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OpenClaw 从本地到云端：阿里云百炼免费模型配置实战指南如果你已经在 Mac 开发机上成功配置了 OpenClaw 和本地 Ollama 模型（如 qwen2.5:7b），那么恭喜你已经完成了“养虾”的第一步。本地模型虽然免费、隐私、无限制，但受限于硬件性能（尤其是 Mac 上 7B 模型通常只能跑 4bit 量化版），在处理复杂任务、工具调用准确性上，与云端大模型确实存在差距。

扣子（Coze）零基础入门全攻略｜扣子（Coze）核心功能详解，含长期记忆、快捷指令、音视频处理及私有化部署指南本系列旨在通过实战案例，掌握扣子（Coze）平台的核心用法。我们将构建一个功能完善的 AI 智能体，并学习如何利用平台工具增强其能力。

MCU 卷积神经网络部署 · 深度技术指南作者：智汇嵌入式实验室 · 7yewh本指南以实际部署代码为核心，深入解析 CNN 在 Cortex-M4 MCU 上的完整推理流程。内容基于 ST Edge AI 生成的代码（app_x-cube-ai.c、network.h）和实际优化经验。

Agent学习-ReAct框架ReAct（Reasoning and Acting）是一种将**推理（Reasoning）和行动（Acting）**相结合的 AI Agent 框架。它让大语言模型能够：

开发机上通过Ollama安装了qwen2.5:7b-instruct大模型后curl请求示例在你的Mac开发机上通过Ollama运行qwen2.5:7b-instruct模型后，你可以使用curl命令直接调用其API。Ollama提供了兼容OpenAI的接口格式，非常方便。

从“大力出奇迹”到“四两拨千斤”：AI中的Scaling Law进化史（上篇)如果你关注过AI这几年的发展，一定听过这样一句话：“大力出奇迹”。从ChatGPT横空出世，到GPT-4惊艳全球，再到各种大模型百花齐放，背后似乎都藏着一个简单的逻辑：只要模型够大、数据够多、算力够猛，智能就会像变魔术一样涌现出来。

AI 引擎 : MiroFish AI智能体项目介绍近期在GitHub和科技圈备受关注的开源AI项目——MiroFish。它由中国科大学生郭航江（BaiFu）开发，是一个基于“群体智能”的AI预测引擎，因短时间内连续登顶GitHub全球趋势榜并获得3000万投资而走红。 MiroFish 下载

用 Laravel AI SDK 构建多智能体工作流Anthropic 之前发布过一篇广泛传播的文章《Building Effective Agents》，系统总结了构建生产级 AI 系统时最实用的几种模式。这些模式的共同点是：都已经在真实场景中被反复验证，实践性强，而且采用范围很广。

使用 Ollama，通过 C#、语义内核和 Google Gemma 3 构建本地 AI 代理目录介绍为什么本地人工智能代表未来从聊天机器人到智能客服关键技术栈分步实施指南1. 设置和要求2. 使用 Gemma 3 安装和运行 Ollama

装不满的克莱因瓶

【从零搭建】SpringAI Alibaba + RAG + Milvus + Qwen 项目实战目录一、大模型爆发后的新瓶颈二、玩转阿里云百炼与云模型调试2.1 初识阿里云百炼-你的云端模型炼丹炉阿里云百炼是什么？

从图灵测试到大模型：人工智能的演进之路（最近open claw及重看流浪地球有感）人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已悄然渗透到我们生活的每一个角落。从手机里的语音助手，到短视频平台的推荐算法，再到能够与你侃侃而谈的大语言模型，AI正在以一种前所未有的方式重塑世界。

OpenClaw 入门指南：AI Agent 开发新范式摘要：OpenClaw 是 2026 年最火爆的开源 AI 助手项目，GitHub 两周突破 15 万 Star。本文将从架构原理、部署实践、成本优化、安全加固四个维度，手把手教你搭建属于自己的 7×24 小时 AI 智能体。

读2025世界前沿技术发展报告12机器人技术(下)1.1. 一种半自主或全自主工作的机器人，能够完成有益于人类的服务工作2.1. 用人类细胞制造微型生物机器人帮助神经元伤口痊愈

OpenClaw 爆火却没空折腾？构建 Skills 释放自己，玩转AI最近OpenClaw等新一代AI产品工具爆火，眼看着大家都在折腾各种高端的Agent玩法，自己想花时间去深度玩转，但工作又太忙，深陷在“每天帮业务查同一类报错”、“每天帮业务汇总同样的信息”等高频重复动作中，怎么办？

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从零开始构建一个编码智能体Agent 的概念、原理与构建模式 —— 从零打造一个简化版的 Claude Code_哔哩哔哩_bilibili

CSharp精选营

AI时代，.NET开发者的生存危机还是能力外挂？大家好，我是码农刚子。今天咱们聊聊AI。最近后台好多兄弟留言，说心里慌得一批，感觉AI要抢饭碗了。有人问我：“刚哥，GitHub Copilot写代码比我还快，我是不是快失业了？”

AI中的Transformer：从RNN的困境到横扫一切的革命（下篇）上篇我们聊了Transformer是什么以及它为何能取代RNN。其实Transformer只是一个基础架构，就像乐高积木，研究者们用它搭建出了各种强大的模型。下面我们就来看看它的主要类型和实际作用。

OpenClaw 如何更换本地模型基础教程上两篇文章简单写了下如何在本级安装 OpenClaw，并且如何对接飞书和钉钉，但配置过程中可以发现，使用的模型都是公网开源的模型，比如 Qwen、OpenRouter 等，这些一般都有限额，也只能用来做少量的测试就超额了，只能不断的更换。当然一劳永逸的是买 API 使用，但是虽然是个【小龙虾】，但消费起来完全不小，不经意间 Token 耗费巨大，钱包也扛不住。

scrapling AI爬虫初体验AI时代，传统的爬虫需要根据网站的改变，需要变成xpath的匹配方式，或者说风控，scrapling比较吸引人的是可以根据学习网站的结构，网页更新时重新定位元素，据说还能绕过WAF，JA3指纹等

LLM -＞ Agent -＞ Claw -＞ ? | “后 GUI 时代”的终局预测导读：在过去短短三年间，我们见证了 AI 能力的爆炸式增长。如果说 ChatGPT 让我们看到了“赛博大脑”的觉醒，那么近期以 OpenClaw 及其延伸产品为代表的 GUI Agent 生态（被技术圈统称为“Claw”），则标志着 AI 正式长出了触及物理与数字世界的“双手”。本文将系统梳理 LLM -> Agent -> Claw -> ? 这一技术演进路径，并前瞻性地探讨下一个纪元的四大核心形态。