Agent”。1. 安装简单、API 极少，几分钟即可跑通一个工具调用示例。2. 灵活支持 tool 注册与函数调用，但不追求完整框架。3. 适合快速原型、实验性项目或教育用途。如果你希望“几行代码让 LLM 动起来”，SmolAgents 是最轻便的起点。六、AutoGenAutoGen 最初由 Microsoft 研究团队推出，用于多 Agent 间的对话协作。它以“角色对话” 为核心，支持 LLM 代理之间互相交流、分工、调度任务。1. 多 agent 结构灵活，可模拟协作团队。2. 支持复杂任务分配与循环反馈。3. 对研究者和实验系统尤其友好。如果你的目标是研究 agent 交互机制或自动化工作流，AutoGen 是很好的基础。七、MetaGPT角色驱动的 Agent 系统。 MetaGPT 是一个以“AI 团队”为核心的框架，设计理念是让多个 agent 分别扮演项目经理、工程师、设计师等角色，共同产出结果。1. 多角色、结构化协作，任务拆解逻辑强。2. 擅长长链路流程（如产品需求分析→代码生成→测试）。3. 适合自动化软件工程类场景。如果你希望让 LLM 们“像一个团队一样协作”，MetaGPT 是不错的模板。八、Haystack AgentsRAG 与 Agent 的结合体。Haystack 原本是一套开源 RAG 框架，如今扩展出了 Agents 模块。它擅长将检索、知识库与 LLM 推理结合。1. 内置文档检索、索引、管道机制。2. 适合企业知识问答、文档助手类 agent。3. 与 LLM 、数据库和 vector store 的集成成熟。如果你的 agent 核心任务是“带知识的问答”，Haystack 是现成方案。九、Claude Agent SDKAnthropic 推出的开发包。它基于其先前产品 Claude Code 的 agent 引擎（agent harness）构建，目的在于为开发者提供“从模型调用 + 工具调用 +流程控制 +状态管理”这一整套能力。1. 上下文管理自动化：自带对话／会话上下文的压缩与管理机制，避免因上下文过长导致模型性能下降。 2. 丰富的工具生态：包含文件操作、代码执行、网络搜索等内置工具，并支持扩展自定义工具／插件。 3. 权限与安全机制：可以细粒度控制 agent 可使用的工具、权限模式（例如 allowedTools、disallowedTools）等。 4. 生产化准备特性：例如会话管理、错误处理、监控能力、模型优化／提示缓存机制。 5. 插件和扩展支持：通过插件机制（如自定义命令、子 agent、技能集、MCP 服务器）可创建复杂系统。#ai创造营# #程序员#

8. 爆肝10亿token，我给OpenClaw做了个龙虾管家！【一键安装龙虾】

9. OpenClaw在国内AI圈突然爆火。同时很多人都在讨论一个问题：如果有一天，互联网上大量账号其实都是AI在说话，会发生什么？#红衣聊AI #大有学问 #AI龙虾 #OpenClaw

10. 【保姆级】OpenClaw 全网最细教学：安装→Skills实战→多Agent协作，1 小时全精通！

11. 盘点一周AI大事(4月5日)｜叫AI老公多干活 OpenAI内测下一代生图模型「GPT-Image-2」 OpenAI工匠计划「Project Stagecraft」曝光 Google发布最强开源小模型「Gemma 4」 Anthropic研究发现Claude有170种情绪向量阿里发布最强开源多模态大模型「Qwen3.5-Omni」 Sakana AI 发布AI战略官「Marlin」微软发布最强语音识别模型「MAI-Transcribe-1」研究员开源最强声音克隆模型「LongCat-AudioDiT」研究员开源最强语音合成模型「OmniVoice」工程师开源AI同事「同事.skill」爆火首个一人独角兽公司「Medvi」诞生 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #OpenAI #AIGC

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14. #小米最强大模型开源#小米这波真的猛，MiMo-V2.5-Pro，最强模型直接开源，一口气适配全球7家芯片平台，AMD、亚马逊云科技全在列，开源首日就能跑，这格局没谁了。更炸的是MiMo Orbit计划：100万亿Token，免费送。Agent框架，限时免费用。翻译一下就是你来用，钱我出。而且这次量子位、数字生命卡兹克这些头部玩家都实测过了，都说Agent能力能跟Claude Opus 4.6掰手腕。小米这次不仅实力藏不住，诚意更藏不住。

15. 开源「洁癖.skill」，让你的Agent越用越聪明。

16. 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

17. Deep Agents：LangChain开源的Agent框架，开箱即用的LLM应用方案。核心思想：给你一个开箱即用的Agent，需要定制再加工。Deep Agents基于LangGraph构建，内置了单Agent应用的标配能力：任务规划、文件系统访问、Shell执行、子Agent委托、自动上下文管理。会话长了自动总结，大输出存文件，子Agent有隔离的上下文窗口。启动简单，支持任何能调工具的LLM（OpenAI、Claude、开源模型都行）。需要时加工具、换模型、调提示词。支持MCP。对比其他框架：1.LangGraph：底层编排框架，基于图和状态机。完全可控，支持流式、持久化、断点恢复。缺点是学习曲线陡，小任务过度设计。2. CrewAI：多Agent协作框架，建在LangChain和LangGraph之上。提供Agent、Task、Crew等高级抽象，快速定义多Agent分工。优点是上手快，缺点是多Agent固定模式，非标准行为定制困难。3. AutoGen（Microsoft）：事件驱动，支持conversation-based Agent交互和group chat。v0.4引入强可观测性和异步模型。适合多Agent对话，不适合需要持久化和复杂状态的应用。4. Deep Agents的位置：单Agent框架，高于简单的ReAct（思维链+工具调用），低于多Agent系统。填补了这个缝隙：需要快速上手，但又要求工业级的规划、文件访问、子Agent能力。技术特点：1. Deep Agents采用trust-the-LLM模型——Agent可以做工具允许的任何事，安全边界由工具和沙箱保证。这套思路来自Claude Code，也就是LangChain在把Claude Code的经验系统化。2. 上下文管理做得细致：会话自动总结、大输出转文件、子Agent隔离上下文窗口。处理长期运行任务（爬虫、研究、报告生成）时能显著降低token消耗。应用场景1. 快速原型或一次性脚本 → Deep Agents足够2. 复杂单Agent任务（爬虫、研究、代码生成） → Deep Agents很合适3. 多Agent协作 → CrewAI更顺手4. 需要完全自定义Agent行为 → LangGraph完全控制5. 对话式多Agent互动 → AutoGen更原生项目：github.com/langchain-ai/deepagents#HOW I AI# #程序员#

18. 刚刚，OpenClaw史上最猛更新！AI记忆可自由插拔，开发者等了半年

19. 一个视频讲清楚，Openclaw到底是啥！怎么就爆火了？（非广放心看～）#零距离看懂财经 #openclaw

20. 免费安装360安全龙虾，解锁AI数字员工。 #大有学问 #OpenClaw #养龙虾 #红衣聊AI

21. 5分钟上手Clawdbot！风靡硅谷的开源AI神器，到底怎么玩？

22. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

23. PRDBench：面向 PRD 的项目级 Code Agent 评测新基准

24. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。它没有什么自我意识，但它有执行能力。它不会思考人生，但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT

25. 听说中国很多“养龙虾”创业者已经开始赚钱了。他们都在做什么呢？今天咱们一起揭秘看看。#openclaw #养龙虾 #创业项目 #红衣聊AI #大有学问

26. 【#龙虾爆火致Macmini销量暴增#】近日，一场由开源AI智能体OpenClaw引发的 “龙虾热” 席卷全球科技圈，其连锁反应意外点燃了苹果Macmini M4版的市场需求。受OpenClaw本地部署需求激增驱动，Mac mini M4在短时间内销量暴增，线上线下渠道普遍断货，一机难求。#腾讯QClaw内测##李楠吐槽苹果MacBookNeo#目前，苹果官方渠道发货周期已经延长至两周以上，部分配置机型甚至排期至3月底；国内主流电商平台也已经处于缺货状态。Macmini M4版自2月中旬起销量出现爆发式增长，全球多地苹果直营店与授权经销商库存告急，二手市场价格同步攀升。此前售价低至2800元左右的二手Macmini M4版，当前成交价普遍攀升至4000元左右。有数据显示，受OpenClaw爆火带动，大量用户涌入抢购Mac mini用于本地部署AI智能体，致使该产品销量近期激增了300%。OpenClaw是一款由奥地利连续创业者、PSPDFKit创始人Peter Steinberger开发的开源个人AI助手项目。因其图标形似一只红色龙虾，被用户亲切地称为“龙虾”。与ChatGPT、Claude等传统对话式大模型不同，OpenClaw的核心定位是“能执行真实任务的AI Agent”。它可以直接部署在用户自己的电脑（支持macOS、Windows、Linux）上，通过连接WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉等日常通讯工具，接收自然语言指令，然后像一名数字员工一样，主动操作操作系统、控制浏览器、读写文件、处理邮件、管理日程，甚至自动编写和调试代码。自2025年底发布以来，OpenClaw在GitHub上的星标数呈指数级增长，在短短百天内便突破了24万，创下GitHub基础软件星标历史最快增长纪录，单周新增星标数最高达7000颗，增速甚至超越了React、Linux等老牌顶级开源项目，登顶GitHub星标榜，引发了从极客到普通大众的广泛关注和参与。正是OpenClaw的 “本地部署刚需”，让Macmini M4版成为了这场技术热潮的 “最佳载体”。在全球DRAM内存价格上涨的背景下，苹果并未对M4 Mac mini提价，其基础款（16GB统一内存）在海外市场售价约为549至599美元。在这个价位段，很难找到其他设备能提供苹果M系列芯片的本地AI算力与能效比。M芯片独特的统一内存架构，极大减少了数据搬运开销，使得运行OpenClaw这类需要协调多组件任务的智能体时更加流畅稳定，且功耗极低，适合7×24小时不间断运行。其次，相较于Windows设备，macOS系统与OpenClaw适配度更高。对于许多非技术背景的用户而言，选择Mac mini可以降低部署门槛和后续维护的复杂度。另外，许多用户不希望将OpenClaw这样拥有高系统权限的智能体部署在自己的主力工作电脑上。为了避免潜在的安全风险，一台专用的、价格适中的Mac mini成为了理想的“个人智能体节点”。不过，尝鲜用户在“龙虾热” 之下也需冷思考。工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）等机构已多次发布安全预警，指出OpenClaw在默认配置下存在较高风险，大量实例暴露于公网且存在可被利用的漏洞，用户需谨慎对待权限授予和版本更新。全国政协委员、360创始人周鸿祎也指出，OpenClaw本身还是太“极客”了，普通人装起来太麻烦，门槛太高。另外，OpenClaw智能体可直接操作邮件、交易、生产线，一旦出现问题就会造成真金白银的损失，中小企业防护能力本就薄弱，更不敢使用。（界面新闻）

27. OpenClaw1184个恶意插件Claude找出500个零日漏洞，老金开源个安全Skill你直接拿去用

28. Nous Research 开源了一个 AI Agent 框架：Hermes Agent。「The agent that grows with you」——会自我生长的 Agent。核心亮点是一个闭环学习系统，Agent 可以从使用经验里自动创建技能、改进技能，跨会话记住你是谁。大多数 AI Agent 框架的记忆是静态的，你教它什么它记什么，不会自己演化。Hermes 的设计不同： 1. 自动创建技能：完成复杂任务后，Agent 会主动把这次经验总结成可复用的技能，下次遇到类似任务直接调用。 2. 技能自我改进：已有的技能在使用过程中会持续迭代，而不是一次写好永不更新。 3. 用户建模：基于 Honcho 的对话记忆，Agent 会跨会话持续深化对你这个人的理解——你的偏好、工作方式、决策模式。 4. FTS5 全文搜索 + LLM 摘要：可以搜索所有历史会话，用语义召回过去的上下文。访问：github.com/NousResearch/hermes-agent #HOW I AI# #程序员#

29. 如何评价「研究生/实习生才是顶配 OpenClaw」的说法？目前实际场景中，有什么环节能交给它？

30. 你的数字员工，不是下载来的，是“养”出来的。你投入多少，它就回报多少。如果你的电脑里也有一个像贾维斯一样“安全龙虾”，你最希望它有什么独特的超能力？#大有学问 #红衣聊AI #贾维斯 #openclaw #养龙虾

31. 补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」

32. 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

33. 实测不用写代码，5分钟把OpenClaw装进飞书

34. 盘点一周AI大事(3月8日)｜龙虾开公司30天狂赚8万刀工程师Nat Eliason开发出首个龙虾CEO「FelixCraftAI 」，全自主运营零人类公司，30天狂赚8万刀工程师开源龙虾公司框架Paperclip 工程师开源龙虾员工管理平台Clawith 工程师开源龙虾浏览器Pinchtab 老黄放话，龙虾是是历史上最重要的软件发布，通用型自主Agent终于迎来爆发拐点 OpenAI开源龙虾项目管理工具Symphony OpenAI发布最强龙虾基座模型GPT-5.4，地表最强大模型再次易主 Google发布最强龙虾辅助模型Gemini 3.1 Flash-Lite Lightricks发布最强开源视频模型LTX-2.3 Showlab推出最强开源视频编辑模型Kiwi Edit #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #龙虾 #OpenClaw

35. 【速通OpenClaw】如何隔离危险、进阶玩法…一次说清

36. 很多人一开始用OpenClaw就用错了。龙虾是把AI，从“会说话”，变成了“能干活”，这是本质变化。所以你要还是拿它聊天，那就有点像：拿挖掘机去挖耳朵，用错地方了。#大有学问 #openclaw #红衣聊AI #AI工具 #养龙虾

37. DeepSeek，正如其名，深耕求索 AI 边界。DeepSeek V3.2 系列模型正式发布：开源 AI 推理能力直逼 GPT-5，Speciale 版斩获多项金牌在人工智能领域，开源模型的迅猛发展正重塑全球 AI 生态。今日（2025 年 12 月 1 日），中国 AI 初创公司 DeepSeek 宣布正式发布两款重量级大语言模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。这一双模型同步上线，不仅标志着 DeepSeek 在参数规模和推理能力上的新突破，更在开源社区引发热议。DeepSeek-V3.2 主打日常应用场景下的 Agent 强化能力，而 V3.2-Speciale 则作为“长思考增强版”，融入先进数学证明机制，在国际竞赛基准中屡获金牌。官方网页端、App 和 API 已全面更新，支持开发者即时接入。这一发布时机恰逢全球 AI 竞争白热化之际。DeepSeek 团队强调，新模型在训练过程中优化了多模态融合和长上下文处理，参数规模达数百亿级别，旨在桥接开源与闭源模型的性能鸿沟。以下，我们将从模型架构、基准评测、与其他顶尖模型的比较以及潜在影响四个维度，进行专业剖析。模型架构与创新亮点DeepSeek-V3.2 系列基于前代 V3.1 的 MoE（Mixture of Experts）架构迭代而来，总参数量超过 600B，其中活跃参数高效分配至 70B 级别。这种设计显著降低了推理延迟，同时提升了在复杂任务下的稳定性。核心创新包括： • Agent 能力强化：V3.2 内置多步规划模块，支持自主工具调用和动态决策链路，适用于自动化工作流场景，如代码生成和数据分析。 • 长思考机制：V3.2-Speciale 引入“思考链”（Chain-of-Thought）增强变体，结合 DeepSeek-Math-V2 的定理证明引擎。该版本在处理逻辑验证任务时，能模拟人类逐步推理过程，避免幻觉输出。 • 开源友好：模型权重已在 Hugging Face 和 GitHub 公开，支持 FP16/INT8 量化部署，适用于边缘设备。这些特性使 V3.2 系列不止于通用对话，更向专业垂直领域倾斜，如数学、编程和科学模拟。基准评测：性能数据详解为评估新模型的实际表现，DeepSeek 团队公布了多项国际标准基准结果，并邀请第三方机构验证。总体而言，V3.2 在推理和数学任务上表现出色，平均得分逼近闭源顶流。数学与逻辑推理基准 • GSM8K（小学数学）：V3.2 得分 98.2%，V3.2-Speciale 达 99.5%，接近人类专家水平。Speciale 版在长链推理中优势明显，错误率降至 0.5% 以下。 • MATH（高中数学竞赛）：Speciale 版斩获 92.7% 准确率，在 IMO 2025 模拟赛中获金牌，超越谷歌 Gemini Deep Think。该成绩得益于集成定理证明器，能自动验证几何和代数推导。 • AIME（美国数学邀请赛）：V3.2 系列平均 85.4%，较前代提升 12%。独立评测显示，Speciale 版在 MLPerf Inference v5.1 推理基准中，处理长序列输出时延迟仅为 GPT-5 的 1.2 倍。编程与多模态任务 • HumanEval（代码生成）：V3.2 达 89.6% 通过率，略高于 Claude 3.5 Sonnet，在 Aider 编程测试中得分 71.6%，标志着开源模型在软件工程领域的突破。 • MMLU-Pro（多学科知识）：整体得分 87.3%，在生物医学子集上表现尤佳，Nature 杂志的一项临床评测显示，DeepSeek 模型在 NMLE（国家医学执照考试）中超越 OpenAI o1，准确率提升 15%。安全效率评估NIST 的 CAISI 报告指出，V3.2 在安全基准（如红队攻击抵抗）中得分 92/100，优于多数美国参考模型，同时价格仅为闭源竞品的 1/10。量化后，推理速度提升 2.5 倍，支持 128K 上下文窗口。然而，评测也暴露短板：V3.2 在创意写作（如 GPQA 基准）中得分 78.5%，落后于 Gemini-3.0-Pro 约 5%。此外，独立测试显示其在边缘案例下的幻觉率仍需优化。与顶尖模型的横向比较DeepSeek V3.2 系列的发布，直接挑战了 OpenAI GPT-5 和 Google Gemini 的霸主地位。在综合基准 Arena-Hard 上，V3.2 以 91.2 分逼平 GPT-5（92.1 分），但略逊于 Gemini-3.0-Pro（93.8 分）。 17 Speciale 版在数学子集上逆转胜出，IMO 金牌成绩更胜一筹，终结了“闭源垄断高难度推理”的叙事。与其他开源模型相比，V3.2 碾压 Llama 3.1（MMLU 85.2%）和 Mistral Large（编程 82.4%），其 MoE 架构在能效上领先 30%。这一成绩源于 DeepSeek 的“渐进式蒸馏”训练策略，从 685B 基座模型提炼而出。开源生态影响与未来展望DeepSeek V3.2 的开源策略，将进一步加速 AI 民主化。开发者可通过 API 免费测试，预计短期内涌现大量 Agent 应用，如智能医疗诊断和自动化科研。长期看，这一发布或推动中美 AI 合作，缓解地缘壁垒。模型规模膨胀带来的碳足迹，以及在非英语语料上的泛化问题。DeepSeek 团队已承诺后续迭代，将融入更多多语言支持。DeepSeek V3.2 系列的亮相，不仅是技术跃进，更是开源精神的胜利。它证明，开源模型已能与闭源巨头并驾齐驱，甚至在特定领域领跑。对于从业者和研究者而言，这是部署高性能 AI 的绝佳时机。未来，随着更多评测数据涌现，我们期待 V3.2 在真实世界中绽放光彩。参考文献： • DeepSeek 官方公告及基准报告。 • 第三方评测：NIST CAISI、Nature 临床基准、MLPerf 等。（本文基于公开数据撰写）#DeepSeek同时发布2款新模型##ai生活指南##ai创造营#

38. 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

39. #小米首次登顶全球开源大模型第一#Xiaomi MiMo-V2.5 系列模型正式开启了公测，包含 MiMo-V2.5、V2.5-Pro、V2.5-TTS Series、V2.5-ASR 四款产品。其中： MiMo-V2.5-Pro定位小米迄今最强模型，在通用智能体、复杂软件工程、长程任务等维度，已能与 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 等全球顶尖Agent模型正面抗衡。可稳定完成涉及近千轮工具调用的长程任务，超长周期内逻辑一致，指令遵循能力大幅提升。仅用 4.3小时、672次工具调用，就用Rust从零实现了完整的SysY编译器（北大《编译原理》课程项目），在隐藏测试集上取得233/233满分，还在11.5小时内自主开发出具备完整功能的视频编辑器Web应用（代码量8192行，1868次工具调用）。 MiMo-V2.5定位为Agent场景而生的原生全模态大模型，支持同时看、听、读，把理解转化为行动。Agent能力全面超越上一代MiMo-V2-Pro，API成本降低约50%。多模态感知能力超越上一代MiMo-V2-Omni，跨模态推理、视频理解、图表分析能力显著提升，在VideoMME、CharXiv、MMMU-Pro等评测中逼近甚至超越业界顶级开源模型。除此之外，全系列Token效率得到了前所未有的优化。在相同Agent基准（ClawEval）分数下，MiMo-V2.5-Pro相比Kimi K2.6节省42% Token，MiMo-V2.5相比Muse Spark节省50% Token，全球开发者已经对Mimo的Token效率赞不绝口了。小米还对Credits计费做了简化，取消了按上下文窗口区分倍率，MiMo-V2.5消耗1Token=1Credit，MiMo-V2.5-Pro消耗1Token=2Credits。订阅新增了连续包月（老用户自动续费次月7折、新用户77折）、包年（全年88折）。所有已购买Token Plan的用户，Credits额度将全部重置清零，重新开始计算。

40. 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

41. Agent常见面试题：LLM 是如何学会调用外部 API 或工具的？1 训练数据让模型先“知道工具是怎么用的”在模型具备工具调用能力之前，它必须先在训练数据里看到足够多的工具调用示例。通常包含两类数据：1）真实 API / 工具调用代码或文档，例如：a. “要获取天气，请调用 get_weather(city=...)”b. “要计算数学表达式，请调用 calculator(expression=...)”2）人类标注或模型生成的“对话 + 工具调用”示范，例如：a. 用户问：杭州天气如何？模型示范：调用 tool.get_weather({city:"杭州"})再根据工具返回的结果继续回答。通过这些示例，LLM 学会了：什么问题对应调用什么工具；工具调用的格式是什么；什么时候不该调用工具。2 监督学习（SFT）使模型学会“根据指令选择工具”在 Fine-tuning 阶段加入大量的示例：1）该调用工具的场景2）不该调用工具的场景3）多工具协作场景例如：用户问「告诉我台北到上海的机票价格」。正确示例：a. 模型判断这需要实时信息b. 模型调用 flight_search API模型学习到：当遇到“需要外部信息/计算能力”的问题时，应倾向调用工具。3 通过 RLHF 让模型“偏好正确的工具调用行为”强化学习阶段会奖励：1）正确调用工具2）不乱调用工具3）工具调用后能给出正确结果惩罚：1）不必要的调用2）调用错误的工具3）调用格式不正确这一步让模型不仅会“模仿”，还会“懂得什么时候该调用工具”。4 ReAct / 规划式数据让模型学会 “推理后再决定工具”许多训练数据采用 ReAct 风格：1）模型先思考：要不要调用工具？2）再决定工具调用3）执行后再继续思考与回答这种数据让模型具备：1）任务分解2）长链路推理3）工具调用规划最终效果是：面对复杂任务，模型不会盲调，而是自行形成“推理 → 调用 → 再推理”的结构化流程。5 架构层提供“可调用工具的接口”现代 Agent 框架都会在推理阶段给模型提供一个结构化 schema：1）告诉模型有哪些工具2）告诉模型调用格式3）告诉模型每个字段是什么类型这样模型在生成内容时不需要“猜”，而是严格遵循系统提供的 schema，直接输出可执行的 JSON 或结构化调用指令。例如：1）系统提供工具：search(query: string)2）模型内部只需决定：要不要调用？，以及 query 内容是什么。6 推理时的实际行为：模型并不真的“执行工具”，而是生成结构化调用请求推理时发生的事情是：1）模型生成 JSON 指令，例如：{"tool":"search", "query":"杭州天气"}2）外部系统执行工具并将结果返回3）模型继续根据工具结果生成下一步行动或最终答案模型本身没有执行能力，它只是生成符合 schema 的字符串而已。总结LLM 学会调用外部 API / 工具，是一个“示例训练 + 强化学习 + 架构支撑 + 推理策略”组合的结果：1）先在数据里看到大量工具调用示范2）通过 SFT 学会该如何调用3）通过 RL 学会什么时候应该调用4）通过 ReAct 学会任务分解与步骤规划5）通过 functions/schema 让调用标准化因此模型看起来像真的“理解工具”，但本质是根据统计学习到的模式生成结构化指令。#ai创造营# #程序员#

42. 狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人

43. 旧安卓手机部署OpenClaw

44. OpenClaw复杂任务：全自动下载、调用ComfyUI生图、评测文章、发公众号

45. 小米手机可以养龙虾🦞了！实测后我发现OpenClaw会让AI硬件迎来一个好时代

46. 太爽了！Hermes Agent 发布UI了，本地对接最强开源 Gemma 4 模型+ 微信（免费无需Token）| 零度解说

47. OpenClaw 重大升级遇挫，激进重构导致大量用户插件瘫痪、功能失效，影响有多大？你的龙虾还好吗？

48. Anthropic 今天发布了 Claude Managed Agents，一套托管式 Agent 构建和部署 API，现已开放公测。核心卖点一句话说清楚：以前做一个生产级 Agent，光基础设施（沙箱、状态管理、权限、链路追踪）就要搭几个月，现在这些全交给 Anthropic 的云端搞定，开发者只管定义任务、工具和规则。官方说法是"从原型到上线，几天而不是几个月"。具体提供三样东西：生产级沙箱执行环境，支持长时间运行的 Agent 会话（断线也不丢进度），以及多 Agent 协调能力（一个 Agent 可以拉起其他 Agent 并行干活，这部分还在研究预览阶段）。内部测试中，在结构化文件生成任务上，Managed Agents 的成功率比标准提示循环高了最多 10 个百分点。已经有一批公司在用了。 Notion 让用户直接在工作区里把任务丢给 Claude，写代码、做 PPT、做网页都行，几十个任务可以并行跑。 Sentry 把自家的 bug 诊断工具 Seer 跟 Claude Agent 串起来，从定位根因到写补丁、提 PR 一条龙，整个集成几周就上线了。 Rakuten 在产品、销售、营销、财务、HR 各条线部署了专用 Agent，每个 Agent 一周内就能上线。 Asana 用它加速了 AI Teammates 功能的开发。Vibecode 则把它作为默认集成，让用户从 prompt 直接到部署完成的应用。定价方面，token 费用按 Claude 平台标准收，另外每个活跃会话按每小时 0.08 美元计费。对开发者来说，这是 Anthropic 正式入局"Agent 即服务"赛道。之前不管用 Claude 还是 GPT 做 Agent，基础设施都得自己搭或者找第三方。现在 Anthropic 自己把这层包了，逻辑很清楚：降低开发门槛、锁定开发者在 Claude 生态里。跟 OpenAI 最近推 Codex 的思路类似，都在从"卖模型"往"卖完整开发平台"走。相关文档：http://t.cn/AXMbqU7z http://t.cn/AXMbq4hE http://mapi/66fd066bgy1ibzyaxx4n6j20u00u040r

49. 【Mac养龙虾】在Mac上怎么装原生Claw，装完怎么用！是不是能让这工作效率更高效，看这一个视频就够了！

50. #DeepSeekV4发布#，性能比肩顶级闭源模型100万上下文模型分为两档：deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型...DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1。百万 tokens 输入分别为 1元和 12元百万 tokens 输出分别为 2元和 24元DeepSeek-V4 模型开源链接：网页链接网页链接DeepSeek-V4 技术报告：网页链接

51. 在线使用 AI Agent 搜索全网内容常被 API 限制和地域封锁卡住？开源项目 Agent Reach 给你的 AI Agent 装上“互联网之眼”，无缝访问 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、小红书等主流平台，一条命令行搞定，零 API 费用！Agent Reach 集成多种工具，如 yt-dlp 提取视频字幕、xreach 读取推特内容、mcporter 管理小红书和抖音数据，支持多平台，兼容 Claude Code、Cursor 等多款智能 Agent。主要亮点：- 零 API 费，全部开源免费，代理服务只要 ~$1/月（选配）- Cookie 本地存储，隐私安全，支持 Chrome Cookie 一键导入- 自带诊断命令，一条命令检测各平台连通状态与配置- 轻松爬取推特时间线、YouTube 字幕、GitHub 仓库详情、小红书笔记等- 强大的可插拔架构，渠道模块自由替换，满足个性化需求- 还能订阅 RSS，做全网语义搜索，统一管理多平台信息流GitHub：github.com/Panniantong/Agent-Reach无论是开发者优化 AI Agent，还是技术爱好者搞定信息采集，Agent Reach 都是提升效率的利器。快给你的智能机器人也装个“网眼”吧！#AI创造营##人工智能#

52. 开源书《OpenClaw橙皮书：从入门到精通》八个部分，从浅到深：1. 认识OpenClaw：它是什么、为什么火、和ChatGPT到底有什么不同2. 技术架构：三层架构、记忆系统、Heartbeat心跳机制3. 部署方案：本地安装、Docker、9家国内云厂商一键部署对比（含价格）4. 渠道接入：飞书、钉钉、QQ、企业微信等20+平台的接入方式5. Skills技能系统：怎么找、怎么装、哪些值得装、怎么自己建6. 模型配置：21个模型/平台的配置方法和价格对比7. 安全与成本：已知安全事件、避坑指南、成本控制策略8. 生态与社区：养虾文化、平替产品、国内政策支持、国产Claw产品选购指南另外还有附录，包含常见问题FAQ、命令速查表和资源链接汇总。my.feishu.cn/wiki/H27Iw9ussiaYbokymhncExtjnAh#AI创造营##人工智能#

53. 开发 AI Agent 应用时，直接使用 LangChain 或 LangGraph 等框架虽然方便，但复杂的抽象往往像个“黑盒”，让开发者难以理解底层的调用逻辑和决策机制。ai-agents-from-scratch 是一个专注于教学的开源项目，主张从零开始构建 AI Agent。它不依赖现有的成品框架，而是通过 Node.js 和本地大模型，带你一步步拆解 Agent 的核心原理。项目不仅涵盖了基础的模型调用，还深入讲解了函数调用、长期记忆、ReAct 推理模式等关键技术，帮助开发者在掌握底层逻辑后再去更明智地选择和使用框架。GitHub：github.com/pguso/ai-agents-from-scratch主要功能：- 基于 node-llama-cpp 实现本地大模型运行，无需依赖云端 API；- 循序渐进的学习路径，从基础交互到复杂的系统提示词与角色设定；- 深入解析函数调用原理，展示 LLM 如何决定调用工具并处理返回结果；- 实现持久化存储与记忆管理，让 Agent 具备跨会话的信息记忆能力；- 详解 ReAct 推理模式，演示“思考-行动-观察”的循环逻辑；- 提供进阶教程，手写实现类似 LangChain 的 Runnable 接口和状态机图结构。该项目要求 Node.js 18 以上环境，建议配置 16GB 内存以流畅运行本地 GGUF 模型。它非常适合希望深入理解 Agent 架构、提升 AI 应用底层开发能力的工程师参考学习。

54. 免费开源项目竟被卖到上千元？Openclaw NAS部署全攻略+心得

55. 3天赚1200刀？纯聊天就能捏出个能搞钱的 AI Agent！【教程】

56. “龙虾模型”能管公司？实测GLM-5-Turbo接入openclaw运营公司

57. 刚刚，阿里ATH事业群甩出王炸「悟空」！企业级正规军下场，龙虾们这次真要炸了

58. The Information：OpenClaw 在中国AI圈的发酵和扩散速度，远超硅谷想象

59. 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#

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

61. 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#

62. 普通人用AI，到底能做什么？4个月深度学习的经验和用法分享！

63. 【AI记忆系统突破99%准确率：用Agent完全替代向量数据库】快速阅读： Supermemory团队用多智能体协作系统在长期记忆基准测试LongMemEval上达到99%准确率，核心突破是用3个并行搜索Agent替代传统向量检索，让AI通过“理解”而非“数学相似度”来回忆信息。这套方案不需要向量数据库，甚至可以嵌入机器人。---向量数据库可能不是AI记忆的最优解。Supermemory在LongMemEval基准测试（11.5万token对话历史）上达到99%准确率，用的方法反而更简单：完全抛弃向量检索，改用多个Agent协作。传统RAG的问题出在检索环节。语义相似度匹配根本分不清“旧事实”和“新更正”，当检索结果里混杂太多噪音，大模型就会迷失。他们的解法是ASMR（Agentic Search and Memory Retrieval）：信息摄取阶段，3个并行Observer Agent同时读取对话记录，按照个人信息、偏好、事件、时间数据等六个维度提取知识点，直接存储结构化内容而非生成embedding。检索阶段才是关键。面对提问时不查询数据库，而是派出3个专门的搜索Agent——一个找直接事实，一个挖隐含语境，一个重建时间线。这些Agent是在“主动阅读和推理”，不是在做向量余弦计算。回答阶段用了两种策略测试。第一种是8个高度专业化的prompt变体并行运行（精确计数专家、时间专家、上下文深挖专家等），只要任何一条推理路径答对就算成功，准确率98.6%。第二种是12个Agent独立作答后，由一个聚合器LLM综合投票裁决，准确率97.2%。有观点认为这套系统证明了“认知理解”比“数学相似性”更适合处理记忆任务。数学只能捕捉表层模式，而Agent可以处理时间序列中的矛盾、更新和细微差别。更有意思的是，这个架构完全在内存中运行，不依赖外部向量数据库，理论上可以部署到任何设备，包括机器人。他们11天后会开源全部代码。当数十亿个高度个性化的AI Agent开始学习和记住我们的一切时，记忆系统的天花板在哪里？也许不在算力，而在我们愿意给Agent多少“主动思考”的权限。ref: x.com/DhravyaShah/status/2035517012647272689#AI创造营##人工智能#

64. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

65. openclaw没思路？多场景分享+官方推荐的成本优化方案

66. #AI圈为何流行养龙虾了#AI圈掀起一股“养龙虾”热潮，圈内问候语甚至变成“你养龙虾了吗”，这里的“龙虾”并非水产，而是开源AI智能体OpenClaw的亲昵昵称。“养龙虾”的说法源于OpenClaw的项目图标——一只红色龙虾，模型的运行逻辑酷似养成游戏：开发者通过API投喂算力，让它在本地设备上自主处理任务，如同饲养数字宠物，被中国开发者赋予养龙虾的俗称。OpenClaw解决了传统AI的痛点：与被动应答的云端AI不同，OpenClaw能直接操作用户设备，自主完成邮件整理、文件分类等琐事，从建议者变成执行者。阿里云、腾讯云等推出一键部署服务，KimiClaw等产品降低使用门槛，普通用户半小时就能完成部署。

67. 【重磅更新】OpenClaw 接入微信：官方版“龙虾”插件上线，附安装与实测！

68. 实测Tabbit: OpenClaw很火，但你可能只需要AI浏览器

69. Kimi 推出 Kimi Claw 并原生集成 OpenClaw，有哪些技术亮点？

70. 「龙虾热」后，OpenClaw 会是又一个泡沫吗？

71. 为什么有switch，却还要再买一台开源掌机，玩switch游戏？

72. 构建AI Agent时，常常需要为不同角色收集资料、分析风格、提炼框架，来回切换工具和资料源，过程繁琐低效。awesome-persona-distill-skills 汇集了上百种“人格蒸馏”技能模板，提供一站式 Agent 角色构建解决方案。从自己.skill、女娲.skill 到乔布斯.skill、马斯克.skill，支持自我镜像、职场关系模拟、公众人物方法论，甚至亲密记忆与精神主题。GitHub：github.com/xixu-me/awesome-persona-distill-skills主要功能：- 自我蒸馏工具：自己.skill、数字人生.skill、女娲.skill 等，用于个人心智与记忆整理；- 职场关系技能：同事.skill、老板.skill、导师.skill，支持工作上下文与沟通模拟；- 亲密记忆助手：前任.skill、父母.skill、Reunion Skill，用于情感回溯与家庭陪伴；- 公众人物方法论：巴菲特、芒格、PG.skill、费曼.skill 等，提炼决策框架与启发式；- 专门化主题：赛博算命、月老姻缘、Master-skill 等，覆盖精神与术数领域。开源项目，适合 AI 开发者、产品设计师与个人成长爱好者。#AI创造营##人格蒸馏##Agent技能#

73. 微信正式发布「ClawBot」插件，支持接入OpenClaw，使用体验如何？

74. nanobot 是香港大学数据科学实验室（HKUDS）开源的一个超轻量级个人 AI 助手，灵感来自 Clawdbot（OpenClaw 项目），但代码量只有约 4000 行，比 Clawdbot 的 43 万行精简了 99%。核心卖点：极简但功能完整——支持多 LLM 提供商（OpenRouter、Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq 等）、本地模型（vLLM）、多渠道接入（Telegram、WhatsApp、飞书）、网页搜索、定时任务、持久记忆和 Skills 扩展，全部用很少的代码实现。典型使用场景包括：实时市场分析、全栈开发辅助、日程管理、个人知识库问答。部署方式很简单： pip install nanobot-ai 安装后，配置一个 JSON 文件填入 API Key，就能通过命令行聊天或挂载到 Telegram 等渠道 24/7 运行。也支持 Docker 部署。这是一个面向研究和学习的项目，代码干净可读，适合想理解 AI Agent 架构的开发者拿来学习和二次开发。项目刚发布几天（2026 年 2 月 2 日上线），还在快速迭代中。github.com/HKUDS/nanobot 网页链接

75. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

76. 中国正凭借开源生态与应用优势，在发展潜力上实现对美国的赶超。全球前十开源 AI 模型均源自中国，64% 的市场份额远超美国的 30%，中国已构建全球领先的开源生态。中国开源模型在可定制化、安全可控、部署灵活等五大维度形成显著优势，打破了美国闭源模型的技术垄断，80% 的美国 AI 创新企业已在使用中国开源模型。这种技术民主化趋势，让 AI 从奢侈品变为基础设施，彻底重构行业竞争逻辑。AI Agent 将成为拉开价值差距的核心力量，而中国正抢占这一赛道。中国的这类企业已将 15% 的 AI 预算投向 Agent 技术，实现 1.7 倍于行业平均的营收增长。中国庞大的制造业与服务业场景，为 AI Agent 提供了丰富的训练数据，形成数据飞轮效应。美国虽在顶尖闭源模型与算力芯片上仍有优势，但中国通过开源降维与硬件绑定的生态战略，在重塑竞争规则。中国掌控的硬件供应链与应用场景成为核心壁垒，是中国 AI 长期发展的底蕴。#科技先锋官##AI创造营##AI生活指南#

77. 【苹果开源】1张照片秒变可进入的3D场景！Mac/Windows 部署教程全解析 | XR游戏和应用体验

78. OpenClaw到底能做什么呢？

79. OpenClaw小龙虾保姆级安装教程！小白10分钟搞定【Windows系统 + 接入飞书】

80. AI也可以组建团队了港大开源的新项目ClawTeam感觉像是让AI Agent从单机到了集群，不同于当前主流的单Agent工具，ClawTeam引入了领导型Agent。当我们下单目标，它就会自主将复杂任务解构为子任务。从开发到部署的全流程自动化，ClawTeam的全栈闭环将原本需要人工干预的DevOps流程转化成了Agent群体的内部协作。如果说OpenClaw解决了“手”的问题，ClawTeam就是在试图解决“脑与神经网络”的问题吧 #ai##ai前沿速递##微博兴趣创作计划#

81. 小米大模型接入全球顶级框架，Xiaomi MiMo-V2系列大模型完成与全球顶级开源Agent框架Hermes Agent的官方集成，从大模型的持续迭代到Agent生态的深度融合，我米的AI以后只会越来越强！而且小米还推出了两周限免，可以让更多开发者能低成本体验前沿技术！

82. 开源 AI 应用开发平台 Dify 完成 3000 万美元 Pre-A 轮融资，由红杉资本（HSG）领投，GL Ventures、Alt-Alpha Capital（Bessemer Venture Partners 旗下新分拆基金）、五源资本、瑞穗利合投资和 NYX Ventures 跟投。其中五源资本是老股东追加投资。Dify 成立于 2023 年 3 月，做的事情简单说就是：让不会写代码的人也能搭建 AI 工作流。它提供一个可视化的搭建界面和生产级基础设施，帮团队把大模型接入实际业务系统，比如文档审核流水线、企业内部知识助手、客服自动化等等。两年多下来，Dify 在 GitHub 上的星标数排到全球开源项目第 51 位，全球超过 140 万台机器在跑它的服务，覆盖 175 个国家和地区，有 280 家企业客户。这笔钱主要花在四个方向：让 Agent 工作流更稳更可靠、补齐企业级功能（权限、合规、审计等）、继续降低使用门槛让非开发者也能上手、以及壮大开源生态。Dify 目前在旧金山湾区、东京、上海和苏州设有办公室。创始人的核心判断是：未来每个团队都会自己搭建 AI Agent 和工作流，而 Dify 要做的就是这个"操作系统"的逻辑层。

83. 我用AI写了个网站，Hermes保姆级安装指南｜一键配置，桌面整理/浏览器自动化全搞定

84. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

85. #微博声浪计划##听见微博# 2026年初，开源AI智能体框架OpenClaw爆红，引发全民“养龙虾”热潮。腾讯免费安装服务吸引千人排队，催生“代安装”产业；小米、努比亚等厂商推出相关产品。其技术突破在于从对话到执行的范式跃迁，应用场景广泛，但也伴随成本、安全与实用性争议。未来趋势包括安全升级、多智能体协作等。科技怪咖的微博音频

86. 微信ClawBot插件支持个人微信，14亿人的AI入口打开了！附带Win踩坑解决方案！

87. 上午听朋友说，现在飞书都openclaw的支持好的不得了，我就立马想试试了。现在我已经把telegram的机器人停用了（还得科学上网，太麻烦了）目前全部用飞书～飞书增加了一个增强版插件（非openclaw社区版），增加了很多权限受理，功能增加了很多#openclaw#

88. OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先

89. 罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相：一次在推理与Agent上的下注｜甲子光年

90. 【#Kimi发布并开源K2.5模型# #月之暗面发布Kimi迄今最智能模型#】月之暗面Kimi发布并开源迄今最智能模型Kimi K2.5，该模型在Agent、代码、图像、视频及通用智能任务上获开源顶尖表现，支持视觉文本输入、思考/非思考模式及对话与Agent任务。 K2.5融合视觉理解推理、代码、Agent等能力，用户难用语言描述时可拍照、截图或录屏交互，突破文字表达限制，降低AI交互门槛。模型还深耕办公场景，将Kimi Agent能力拓展至Office领域，熟练掌握Word、Excel、PPT、PDF等软件中高阶技能，助力用户产出准专业办公文档。目前Kimi K2.5已登陆kimi.com、最新版Kimi App、Kimi API开放平台及编程助手Kimi Code等平台，企业和开发者可通过开放平台调用API，兼具Turbo级速度且大幅降低API价格。即日起，Kimi开放平台开启为期7天的充值赠送活动。

91. OpenClaw狂揽16万star，是时候聊聊Agent Tools的AB面了

92. 从Agent系统角度来看Hermes Agent攻击面

93. 🚀Hermes Agent

94. 8分钟HermesAgent硬核知识

95. Hermes Agent

96. 实测

97. HermesAgent

98. Hermes Agent

99. 2026 HermesAgent 深度研究报告

100. OpenClaw最大竞争者出现了！6.9 万 Star，Hermes Agent 开始自己学会变强了！

101. 2026年Hermes Agent是什么、能干什么、Hermes Agent怎么部署详解

102. Hermes Agent自学习循环详解

103. Hermes Agent 中文新手指南 | AI 编码助手来了！

104. Agent 圈新黑马！HermesAgent 实测

105. 一个游戏测试员，为什么要学HermesAgent？

106. 一个月GitHub狂揽6.6万星的HermesAgent，究竟能干啥？

107. 我刚刚设置好小龙虾，现在说开始流行爱马仕了 Hermes Agent

108. 装不上、会失忆、烧 Token？Hermes Agent 这 25 个坑一次讲透

109. NousResearch Hermes Agent

110. Hermes Agent 深度解析

111. AI 第三代智能体HermesAgent架构详解

112. Hermes Agent 项目功能与通用使用场景分析

113. 超详细！Hermes Agent 零基础落地部署实操指南，新手30分快速上手

114. OpenClaw VS HermesAgent 2026年综合对决，谁才是真正AI全能助手？

115. OpenClaw已死，Hermes Agent使用一周成了伙伴，联动LLM-wiki

116. Hermes Agent 全面实战指南

117. 超好用！Hermes Agent安装WebUI详细操作教程

118. windows 下如何进行Hermes Agent 详细安装教程

119. Hermes Agent 入门指南

120. Hermes Agent 10 个超实用功能，99% 的人没用全

121. 🤖强烈推荐Hermes Agent

122. HermesAgent

123. 实测！3个月OpenClaw vs 1周HermesAgent，我准备换Agent了

124. OpenClaw 与 Hermes 全面对比

125. “龙虾”凶猛，为何“爱马仕”更懂人心？

126. Hermes Agent 与 OpenClaw 该选哪个？

127. 深度解析Hermes Agent和OpenClaw哪个厉害？

128. Hermes Agent vs OpenClaw

129. Hermes Agent 与 OpenClaw 的核心区别及优势是什么？

130. OpenClaw到底能做什么？不只是聊天，是真正动手干活的AI

131. 大白话说明openclaw能干什么，怎么使用它

132. OpenClaw是什么？能做什么？OpenClaw详细介绍及保姆级部署教程！

133. Openclaw被吹上天，普通人到底可以怎么用？

134. OpenClaw 使用技巧（tips）

135. 一篇文章说清楚OpenClaw？是什么？能干嘛？怎么用？

136. OpenClaw到底能做什么呢？

137. 你真的需要 OpenClaw 吗？OpenClaw 现在能做什么？

138. OpenClaw是什么、能做什么？2026年OpenClaw部署保姆级图文教程

139. OpenClaw入门科普

140. OpenClaw 是什么？一篇讲清它能做什么、不能做什么

141. OpenClaw 能做什么？一文了解你的 AI 自动化助手

142. 龙虾（ OpenClaw）到底是什么？他能做什么？

143. OpenClaw可接入企业微信？全网都在养龙虾？OpenClaw是什么？为什么能这么火？能帮企业做什么？

144. OpenClaw v2026.3.28 重磅更新

145. OpenClaw可以帮运维做什么？5个真实应用场景

146. OpenClaw评测效果怎么样？

147. 深度体验OpenClaw一个多月，说说我的真实感受

148. 场景适配局限，OpenClaw的泡沫缺乏实际价值支撑

149. 我实测 OpenClaw 后，发现它最强的不是聊天，而是这 10 个执行场景

150. OpenClaw 商业价值分析与应用场景

151. OpenClaw 是什么？全面解析 OpenClaw 的功能、架构与应用场景

152. 超级智能体大比拼，OpenClaw、WorkBuddy、QClaw、悟空四大智能体深度评测，谁才是你的最佳搭档？

153. 分享我的OpenClaw亲身使用心得

154. OpenClaw应用场景之智能证券市场分析员

155. 2026年爆火OpenClaw龙虾在物业行业的应用场景解析

156. 【精华】多Agent协作框架竞品调研报告--OpenClaw及主流框架在实际业务场景中的应用分析与前景展望

157. OpenClaw是什么？一步步教你本地部署

158. 两款顶级AI Agent对比

159. 本地部署OpenClaw是种什么体验？附完整踩坑记录

160. OpenClaw vs Hermes Agent

161. 用了几周 OpenClaw，我终于看懂它和其他 AI 的核心区别

162. 想要一个24小时在线的AI伙伴？Hermes和OpenClaw深度对比

163. 深度解析 OpenClaw 与 Hermes

164. 云代理商

165. OpenClaw 和 Hermes 怎么选🤔

166. OpenClaw vs Hermes，我终于看懂该怎么选了

167. OpenClaw vs Hermes

168. AI通用智能体的能力进化-从OpenClaw到Hermes的分析和对比

169. Hermes 和 OpenClaw双部署教程

170. hermes能否替代openclaw？

171. Hermes刷屏，但我劝你别急着卸载OpenClaw

172. 如何从零构建一个Agent框架（三）

173. AI Agent 实战进化论

174. 别再被Agent架构吓坏了！20行代码手搓Coding Agent，这才是程序员该有的效率【开源】

175. 【开源】Ghost-OS 是一个实验性的 AI Agent 操作系统框架……

176. Hermes-Agent 深度实测

177. AI助手记忆之战

178. OpenClaw vs Hermes Agent

179. 别再卷长短期记忆了！开源 Agent 进入“自我进化”时代

180. Hermes Agent vs OpenClaw

181. 全解析 Hermes Agent

182. 拆解 Hermes Agent

183. Hermes Agent

184. 开源项目Hermes Agent评测

185. Hermes Agent开源爆火

186. 30.3k star爆火！Vercel 开源的 AI 浏览器自动化神器 agent-browser，重新定义 Agent 能力

187. 本地 AI 推理平台第六期这一期，我用一个更复杂的场景，对 Agent 框架做了一次真正的压力测试——构建一个 AI 编程智能体 V1。

188. 通义实验室正式开源 Mobile-Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI-Owl-1.5

189. Hermes Agent vs OpenClaw

190. Hermes Agent实测

191. 别再眼馋 OpenAI 了！这款开源 Workspace Agent是私有化部署的“神”

192. 38k Stars 的开源 AI Agent Hermes Agent 重大更新

193. AI-12 Agent 一线实战

194. 装上了 OpenClaw 却不知道干啥？看这里！

195. Hermes Agent vs Openclaw 全面对比分析

196. 锐评｜12款OpenClaw全系横评：不吹不黑，普通人/开发者选型避坑指南（2026最新）

197. 别再盲目安装了：深度拆解 Hermes Agent 的“脑回路”

198. 深度使用 HermesAgent 一个月，我想聊聊真相。最近 HermesAgent 被吹得神乎其神，什么“三层记忆”、“自我进化”。但在我深度实测、重度使用一段时间后，我决定站出来说句实话：除了稳定，它目前的能力全面不如 OpenClaw（小龙虾）。【本期硬核拆解】记忆系统的虚假繁荣：别被初期的良好体验骗了！一旦对话堆积，所谓的“长期记忆”不仅会丢失，甚至还会出现严重的“串话题”现象。自我进化的真相：没感觉到变聪明，反而指令遵循度在直线下降，甚至会犯一些“虾哥”都不会犯的低级错误。被吹爆的 Skill 固化：写的技能越多，它自己忘得越快。指望它复用改进？不存在的。速度与效率的降级：同样的任务，体感速度慢一倍，还要频繁手动授权，生产力工具变成了“拖油瓶”。【我的另类玩法】虽然槽点多，但 Hermes 有个救命优点：极其稳定。所以我现在把它定位成“小龙虾维修工”——日常活儿交给脾气大但聪明的虾哥，一旦虾哥挂了，再让稳如老狗的 Hermes 出面把它捞回来。#hermesagent #openclaw #AI #agent #ai教程

199. 12 大 OpenClaw 产品深度横评

200. 面试AI PM必答题：Hermes和OpenClaw的区别，如何讲清楚业务价值

201. 对于普通用户来说，OpenClaw 最实用的 8 个真实应用场景

202. 天天修 Bug 太累了，我从 OpenClaw 换到了 Hermes

203. 用实例看清楚AI Agent全流程！

204. 用过Hermes Agent才知道：OpenClaw的差距有多大

205. 六个发版三个无法运行，Hermes真的能超越OpenClaw吗？

206. Hermes Web UI：给你的爱马仕 AI Agent 配一个像样的"驾驶舱"

207. 你选的是工具，还是队友？OpenClaw 与 Hermes Agent 的根本分歧

208. OpenClaw 还是 Hermes？选错了要踩坑

209. 龙虾界的新旧对决：OpenClaw与Hermes Agent，该选谁？

210. Hermes Agent跟龙虾差别不大？那是这8个项目你还没试过。

211. 基于 Hermes 的可控编排 SubAgent 实践：以大A市场分析场景为例

212. 腾讯云一键部署Hermes Agent，最低5元/月实现7×24小时AI助理

213. 小龙虾OpenClaw在HR领域的应用场景

214. 被 OpenClaw 推上「风口」的飞书

215. 新王登基，龙虾退位！ HermesAgent整合包核弹级发布：Gemma4+Qwen3.5双引擎+全汉化，8G显存解压即用，零成本打造专属智能体！

216. 碾压龙虾？HermesAgent整合包：全汉化+Gemma4+Qwen3.5双核，文档/数据/创作全能干，8G显存流畅跑，真正解放双手！

217. 上手 Hermes Agent 后建议先尝试的十件事情

218. 实测！15分钟训练「HermesAgent+Obsidian」智能知识库实录

219. OpenClaw本地AI助手部署攻略及优势解析

220. 程序员高效使用 Hermes Agent 的 6 个方法

221. 今天 AI 记忆系统又进了一步：Engram、Claude Code、EdgeClaw 正在把“长期记忆”做成工程能力

222. 3年?不用.但你可以用hermesAgent"开挂"掌握PostgreSQL核心技能

223. “小龙虾”不遗忘：COS Vectors + mem0 为 OpenClaw 构建持久化记忆层

224. Hermes Agent 真实测评：远没有宣传的那么好

225. Hermes Agent指南：从架构逻辑到网络资源配置，与OpenClaw的差别

226. Hermes Agent 和 OpenClaw 怎么选？功能对比、适用场景与安装指南

227. 完美取代OpenClaw：Hermes Agent自主进化 🦞完美取代OpenClaw：Hermes Agent自主进化+安全防御+无缝迁移！GitHub登顶第一的AI Agent深度实测：安全测试B+评级、skill自主迭代、自动进化越用越聪明！保姆级教程！ 🚀🚀🚀视频简介： ✅【保姆级教程】不用再忍OpenClaw的bug了！Hermes Agent实测：自我进化系统+云端浏览器+安全防御全面碾压？ 🔥 本期视频详细演示了GitHub Trending登顶第一的开源AI Agent项目——Hermes Agent，作为OpenClaw的完美替代方案。 🛡️ 安全实测：使用Claude Code构建10道端到端安全攻防测试题，实测拦截率60%，发现2个高危漏洞+1个中危漏洞，并通过Claude Code自动修复提交PR到官方仓库。 🔄 无缝迁移：完整演示从OpenClaw迁移记忆、skill、MCP配置到Hermes Agent的全过程，零复杂配置。 🧠 自我进化：重点验证Hermes Agent的skill自主迭代能力——通过AI资讯抓取任务，完整跑通"创建skill→使用skill→发现缺口→更新skill"的进化闭环。 🌐 云端浏览器：实测Hermes Agent的浏览器自动化能力，无需本地桌面环境即可执行网页任务。 #openclaw #hermesagent #ai智能体 #ai #aigc

228. OpenClaw（小龙虾）本地部署踩坑全记录：从入门到放弃再到真香

229. OpenClaw + Ollama 本地部署指南：AI Agent 实现 0 Token 成本运行

230. OpenClaw能帮我们做什么？英伟达GTC现场直击

231. 心内科医生能用OpenClaw做什么

232. 张家口市留学生联谊会组织留学生、新侨代表参加市高创园OpenClaw（AI小龙虾）应用场景培训活动

233. OpenClaw：能力边界与投资机遇

234. OpenClaw 最热门的 6 大应用场景

235. OpenClaw 21个应用场景：彻底改变你的生活

236. 当 🦞OpenClaw 能操控浏览器之后，还有什么不能干？

237. 我部署了 OpenClaw，然后它崩溃了：一个真实用户的踩坑记录

238. 我们能从Hermes Agent学习到哪些优秀的技术架构设计

239. GitHub 开源30+ OpenClaw 真实使用案例

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