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探索云原生

K8s 1.36 这个 GA 特性，把 initContainer 拉模型的 hack 干掉了OCI 规范建立的目的就是将容器镜像格式标准化，正如其名，OCI 镜像在之前一直用来跑容器，但现在它还能干更多事。

从养 OpenClaw 到养社区 AI：一套 Multi-Agent 社区的设计思路养 OpenClaw，本质是在养个人 Agent：一个用户、一条对话链、一堆 Skill，AI 主要为你干活，活动范围在私域。

【Agent Harness】Gliding Horse 记忆系统深度剖析：像 CPU 一样思考的 AI 记忆架构摘要：本文深入剖析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的四层记忆架构（L0-L3），借鉴 CPU 多级缓存与 MESI 一致性协议，实现近乎无限的“虚拟记忆”与极致的 Token 经济性。涵盖持久化存储、会话摘要链、多 Agent 共享黑板、投影引擎及 Hyperspace 向量引擎等核心组件，揭示其如何让 Agent 像操作系统管理内存一样管理记忆。

免费AI视频生成器：我如何用零成本做出带旁白字幕的多场景AI视频"解决的办法不是压制 AI，而是让它变成一种更平权的能力，让每个人都知道如何借 AI 创造更多。这也是我们公司很重要的愿景，让世界级的 AI 属于每一个人。"

【Agent Harness】Gliding Horse 给 Agent OS 装上双曲空间引擎与默克尔树边云同步摘要：本文深入探讨如何将双曲面空间向量检索（HyperspaceEngine）与默克尔树边‑云差分同步协议集成到 Gliding Horse（流马）Agent OS 中。通过双曲几何（Poincaré/Lorentz）实现技能图谱的层次化低维嵌入，将向量维度从 768 降至 64，内存占用减少 90%+；利用 256 桶默克尔树实现边端与云端的高效增量同步，仅传输变更部分；结合锁无关架构与 L0 热缓存，将热点检索延迟降至亚微秒级。方案为多 Agent、多阶段、联邦化工程平台提供了统一的空间记忆引擎，显著

从 Python 到 TypeScript，用 GLM-5.2 跑通 PowerMem SDK 的长程任务工程GLM-5.2 是智谱 6 月 17 日开放的新一代大模型，1M 上下文、兼容 Claude Code 协议。PowerMem 是 OceanBase 开源的 AI 记忆引擎，为 LLM 应用提供长期记忆、检索、智能遗忘等能力。当 GLM-5.2 碰上 PowerMem，能怎么玩？

小白跃升坊

Codex 增强部署：基于 Codex++ 接入 DeepSeek操作系统：Windows10+/WSL2、macOS 11+、CentOS7+/Ubuntu18.04+/麒麟OS等信创系统运行权限：本地环境普通用户即可，服务器生产环境建议使用普通运维用户，禁止直接root运行服务资源配置：内存≥2GB、磁盘空闲空间≥5GB，保证模型调用与缓存存储端口要求：CLI 模式无固定端口，服务模式需保证本地预留端口未被占用

GPT 省钱，不是别用最新模型，而是别浪费缓存很多人一提到“省钱”，第一反应就是别用最新模型。但从一条真实的开发账单看，影响成本的关键，未必只是模型新不新，而是这次请求里有没有把缓存价值吃满。

【Agent Harness】Gliding Horse 本体论系统设计：给 AI Agent 装上“语义大脑”摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的本体论系统设计。通过 SHACL 形状约束、OWL 推理引擎、本体对齐与漂移检测，为 Agent 产出的每一条 JSON-LD 数据赋予语义一致性和可追溯性。基于 Rust 和 Oxigraph 图存储实现零拷贝推理，让 AI Agent 从"会执行指令"升级为"能理解并演化知识"的认知操作系统。

小七-七牛开发者

周一上线 | SpaceX 收购 Cursor、支付宝进入 AI 时代、DeepSeek 完成 500 亿元融资这期的「周一上线」，有点像 AI 终于不满足于“坐在聊天框里等你提问”了。一边，Cursor、GitHub Copilot 继续把 AI Coding 推向开发工作台；另一边，支付宝、腾讯 WorkBuddy 也开始让 AI 真正替用户跑流程、找服务、发起支付。

【Agent Harness】为什么我把 JSON‑LD “编译成 DAG” 后，整个 Agent 平台立刻聪明了我写的 Gliding Horse（流马）是一个用 Rust 从零构建的 AI Agent 操作系统。如果你问我：整个系统里最“魔法”的一个设计是什么？我会毫不犹豫地回答：把 JSON‑LD 直接编译成 DAG。

折腾半小时，终于让AI 能直接帮我写飞书文档了前阵子在排查公司内网一个 Java 服务的问题，日志刷了一屏幕。问题定位到了，方案也理清了，于是习惯性对 AI 说："帮我把分析结果整理一下，写成一个飞书文档。"

Claude Fable和Claude Mythos 5同时发布：注意力机制下愈加强大的AI大模型2026年10月6号，Anthropic”两连发“：Claude Fable和Claude Mythos 5同时发布。

[MAF预定义的AIContextProvider-04]Mem0Provider——长期记忆基于的云端解决方案在ChatHistoryMemoryProvider——赋予Agent从经验中学习的能力中，我们介绍了如何利用ChatHistoryMemoryProvider赋予Agent长期的记忆，使之具备从过去经验学习进化的能力。ChatHistoryMemoryProvider利用我们提供的向量数据库，对每次调用产生的消息针对指定的Scope维度进行存储，并将当前消息作为查询文本，结合设定的Scope维度检索历史消息作为上下文的一部分来参与LLM的推理。除了这种需要我们们自己搭建和维护的基于向量数据库的解决方案之

哥不是小萝莉

一文读懂 OpenAI Codex 源码的原理、架构与未来如果你第一次打开 codex-main 这个源码目录，很容易被它的规模吓住：顶层有 npm 包、Rust workspace、SDK、app-server、MCP、插件、技能、沙箱、TUI、云任务、线程存储、模型提供商、登录认证等大量模块。它不像一个传统命令行工具，也不像一个简单的 ChatGPT 包装器。更准确地说，Codex CLI 是一个“本地运行的智能软件工程代理”：它能理解用户目标，读取项目上下文，调用模型推理，决定是否执行命令或修改文件，把工具结果回传给模型，再持续推进任务直到给出最终结果。

AI 编程工作总结：从体验问题到模块能力建设笔者注：放假期间，让Codex把最近的编程工作做了个总结。感觉AI近期的表现非常出色，其中有部分内容涉及的功能模块笔者都还没来及分享过，后面有时间会陆续整理更新出来。

[技术复盘] Windows Python 打包实战：Nuitka 环境踩坑总结与 CI 自动化构建全指南如 https://www.cnblogs.com/cup11/p/20287335 所述，接下来我要撰写一系列技术复盘。

从豆包到 Codex CLI：一名普通开发者的 AI 工具进化路线作为一名普通开发人员，我对 AI 工具的上手其实算比较晚。今年五月以前，基本还只是把 AI 当作聊天机器人使用。有时听同事提到一些关键词都听不懂，甚至不知道该如何提问，心里多少有些惭愧。直到最近因为一个契机，沉下心认真摸索了一段时间，才真正感受到 AI 工具的魅力和强大，也切身体会到它对生产效率的提升。刚好趁端午假期，把最近的使用心得简单整理一下。

Siri要接入AI了，苹果手机上一句话让GPT写文案、DeepSeek写代码的时刻来了前两天的WWDC大会上，Siri借AI大语言模型“重生”了！苹果结合移动终端设备特性，结合小参数的终端小模型，打造了混全智能架构，让Siri在各个APP这间可能无缝连接。

[MAF预定义的AIContextProvider-03]ChatHistoryMemoryProvider——赋予Agent从经验中学习的能力LLM具有固化的知识，而且针对LLM的调用是完全无状态，永远只做一锤子买卖。但是交给Agent的任务基本上不可能一蹴而就，而且还希望Agent具有学习进化的能力。所以你会发现，很多的Harness手段的目的就是为了弥合两者之间的鸿沟。解决这个问题的基本的前提是：需要赋予Agent记忆。短期记忆赋予Agent在同一个语境下进行多轮对话的能力，对于MAF来说，就是Session。长期记忆实现了跨Session的信息共享，其共享范围可以针对用户（比如了解用户的偏好）、针对Agent(比如了解Agent的能力和经