无API老旧系统集成困局与多智能体破局之道_服务软件

1. 鸿蒙全家桶+小艺智能体，体验到底有多离谱？

2. 为什么在生产环境部署多智能体系统（Multi-Agent）容易出现成本失控，有哪些常见的踩坑场景？

3. 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」

4. 在「AI 定义汽车时代」的道路上，MediaTek 正在携手开发者，打造主动式智能体化座舱新体验，并提供三大开发捷径！🚘 更强 AI 座舱平台：强大算力，先进架构，算力、频宽、并发都搞定🛠️ 更便捷的 AI 开发工具：借助天玑 AI 开发套件，轻松部署、持续更新🌐 更强开放生态：天玑软件平台联通丰富生态，共创商业价值#天玑开发者大会#

5. 在线投资理财工具往往涉及多个平台和复杂流程，查数据、选策略、交易执行往往分散且繁琐。ValueCell 这个开源的多智能体金融应用平台，聚焦于构建全球最大的去中心化金融智能体社区，整合了顶尖的投资智能体，助你一站式完成选股研究、行情追踪、策略执行等操作。不仅支持深度财报分析、个性化新闻推送，还有多策略智能合约交易，兼容多个主流交易所如 Binance、OKX、HyperLiquid，确保交易安全且高效。GitHub：github.com/ValueCell-ai/valuecell主要功能：- 多智能体系统，涵盖深度研究、策略执行、新闻检索等多种投资辅助；- 支持多种大型语言模型集成，灵活适配OpenAI、Google等服务；- 高度安全设计，所有敏感信息均本地存储，保障数据隐私安全；- 连接主流加密货币交易所，支持合约交易实时监控和风险管理；- 开放SDK和丰富插件体系，方便开发者定制和扩展功能；- 支持多语言界面和国际化市场数据，覆盖中美港股和加密市场。支持 Windows、macOS 多平台部署，只需简单配置即可运行，适合金融科技开发者、量化交易员及投资爱好者。#开源金融##量化交易##AI投资#

6. 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#

7. 从单机设备到协同网络，远铸智能TCT发布工业FDM增材制造服务联盟

8. 对话李笛：异构多智能体，让 AI 学会真正的「群体思考」

9. 智能体设计模式总结

10. 智元“部署态”落地，具身智能生产力走进现实

11. 没有API，你在AI世界就不存在？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体

12. 地平线星空，跟征程系列不同，星空是中国首款舱驾融合整车智能体芯片。目前有6P和6H，6P是高配。6P：5nm，车规级，算力650TOPS，带宽273GB/s，支持AI大模型端侧部署。星空的要解决的问题：用一颗芯片取代以往的智驾和座舱两套算力平台。好处为：硬件成本更低、开发更简单、整车智能延迟更低、座舱AI Agent和智驾大模型的体验更连贯。#中国首款整车智能体芯片星空#

13. 联发科技今天上午举办了天玑开发者大会2026，本届聚焦MediaTek全栈技术及全场景产品组合，赋能智能体化新时代。📱 终端层：从手机到汽车等海量终端成为原生智能体，主动执行、跨端协作🧠 系统层：天玑 AI 智能体化引擎，拥抱 Agent OS，赋能「系统级智能体」的进化🛠️ 应用层：天玑 AI 开发套件，释放芯片能力，赋能应用「智能体化」的进化☁️ AI 基础设施层：先进云端 AI 加速技术，推动 AI 产业创新发展发哥这两年做的越来越好，更多信息如图所示，你觉得顶不顶？

14. 在线训练智能代理，从此轻松「对话」搞定！ OpenClaw-RL是一个开源的异步强化学习框架，它通过捕捉你与AI的日常对话，自动生成训练信号，持续优化个性化智能代理。无需繁琐的数据标注，训练过程完全异步运行，模型服务和训练互不影响，还能私有化部署保证隐私。主要特点： - 彻底异步架构，支持模型推理、采样收集、打分评估和训练四模块并行运行 - 私有化设计，所有对话数据留在本地，无需第三方API - 自动从对话中提取强化信号，支持两种核心训练方式：基于反馈评分的Binary RL 和基于文本回馈的On-Policy Distillation - 多轮对话上下文感知、回放记录及高质量更新机制，训练更稳定高效 - 模型服务兼容OpenAI API，易集成到现有系统支持8卡GPU集群，CUDA+Python环境，具体搭建方法详见仓库说明。 GitHub：github.com/Gen-Verse/OpenClaw-RL 适合需要打造个性化AI助理、机器人、自适应对话系统的开发者和机构。 #AI创造营##人工智能#

15. 极氪8X强啊，居然做到了真正的智能协同！[赞] 它搭载的千里浩瀚G-ASD 4.0直接跳出传统分工逻辑，基于WAM世界行为模型打造统一"整车大脑"，彻底打通座舱、智驾、底盘和动力系统，再也没有信息孤岛了！超级Eva负责思考决策，G-ASD 4.0专注执行落地，"统一决策、统一执行"的能力太牛了！你只需说"接孩子顺路买杯咖啡"，它就自动规划路线、启动智驾、中途停车，全程一句话搞定，这就是"对话即执行"的魅力！不再是指令翻译机，而是能读懂你需求的智能伙伴。极氪8X用实力证明，汽车正从功能叠加迈向原生协同，这才是真正的超级智能体该有的样子！#极氪8X首发舱驾融合超级智能体#

16. 你养的龙虾，可能正在给黑客开门。 #大有学问 #红衣聊AI #openclaw #黑客 #智能体

17. 从“聪明的废物”到“数字员工”，智能体落地如何破局

18. 泰山先进发布新一代具身智能体平台重构城市数字与物理世界连接2025年12月，泰山先进技术团队正式推出具身智能体融合平台，通过“叙事-实体-融合”技术，将物理世界中的设备、人员、场景转化为可自主交互、协同的智能体，实现数字世界与现实场景的深度耦合。该平台核心特性包括三大创新：一是虚实融合的智能体模型，通过本体（物理实体）、实体（数字映射）、虚体（AI能力载体）三层架构，让路灯、环卫车、垃圾桶等设备具备拟人化对话与自主决策能力——例如灌溉设备可结合天气预报自动调整作业计划，智能厕所能实时反馈使用状态；二是生产关系约束机制，严格遵循现实场景中的组织规则（如环卫班组分工），确保智能体通信与协同符合业务逻辑；三是跨平台协同协议，突破现有MCD、API等协议限制，实现多行业智能体的无缝对接。目前平台已在智慧环卫领域落地验证，并快速扩展至农业（蔬菜大棚智能设备管理）、文旅（苏州平江路街区游客服务）等场景。其产品架构采用“双引擎”模式，在不改造客户现有业务系统的前提下，通过“智能体中间层”实现快速部署，支持SaaS与私有化两种模式。据团队透露，该技术与国务院《人工智能行动意见》中“设备与智能体融合”方向高度契合，未来将推动城市向“全要素智能体互联”的下一代互联网形态演进。相关技术细节可通过泰山先进公众号查询。

19. 魏牌V9X凭什么敢卖50万？AI接入车子的新体验… #认人识人是AI智能体的照妖镜#魏建军变装实测汽车AI智能体

20. 【周鸿祎：只有通过多智能体协作才能让人工智能真正落地】财联社3月7日电，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受采访时表示，要实现人工智能在各行业的落地，需要让通用模型变为智能体。周鸿祎表示，人工智能发明的初衷是实现人类智力的“无限量供应”，因此，人工智能应用的领域不会局限于某个行业。他也表示，此前大众熟知的通用大模型能做的只是“聊天机器人”。“只有真正让人工智能变成智能体，且通过多智能体的协作，才能让人工智能落地。”周鸿祎说。 (上证报)

21. 和AI一起，做了一个优化版的三省六部制的智能体架构。智能体也好，政治制度也好，其实很像，本身目的都是把若干个精力/体力/认知各有不同的角色组织起来，让每个角色做单点专业的事情，通过合理的分工协作机制，实现大规模的协作，最终做成一个高度复杂的事，实现整个组织的目标。唐制三省六部是中国古代行政制度的巅峰设计，其核心逻辑与现代多智能体系统高度同构：中书省起草（Plan）、门下省审议（Review）、尚书省执行（Execute），这个结构，正是古人解决「复杂决策如何不出错」的工程方案，只是三省六部制是为人类设计的，记忆和自动进化版块是缺失的，所以引入了一些其他朝代的机构名称来替代。最终的结果是，皇帝只负责1目标和意义的制定，2重大例外的处理 3定期优化流程，95%的工作由系统完成，这样才能有时间去后宫玩儿，毕竟皇帝也不是干活机器也是要图一乐的。。。但整个系统也是有上限的，上限就是皇帝的偏好，如果以“速度”为唯一指标，系统会产生“奸臣”行为（跳过审计）；如果以“满意度”为指标，系统会产生“宦官”行为（过度谄媚）。。。

22. 算力发展的未来趋势

23. 【智能体软件不是提示词堆叠：一场面向 Agent 的系统工程实践】构建智能体软件（Agentic Software）不应仅仅是“提示词工程”的堆叠，而是一场严谨的系统工程实践。Ashpreet Bedi 通过复盘贝尔实验室构建电话网络的历史教训，指出当前 AI 开发中“过度优化局部、忽视系统整体”的误区。+ 真正的智能体软件是“业务逻辑被 Agent 替换”的常规软件，它必须在五个核心层面上实现协同：1. 智能体工程（Agent Engineering）这是系统的“大脑”。除了模型选择，更关键的是定义确定性的执行流、工具配置和上下文管理。智能体的行为在可预测时应保持确定，在不可预测时应保持可观测。2. 数据工程（Data Engineering）上下文即数据。记忆、存储和知识库必须遵循成熟的数据工程原则：设计良好的 Schema、结构化查询以及高效的读写流水线。Agent 的能力上限取决于它获取数据的质量，而非模型参数。3. 安全工程（Security Engineering）安全必须由系统强制执行，而非靠提示词约束。“只读权限”应该是数据库连接层面的配置，而不是告诉 Agent “请不要修改数据”。必须通过 JWT 验证、RBAC（基于角色的访问控制）和请求隔离，防止数据越权。4. 接口工程（Interface Engineering）Agent 会出现在 REST API、Slack、终端等多个表面。挑战在于如何将不同的身份系统（如 Slack 用户 ID 与产品内部 ID）统一映射，确保权限控制在所有入口保持一致。5. 基础设施工程（Infrastructure Engineering）95% 的工作与传统服务无异（容器化、云部署、横向扩展）。剩下的 5% 在于应对 Agent 的特性：更长的请求耗时、流式响应（SSE/WebSockets）以及主动触发的任务。+ 系统工程的实践：Dash 项目为了证明这一理念，Agno 团队开源了 Dash —— 一个具备自我学习能力的 SQL 数据智能体。它展示了系统工程如何解决实际问题：- 六层上下文增强：Dash 不直接写 SQL，而是结合表元数据、业务规则、历史查询模式、机构知识、错误学习记录和运行时 Schema 检查。- 自我进化闭环：当 Agent 执行 SQL 报错时，它会诊断修复并记录“学习心得”。第 100 次查询比第 1 次更准，不是因为模型变强了，而是数据层进化了。- 架构级安全：分析师 Agent 连接的是只读引擎，工程师 Agent 只能写入特定的 dash Schema。这种物理隔离确保了即便模型“幻觉”产生恶意指令，系统也会在底层将其拦截。当我们从系统视角审视软件时，许多争论（如 MCP vs CLI）会变得显而易见。不要给 Agent 不受限的权限，要给它定义清晰、边界明确的工具；不要把记忆存在散乱的文件里，要存入数据库。系统工程不是为了增加复杂性，而是为了让各个组件在交互中产生超越个体的可靠性。x.com/ashpreetbedi/status/2041568919085854847github.com/agno-agi/dash

24. 在线开发智能代理系统遇到上下文管理难题？推荐看看 muratcankoylan 的开源项目「Agent Skills for Context Engineering」，这是一个面向生产级 AI 代理系统的全面技能库。它提供了完整的上下文工程方案，涵盖基础理解、架构设计、多代理协作、工具开发、评估优化等多维度技能，帮助你科学管理语言模型的上下文窗，实现最高效的上下文利用和智能决策。主要亮点：- 深入讲解上下文衰减、压缩和优化，避免模型“迷失中间”；- 支持多代理架构设计，含监督者模式、图谱记忆、沙盒环境等；- 提供完善的评估框架，支持LLM作为裁判进行性能对比和偏差缓解；- 包含项目开发全流程指导，从概念设计到流水线部署；- 独家认知架构技能，形式化建模代理心智状态，实现理性推理与解释；- 跨平台、通用原则，适配Claude Code、Cursor等主流代理平台。GitHub：github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering无论你是搭建单一代理还是多智能体系统，这套技能库都能助你构建、优化和调试高效智能体，推荐 AI 开发者和研究者深入学习！#AI创造营##人工智能#

25. 智能体，正在决定企业的生死？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具

26. 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

27. 中国机器人，今年又在春晚舞台炸场了！这不仅仅是场表演，而是在向全世界摊牌：中国已经具备把智能规模化落地的能力。 #大咖观察 #红衣聊AI #春晚 #机器人 #AI

28. 别折腾 Prompt 了：90% 的 Agent 项目死于系统设计，而不是大模型太笨

29. 【卡奥斯与华为达成合作共创一体化数智解决方案】3月20日，在华为中国合作伙伴大会2026上，卡奥斯COSMOPlat与华为技术有限公司（简称“华为”）完成合作签约。双方将深度合作，推进产业实践经验与硬核技术融合，面向制造企业客户提供工业数智化和工业绿色化的一体化、融合型解决方案，覆盖算力基础设施到场景落地，服务企业的制造、质量、能碳、产研等场景需求。依托海尔制造经验和制造业转型实践，卡奥斯COSMOPlat持续推动AI+工业互联网技术创新，立足制造产业一线，已赋能家电、汽车、化工等多个行业，参与打造17座灯塔工厂，连续七年位居国家级双跨平台首位，在产业链协同、产业集群升级、灯塔工厂运营、工业场景数字化落地等领域，积累了大量经验。而作为数字技术领域的领军力量，华为在算力支撑、工业网络、智能技术研发等方面拥有顶尖实力，业务广泛覆盖ICT基础设施、云业务、数字能源、终端、智能汽车部件等多个板块，始终致力于通过技术创新为各行业数智化转型提供坚实的数字底座。此次双方合作，既是数字技术领军力量与工业互联网平台的深度协作，也是双方在提升自主创新能力、助推制造业升级道路上的重要实践。双方将聚焦企业智能工厂、产业链协同、数字化运营、绿色低碳发展等核心痛点，共创一体化解决方案，以产业侧与技术侧的合力，助力企业提质增效，加速制造业数智化、绿色化转型。华为制造与大企业军团副总裁徐建峰在签约仪式上表示，此次签约超越了简单的业务叠加，实现了技术底座与场景应用的深度互补、生态共建与价值共创。华为将以算力、连接、云、网为支撑，夯实数智化转型的技术根基，让工业智联有底座、有算力、有保障。双方将围绕智慧工厂建设、数据治理、AI工业智能，联合打造一体化智能制造解决方案，把硬核技术能力转化为企业提质降本增效的实在经营成果。卡奥斯物联科技有限公司副总经理谢海琴表示，卡奥斯将充分发挥自身产业资源、场景运营、区域服务的核心优势，立足制造产业基础，联动全国制造产业集群，聚焦企业智能工厂、产业链协同、数字化运营等核心痛点，与华为共同打磨贴合产业实际的一体化赋能方案。做出能真正帮企业提质增效、助力产业升级的实用成果，让智能制造从概念走向工业现场、从试点走向规模化。智能制造从来不是单一技术的堆砌，而是先进技术与产业实践的深度融合。以本次签约为新起点，卡奥斯COSMOPlat也将与华为深度协同、务实合作，为我国制造业转型升级、新型工业化推进、新质生产力培育贡献力量。

30. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

31. 深度｜Agent Harness：当驯化Agent取代通用代理成为硅谷新共识

32. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

33. 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

34. 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

35. 李彦宏认为 AI 时代的度量衡可能是「日活智能体数」，比 Token 消耗，更接近价值，对此你怎么看？

36. 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#

37. 吴恩达最新推出 Context Hub，用来解决 agent 访问的 API 更新不及时、获取低效以及幻觉问题。并且还提供本地记忆（API正确的用法还有调不通的经验）。如果能得到大范围采用以及维护，确实是一个不错的项目。原文：AI 编程智能体是否也需要一个“Stack Overflow”来互通有无？上周，我发布了 Context Hub (chub)，这是一个开源的命令行（CLI）工具，旨在为编程智能体（coding agents）提供及时的 API 文档。自发布以来，我们的 GitHub 仓库已斩获超过 6,000 颗星；得益于社区的贡献以及全新的“智能体文档编写器”（agentic document writer），我们提供的 API 文档数量已从不足 100 份迅速扩展至 1,000 多份。感谢每一位支持 Context Hub 的朋友！OpenClaw 和 Moltbook 的实践证明，智能体可以利用专为其打造的社交媒体来共享信息。在 chub 的新版本中，智能体可以针对文档分享反馈——哪些方案有效、哪些无效、哪些内容缺失。在确保隐私和安全的前提下，这些反馈将帮助我们为所有人持续优化文档质量。目前该项目仍处于早期阶段。您可以在 GitHub 仓库中查看详细信息和配置选项。请按以下步骤安装 chub，并引导您的编程智能体开始使用它：npm install -g @aisuite/chub

38. Notion 全智能记账系统现金和资产终于能分开管清楚了

39. 周末文摘 | 药品监管数字化转型探索与实践

40. 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

41. 真的有点惊喜，小米直接把现在超火的龙虾AI智能体搬到手机上了，这就很小米。 Xiaomi Miclaw是基于MiMo大模型做的AI交互产品，和普通助手不一样，它能深入系统底层、懂你的使用习惯、连米家生态，还能自己进化，相当于让手机更聪明地帮你办事，不是只会答非所问。这次是小范围邀请封测，首批只给小米17系列，虽然暂时尝鲜门槛高，但能看出小米在AI智能体这块是认真在探索。作为数码爱好者，还挺期待它慢慢开放、越做越好用的～[喵喵]#小米发布国内第一个手机版龙虾##小米miclaw开启封测#

42. 阿里新一代大语言模型Qwen3.6-Plus正式发布。较之上一代模型，千问3.6整体性能提升明显，尤其是编程Coding能力、智能体Agent能力和工具调用能力都实现了全面跃升，同时深度适配主流Agent框架，释放模型在开放环境中完成复杂任务的新潜力。

43. 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#

44. 先别急“养龙虾”，这些AI安全问题你可能还不知道！附安全解决方案...

45. AI智能体如何改变自媒体创作者的工作环境？HarmonyOS 6工作场景体验

46. “爱马仕智能体”火了，但有人把故事讲反了 #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

47. 你还不会砍价？我用AI做了个年货砍价智能体...

48. 「Github一周热点106期」阿里的openclaw替代、WiFi 感知人体活动、实时全球情报监控、代码仓库生成知识图谱和字节的多智能体框架

49. 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

50. 10分钟讲明白openclaw龙虾部署方案，从小白到入门智能体

51. 零成本无限 Token！Hermes + Qwen3.6，本地最强 Agent 组合来了！附部署教程 | 零度解说

52. 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

53. 说到脑机接口技术，你是不是想到黑客帝国里脑后的大插头？现在的脑机接口技术早就向无创式，非侵入式发展了，而且也拥抱了AI，这次熵基科技脑机接口发布会就展示了脑机接口和AI空间智能体的融合落地，从医疗方面扩展到办公，教育，养老，安防。现在落地的产品有脑环、脑电安全帽、专注力训练系统等，还和全球非侵入式脑机龙头神念科技（NeuroSky）绑定，建立了“芯片+情绪云+生态”全栈体系。我们现在是通过语音、动作、敲代码给机器人下指令，以后只要戴上轻便脑机或者眼镜“想一想”，机器人就懂了，你觉得还远吗？

54. 软件正在为智能体重写，公司正在为智能体重构互联网正在为智能体重建，我们可能正站在软件行业第四次迁移的起点。#大有学问 #红衣聊AI #互联网 #AI工具

55. 智元邓泰华宣布：具身智能行业进入「部署态」

56. 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。

57. 【Craft Agents：把 AI 协作从命令行拉回直观应用层】快速阅读：Craft Agents 试图把 AI 协作从冷冰冰的命令行环境拉回到直观的应用层。它通过文档化的工作流和零配置集成，让 Agent 的能力更像是一个可管理的收件箱。---以前用 Agent 像是在裸写汇编，满屏的 CLI 和配置文件带来的上下文切换极其痛苦。Craft Agents 跳过了代码编辑器，直接给出了一个类似邮件收件箱的工作流。你可以直接对它说：“把 Slack 和 GitHub 接进来”。它会自己去读文档、处理凭证。这很像操作系统自动挂载远程文件系统。甚至连没有 API 的网站，它也能通过内置的 Chromium 浏览器去模拟点击和抓取数据。这种设计里有一个很有意思的模式：Explore vs Execute。先让 Agent 在只读状态下规划，确认无误后再授权执行。这种权限控制把 AI 从一个黑盒变成了一个可观测的任务流。你可以像管理文档一样管理会话，支持多任务后台运行。有网友提到，这种“文档式”的交互让非开发者也能接管复杂的自动化流程。现在的 Agent 还是太像一个对话框了。如果有一天，所有的软件 API 都能像插件一样被自动发现并挂载，我们还需要所谓的“应用”吗？agents.craft.do

58. 危及10亿人的全球高危漏洞。被360漏洞挖掘智能体自动扫描发现！#大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具

59. “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

60. 跨OS GUI智能体基础设施白皮书——重新定义人机交互自动化｜甲子光年智库

61. 从“龙虾”狂欢到工厂重构：创新奇智如何用“本体智能体”破解工业AI落地之困？| 甲子光年

62. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

63. 智能体爆发后，中国AI真正的底牌是什么？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体

64. 机器人行业爆发在即，这家公司值得关注#机器人 #AI #光轮智能 #芯片 #算力

65. 最近有人用一台电脑，再加一群AI智能体。用公开数据和AI智能体集群，在24小时内重新还原了这次军事冲突的全过程。#大有学问 #红衣聊AI

66. 吴恩达DeepLearning AI 新课程：Design, Develop, and Deploy Multi-Agent Systems with CrewAI可以浏览器装一个沉浸式翻译插件，实时英文字幕转中文。主要介绍了如何设计、开发与部署多智能体（multi-agent）系统，重点在于掌握代理式 AI 工作流（agentic AI workflows）的思维方式与工程方法。将学会如何把复杂任务分解成由多个专门智能体协作完成的子任务，从而高效构建复杂的 AI 应用。1. 掌握构建多智能体系统的基本概念：agent、task、crew、flow、state 等。2. 理解智能体的核心组成：记忆（memory）、工具（tools）、模型上下文协议（MCP）、执行钩子（execution hooks）与防护机制（guardrails）。3. 学会通过 CrewAI 框架将这些要素组合，构建具有可观测性、可控性与可扩展性的系统。4. 了解如何通过指标（metrics）与人类反馈（human feedback）对智能体进行评估与持续改进。访问：learn.deeplearning.ai/courses/design-develop-and-deploy-multi-agent-systems-with-crewai

67. 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

68. 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

69. 「Github一周热点103期」超轻量的clawdbot、编程智能体的记忆工具、聊天记录分析工具、视觉agent框架和键盘、鼠标统计工具

70. 预算1000-5000智能锁怎么选？2026智能锁选购指南

71. 启境 GT7的鸿蒙智能座舱 + AI交互式星环散射体，这才是未来出行的打开方式。首发全新一代鸿蒙座舱智能助理，堪称行业首个全场景跨域交互的座舱智能体，七大智能体分工协作，一句话就能搞定所有事。像是日常的查百科、搜资讯；模糊指令；导航规划、沿线点餐，车机一键闭环，真动口不动手。还有全新 HUAWEI SOUND® AI 交互式星环散射体，它的光影可以跟随音乐流动，互动的时候会点头摇头。再配合声学散射，全舱就是剧院级听感，智能交互不再冰冷，每一次对话都像跟朋友聊天。#启境GT7# #华为乾崑##星环散射体##鸿蒙座舱#

72. AI原生电商出现，Agent帮你从建站到运营

73. 把AI大模型塞进手掌心？铭凡智能体新品探展

74. 老外还在幻想的事，已经被腾讯做出来了？全网都在养龙虾，腾讯游戏直接把龙虾Agent塞进了研发流水线。 GDC 2026，腾讯游戏一口气甩出 21 场 AI 分享，不聊空话，直接把参数规模、训练时间、工程链路和落地细节全部摊牌。尤其是天美的 Ignis Agent，让我第一次真正感受到：AI 进入游戏行业，已经不是做 Demo，而是开始接管复杂研发流程。相比其他AI应用场景，游戏的确是一个高度复杂的实时系统。因此，像腾讯这样能把AI嵌入复杂游戏工程、在玩家交互中持续打磨并完成长期迭代的游戏厂商，才更有可能引领游戏AI化的下一阶段探索，成为AI时代游戏产业新的规则制定者。 #AI #人工智能 #Agent #智能体 #GDC

75. 在线开发智能代理应用，经常需要协调模型推理、工具调用、消息管理、记忆存储等多项功能，流程复杂难以掌控。AgentScope 专为构建“可见、可理解、可信赖”的智能代理而打造，提供了从模型调用到工具集成、从多代理协作到强化学习微调的全套开发框架。它内置了 ReAct 代理、多代理消息中心、实时语音交互、人机协同调控、持久化记忆与规划组件，支持快速搭建和生产部署，兼容本地、云端和 Kubernetes 环境。GitHub：github.com/agentscope-ai/agentscope主要功能：- 易用的 ReAct Agent，拥有模型推理与多工具调用能力；- 丰富的工具生态，可扩展集成各类 API 和本地命令执行；- 内建多代理消息中心，支持同行协作和复杂工作流管理；- 支持实时语音输入输出，打造声音交互的智能助手；- 强化学习和模型微调支持，提升代理能力和任务表现；- 人机协同机制，允许实时中断与调整代理行为；- 灵活记忆模块，支持数据库持久化与记忆压缩。只需 Python 3.10 以上环境，pip 一键安装即可快速上手，适合 AI开发者、研究者及企业团队打造智能多代理应用。#AI开发# #智能代理# #多代理协作#

76. 打通碎片化数据，重构数据孤岛，以智能算力颠覆传统科研模式与老旧工业流程，大幅压缩研发周期、降低试错成本，AI的核心价值所在。//@宝玉xp://@西雅图黄都督:这是之前说过的，AI取代数据科学家的例子。目前发展的非常迅速。//@程序员邹欣:单口喜剧演员 = stand up comedian

77. 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

78. 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

79. 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

80. 比亚迪超级智能体“迪迪虾”，赋能DiLink AI智能座舱

81. 副业真相，2026年新一轮的洗牌开始！

82. 一个共识，2026年是物理AI落地汽车的关键点。而极氪8X似乎正在把行业热议的具身智能真正实现量产落地。其搭载的吉利WAM世界行为模型构建出整车通用大脑，深度打通座舱智驾底盘动力的全域系统，让车辆具备看懂世界理解世界自主决策的核心能力，完成从零散AI功能到一体化AI汽车的核心转变。 #类人的辅助驾驶是什么体验# 汽车行业的竞争逻辑已经彻底改写，行业不再局限于芯片与传感器的硬件比拼，从软件定义汽车正式进入AI定义汽车的全新阶段，整车基座模型全域数据闭环跨域协同架构，成为决定行业身位的核心壁垒。吉利依托成熟的体系能力，将前沿AI技术快速完成车规级工程化转化，以发布即上车的速度落地舱驾融合超级智能体方案，这种高效的技术兑现力，成为中国智能汽车领跑全球的核心支撑。而极氪8X作为其终端落地产品即将面向消费者，就更加令人期待了！

83. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

84. 建了我自己的网站⁉️ 用办公智能体做日记模板&资料记录 | WorkBuddy

85. #AI接管手机有风险吗#豆包手机助手的走红，让AI接管手机成为热议焦点。其跨App自动操作的便捷性令人瞩目，但淘宝、闲鱼等多款App的登录限制，以及金融类App的风控升级，恰恰暴露了安全隐忧。AI实现智能服务的核心是权限开放，而无障碍权限、屏幕读取等高敏感权限的启用，相当于向AI敞开了手机里的所有“抽屉”，聊天记录、交易信息等隐私数据面临泄露风险。尤其金融类应用，涉及资金安全，AI自动操作可能引发误操作或盗刷风险，谨慎对待实属必要。风险管理需双管齐下：一方面要明确权限边界，建立“双重授权”机制，让用户自主掌控数据使用；另一方面企业需强化技术防护，对数据全周期加密，同时行业应尽快统一安全标准。唯有平衡便利与安全，才能让AI手机走得更远。#秒懂热点就用智搜# ai接管手机有风险吗

86. 无处不在的全场景智能体化体验，由天玑赋能的移动终端驱动！#天玑9500旗舰芯# 搭载天玑超性能+超能效双 NPU，在移动终端智能体开发中，全栈赋能开发者轻松化解三层挑战。📱 终端层：实现全模态算力及功耗的平衡🧠 系统层：提升智能体化上限，让系统更安全、更主动🌐 生态层：整合生态，让智能体化体验跨端、跨场景「无处不在」全栈全流程的智能体化体验，天玑移动平台为你赋能！#MDDC2026##智能体##天玑开发者大会#

87. 近日，国家网信办等11部门联合印发《关于提升境外人员入境数字化服务便利性的实施意见》，旨在打通境外人员入境数字化服务堵点、卡点，建立互联互通、包容普惠、标准互认的数字化服务体系，打造更加国际化、便利化的数字化服务环境，进一步扩大高水平对外开放，加快构建新发展格局。#时事满谈#《实施意见》明确提出：到2027年，入境数字化服务国际化、便利化程度显著提升，居住、医疗、支付、旅游、公共服务等领域的数字化应用服务堵点基本打通；到2030年，入境数字化服务达到国际领先水平，全场景数字化服务与国际通行模式深度衔接。近年来，随着免签政策效应释放，入境人员规模持续扩大，但境外人员仍面临多语种服务缺失、国际使用习惯不兼容等问题。该文件作为“完善境外人员入境居住、医疗、支付等生活便利制度”决策部署的具体行动，将激发入境消费新潜力、打造对外开放金名片、提升国际影响软实力，为经济社会高质量发展注入新动能。该《实施意见》通过递进式架构，逐步推进夯实基础、完善服务、优化体验、丰富场景、保障安全相关工作。夯实数字化基础服务方面，围绕电信业务、外文服务、综合平台展开；完善数字化支付服务则专注于数字支付、消费服务；优化数字化旅游服务，重点打造文旅服务、交通出行、居住管理；丰富数字化公共服务方面，推进医事服务、教育服务、投资创业、政务服务；加强网络和数据安全保障方面，则重点做好安全防护、数据与隐私保护。值得注意的是，作为该政策体系的前期实践，国家移民管理局已于2025年11月20日实施了外国人入境卡网上填报系统，允许外国人来华前通过网站、App、微信小程序等渠道在线填报入境信息。

88. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

89. 参观了“数智北京创新中心”，深感其架构的系统性与前瞻性。中心不仅解决了智慧城市“数据孤岛”与“场景落地难”的痛点，更通过“5+1+3”体系将抽象的数据要素具象化为可操作的创新闭环。特别是“实景实数”的概念验证模式，能让创新主体低成本试错，极具实操价值。这种政府引导、市场运作的生态构建，不仅激活了数据要素潜能，更为北京打造全球数字经济标杆城市，提供了强有力的物理载体与制度保障。#北京政数大V行##探访数智北京创新中心#

90. 英伟达最新财报：AI狂欢依然在持续，下个季度收入增长会进一步加速#英伟达财报 #AI #英伟达业绩大超预期 #黄仁勋 #智能体

91. 数据是金矿，要“玩”好AI养成系游戏｜开年必读AI指南（六）“早、快、专”——这是我在 2026 企业多智能体上岗元年，给所有企业构建AI核心竞争力的建议。尽早引入企业多智能体，最快选用先进架构，并利用自身私有数据训练出不可复制的专业模型。在 2026 年，如果模型与算力是通用的“基建”，那么数据就是你唯一的非对称竞争优势。你可以将 AI 数智化转型视为一场“超级员工养成系游戏”。智能体绝非数据的单向“消费者”，它们正进化为企业集体记忆的“建设者”。通过自动标注与行为反馈机制，智能体在实时运行中持续修正并优化决策逻辑，从而驱动“数据飞轮”的闭环运转，并且在未来形成“企业记忆库”。未来大家都可以购买智能体、模型和算力，只有数据组成的“企业记忆库”才能够构建起传统行业的护城河。比如在 HR 招聘场景，可以在我的主页找到零一万物万智多智能体的演示视频，已覆盖职位发布、简历初筛到面试助理等场景。公司的每一次面试反馈、每一份绩效评估，都能够成为高质量的对齐数据，驱动智能体精准进化。2026企业多智能体上岗元年，数据是躺在硬盘里的“数字黄金”。利用 RLHF（人类反馈强化学习）与混合对齐策略，将深藏在员工大脑中的“行业直觉”与“业务 Know-how”，固化为可复用、可迭代的数字资产。未来的企业竞争，本质上是“进化速度”的竞争。如果你只是买个工具，那只是暂时的效率提升；只有把数据形成闭环，让智能体在你的场景里持续“进化”，你才拥有了真正的护城河。图1由AI生成

92. 边聊天也能边导航，添加/切换途经点全程语音操作？全新的鸿蒙座舱小艺智能体到底怎么样。

93. 中国AI智能体被外媒点名，这事没那么简单！ #大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具 #openclaw

94. 美以伊战争的三种结局，我手搓的智能体推演出来了。 #大有学问 #智能体 #AI工具 #红衣聊AI #热点新闻事件

95. 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

96. AI如果要自我繁殖，人类要不要给它这个权限？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技

97. 汽车算力是不是过剩了？高算力的车真的更好开吗？【柴知道：车圈化简】

98. 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

99. 美军AI系统曝光！其在24小时内完成大规模作战规划， AI开始正式进入战争指挥系统。这事背后意味着什么？#大有学问 #红衣聊AI #人工智能 #科技

100. 最近，360安全团队发现了OpenClaw一个高危漏洞。 OpenClaw创始人随后邮件确认了这个漏洞。而发现这个漏洞的，不是某个安全专家，而是一个我们刚发布不到一周的智能体。#openclaw #网络安全 #红衣聊AI #安全漏洞

101. 比亚迪新出的超级智能体“迪迪虾”名字萌就算了，智能座舱直接来了个大升级。无论说什么Ta都能精准get，交代的事件件有回响，日常用车里大大小小的需求都能给你理顺，用起来别提多省心省事，真的把技术实力铸就底气落到了实处。全智鱼Iris的微博视频

102. 智能体开始互相传染？该给AI打疫苗了 #AI工具 #智能体 #红衣聊AI #大有学问

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

104. 一键部署Openclaw还能白嫖算力？绿联NAS送你“小龙虾”！

105. AI智能体也卷起来了？又懂业务又不用搭工作流…

106. 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

107. 用DAA衡量智能体百度智能云用“新全栈”重新定义AI云｜甲子光年

108. 我国太空算力网建设迈入关键阶段，2800 颗卫星将打造全球太空算力底座，这到底是算力格局的彻底颠覆，还是噱头大于实际？近地轨道建起太空数据中心，十万 P 级推理算力 + 百万 P 级训练算力实现天数天算，零成本太阳能供电、极寒高效散热，看似破解 AI 能源困局，却又无法替代地面能源，这波突破到底有多少含金量？更被吹为低空经济救星，号称能让个人飞行从概念落地，真能打破低空算力通信瓶颈，实现全民飞行的未来吗？太空算力 VS 地面算力，谁才是未来算力的核心？#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqHvkEL

109. //@风清扬飞翔_:一直在看屏幕”，而是： • 从 Android 系统底层拿到“UI结构数据（json）” • 本地用小模型 + 视觉模型做辅助识别 • 真正复杂的理解和决策，仍然交给云端大模型 • 最后由 Agent 统一拆任务并执行所以这是一个： “本地小模型 + 云端大模型 + 自动操作代理” 的组合系统

110. 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。

111. 在线使用 Claude、OpenAI、Gemini、Antigravity 多种 AI 订阅服务时，API 配额管理和成本分摊常让人头疼。Sub2API是一个一站式开源中转服务平台，支持多账户统一接入，自动分配 API 配额，智能调度请求，还能实现拼车共享，极大提升使用效率，降低成本。主要功能：- 多 upstream 账号管理，支持 OAuth 和 API Key 方式；- 动态分发 API Key 给用户，方便接入管理；- 精确的 Token 级计费与成本跟踪；- 智能调度算法，支持会话粘性和高并发控制；- 请求速率限制，保证服务稳定；- 全功能管理面板，监控与配置一目GitHub: github.com/Wei-Shaw/sub2api#AI创造营##人工智能#

112. 一图看懂#MDDC2026#：天玑AI全栈赋能智能体化新体验，覆盖手机、智能眼镜、耳机、汽车、穿戴、电视、电脑、家居等全场景多终端领域；发布天玑AI智能体化引擎2.0，赋能终端厂商；推出天玑AI开发套件3.0；天玑星速引擎进化，助力游戏体验升级；推出天玑AIDV智能体座舱以及天玑座舱平台C-X1。#天玑开发者大会#

113. 全新一代鸿蒙座舱HarmonySpace 6正式发布，围绕舱内感知、智慧交互、移动影音三大核心维度完成全面革新。感知端首发行业独有的舱内AI多模态感知系统AMS，筑牢舱内安全防线；交互端搭载全新MoLA 2.0架构，升级鸿蒙座舱小艺智能体，成为行业首个实现全场景跨域交互的座舱智能体，打通多类用车场景；影音端落地百万像素彩色智能车灯模组、商用LCoS车载激光投影等前沿硬件，搭配升级后的HUAWEI SOUND，打造沉浸式移动影音新体验。

114. #天玑9500旗舰芯# 强势赋能智能体新时代，让移动终端真正“活”起来！在#天玑开发者大会#上，联发科技展示了其全栈技术如何从终端、系统到生态，为开发者破解智能体开发的层层挑战。这一切的核心，是搭载超性能+超能效双NPU的天玑9500旗舰芯。它从底层为智能体提供强大且低功耗的算力支持，让手机、汽车等海量终端进化为能主动执行、跨端协作的“原生智能体”。天玑AI智能体化引擎2.0，它通过SensingClaw技术，赋予Agent OS视觉、听觉等主动感知能力，让系统能从被动接收指令转向主动提供服务，轻松拆解并执行复杂任务，让智能体验无处不在。为了让开发者更轻松，天玑AI开发套件3.0也全面升级！LVM模型可视化部署效率提升50%，Low Bit压缩工具包带来高达58%的模型压缩率，eNPU开发工具包让智能体对接Always-On感知能力更开放，还有天玑AI Partner提供智能化辅助，让端到端部署更简单。从芯片到工具，联发科技正全链路赋能，推动AI产业创新！#MDDC2026##智能体#*数据来源于联发科技实验室

115. 存量系统与智能体四大集成方式

116. 大模型如何执行业务动作

117. 老系统没有API，成都企业智能体还能落地吗？

118. AI智能体驱动的遗留系统现代化平台

119. 智能体如何解决大模型“没手没脚”的落地难题？

120. AI Agent系统涨了327%——但46%的企业卡在集成

121. AI多系统自动桥接平台

122. 做Agent的都在等这个！TextIn GUI API给了机器可执行的界面地图

123. 2026:GUI Agent（图形界面智能体）

124. 中间件如何让您自定义您的智能体控制壳工具(Harness)

125. 多智能体高阶使用

126. 告别AI术语焦虑！Agent/MCP/多智能体的关系，一篇讲透

127. 2026年Agent进阶

128. 企业传统系统AI化

129. 老板想做数字化却不想换系统？AI智能体

130. 企业数字化转型

131. 数字化转型与遗留系统

132. 从数字化到智能化

133. 2026企业智能体实战盘点

134. 2026年Agent智能体选型内参

135. 2026制造业自动化

136. 智能型企业

137. AWS WorkSpaces 支持 AI 智能体直接操作遗留桌面应用程序

138. 无API系统的业务场景,选什么AI龙虾能解决?

139. MCP：智能体的通用接口协议，我用它解决了集成痛点

140. Element + OpenOpenClaw多智能体协作：Agent间直接互

141. AI智能体时代：为什么企业需要一套全新架构？

142. 德银报告：Anthropic即插即用AI金融智能体迈向规模化，30%美金融机构已采用，遗留系统与监管成核心障碍

143. 专家观点 | 国企智能体落地为何总在“规模化”前夜熄火

144. 德银：Anthropic AI金融智能体迈向规模化部署，传统遗留系统与监管合规仍是 “绊脚石”

145. Anthropic多智能体指南，手把手教你选对多智能体系统协同架构

146. 德银：Anthropic AI金融智能体迈向规模化部署，传统遗留系统与监管合规仍是“绊脚石”

147. 企业智能体落地真实路径 | 智能体系统架构、落地方法论、避坑指南太香了

148. MCP+A2A商业级多Agent全栈应用构建网盘代下 - 哔哩哔哩

149. 存量工业系统“异构碎片化”：改不动、换不起、连不通，这才是工厂数字化的真实困境

150. 安防用品行业AI智能体应用部署解决方案

151. A2A 与 MCP：AI 智能体通信机制解析

152. 多智能体协同从“概念验证”到“规模生产”：2026企业智能体部署全景指南

153. 数字化转型与遗留系统：如何为老旧的IT系统\

154. 企业级智能体有哪些类型？分别适合哪些业务场景？

155. 90% 人都混淆：AI 智能体、API、Skill 实战拆解

156. 别再往一个智能体里塞功能了：6种多智能体模式技术解析与选型指南

157. 过时的系统和数据孤岛为制造业数字转型制造了1万亿美元的障碍

158. AI Agent浏览器与数据采集工具全景指南：从临时抓取到完整自动化，如何理性选型？

159. 企业RPA+AI智能体如何从试点走向规模化？四阶段真实落地路径拆解

160. 【重磅】中国信通院智能体可信握手协议（ATH）应用验证创新实践征集活动开启！

161. langChain+langGraph基础（四）-多智能体

162. 中国信通院智能体可信握手协议（ATH）应用验证创新实践征集活动开启

163. 数字化实施面临多维挑战，需从以下关键维度进行系统性分析：一、技术瓶颈 1、系统兼容性（1）遗留系统改造难：制造业企业旧设备平均改造成本达新设备的60%

164. 2025年智能体平台指南：如何匹配业务场景与技术架构

165. 多智能体AI商业落地：跳出工具思维，打造系统能力

166. 新书速览|LangGraph智能体设计模式与多智能体开发

167. 从自动化到智能体治理：AI进入IT运维后的下一道门槛

168. 东方通亮相KADC 2026 以智能化中间件基础设施赋能产业数智升级

169. 智能体重构企业运营：自主型企业成为 AI 落地新方向——2026 年智能体优势行业报告核心解读（97页PPT报告）

170. 拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？

171. GPTs引爆AI浪潮！2026不再依赖单点智能体，而是企业级多智能体系统

172. 2026 企业 IT 智能体优选适配全场景落地更稳定

173. 企业智能体是什么？为什么2025年成为爆发年

174. 企业AI智能体安全运行无忧，北电数智前进・智能体运行沙箱一键部署方案正式上线

175. 【智能体治理与责任体系·企业实务六讲之五】内容与数据中本地文件、企业知识库、屏幕录制/截图的合规边界

176. # 别被“AI智能体”概念忽悠了！这3家企业落地案例给你真相

177. 信创适配龙虾智能体的企业级智能体平台深度解析

178. OpenClaw翻车后企业级智能体推荐：安全合规方案与私有化部署指南

179. 2026年AI智能体商业化落地遇阻：技术可靠性、业务适配与合规治理成三大瓶颈

180. 多智能体落地避坑指南：从技术魔法到真金白银的五大高价值场景

181. OpenClaw一体机推荐：信创适配龙虾智能体

182. Adopt AI：2026智能体企业趋势现实与未来展望报告（可下载）

183. 智能体框架的构成解析

无API老旧系统集成困局与多智能体破局之道

精选参考来源