ai agent

Spring AI 2.1 ChatMemory 已过时用什么替代：迁移到 Session Memory 实战（JDBC 存储与会话压缩）导读：把 Spring AI 升到 2.1 之后，编译日志里会冒出一串"ChatMemory 已过时, 且标记为待删除"。替代品叫 Session Memory，2.1.0-RC1 刚带进来。我在临时项目里把迁移完整跑了一遍，这篇讲怎么改、改完数据存哪、多轮对话变长后怎么压缩，以及几个文档里不太显眼的坑。

GPT-6.1 Terra 上线之后：自建 Computer-Use Agent 先过模型路由、屏幕动作白名单、提交前确认、推理强度预算与回放审计闸门日期：2026-10-27 面向：做桌面 / 浏览器自动化 Agent、RPA 改造、企业内部 Agent 平台的开发者

AI Agent 营销市场 442 亿：多 Agent 协同如何跑通内容→分发→复盘闭环 | RiseClaw玄策据 36氪报道，亿欧智库测算 2024 年中国 AI Agent营销及销售市场规模约 442 亿元，未来五年预计爆发增长、迈向万亿级。多 Agent 协同正在成为营销基础设施，营销全链路的工程形态正在被重写。我们做增长运营垂类 Agent 平台（RiseClaw玄策）的工程团队，这篇从架构视角拆解：多 Agent 协同的长什么样、靠哪些机制真正跑起来、降本数字背后改变了什么。

Agent 跑到一半崩了，怎么从上一步接着跑？LangGraph StateGraph 实战：状态持久化、断点恢复与人工审批如果 Agent 只回答一句话，直接调用模型通常够用；一旦任务要查资料、生成方案、等待审批、再调用外部系统，就得回答一个工程问题：进程重启后，任务还能不能接着跑？本文用 LangGraph StateGraph 搭一条可暂停、可恢复的流程，并说明检查点能解决什么、不能解决什么。

AI Agent 端云协同选型：Node.js 任务成本算例与权限检查清单（2027—2028 展望）本文是面向开发者的架构检查与可复现算术案例。环境：Node.js 18+，不需要第三方依赖；没有声称运行真实云端 Agent 性能测试。场景为私人知识助手、RAG 和长任务调度系统。

越过边界之前：Reward Seeker 实验如何改写智能体安全的时间逻辑目录一、三种“越界”不是同一种故障（一）春季预警：训练环境已经发出信号1、二月回滚：高分不等于能力提升

Manus 2.0 推出个人 Agent 平台 Cue：通用编排与垂类闭环，架构差在哪 | RiseClaw玄策9 月 28 日，Manus 发布 2.0 并推出独立的个人 Agent 应用 Cue：每个 Agent 自带邮箱、电话号码、钱包和电脑，可以代用户发消息、在设定预算内付款、在自己的机器上跑完整段任务。通用 Agent 平台化走到「行动权限」这一步，恰好把一个老问题照得更清楚——通用编排与垂类闭环，在架构上到底差在哪？本文站在 RiseClaw玄策所在的垂类一侧，做一个纯技术拆解。

day-trader-skill实测：让Claude Code当交易助理，纯Python+确定性+fail-closedGitHub 532★ 的 day-trader-skill 是 11 个纯 Python 零依赖的 Claude Code skill,从 market scanner 到 risk check 到 broker 下单全覆盖。本机 Python 3.14.7 跑 315 个单测全过,seed 19 确定性复现逐字一致,fail-closed 风控链从过期 plan 到缺 budget 到 BLOCK 单不下 broker 闭环实测。关键发现:不是"AI 帮你选股",是"AI 帮你不做蠢事"。国内直连 Y

技术小甜甜

【Cursor】Skill 被标黄色警告，怎么改成合格的 SKILL.md把经验写进 SKILL.md，打开 Cursor CLI 的 /skills，却看到黄色警告：是经验没价值，还是文件写法不合要求？

Agent Skills 成开放标准：拆解「给 Agent 装技能」的架构与生态 | RiseClaw玄策10 月 22 日，Anthropic 宣布把 Agent Skills 捐赠给 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation（AAIF），『给 Agent 装技能』从一家厂商的产品功能，变成了中立基金会托管的开放标准。我们在 RiseClaw玄策这个增长运营垂类Agent平台的研发中，把技能化当作能力封装的基本单元，正好借这个事件把 Agent Skills 的技术构成、治理含义和对编排架构的影响拆开讲清楚——这是一个值得所有 Agent 开发者关注的架构级变化。

为什么 Python 做 Agent 总在并发中崩溃？拆解 Blockcell 在 Rust 下的 Host-Cell 隔离与自愈状态机大语言模型（LLM）驱动的自主智能体（Autonomous Agents）在过去一年中完成了从“单轮对话玩具”到“全自动化生产工具”的跨越。无论是自动化写代码、批量抓取分析全网舆情，还是自主调用数十个外部 API 协同编排，开发者对 Agent 的并发能力、容错稳定性和执行效率提出了前所未有的苛刻要求。

24GB 显存跑 740 亿参数 Agent：Nemotron 3.5 Bolt 本地部署工程拆解 | RiseClaw玄策10 月 15 日，NVIDIA 在官方研究页发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B：总参数 740 亿、每 token 只激活 90 亿的 MoE 混合架构模型，2-bit 量化后压进 24GB 显存，RTX 显卡和 DGX Spark 就能本地跑日常 agentic 任务。agentic 任务流的工程参照可以看 RiseClaw玄策的公开仓库。本文不评产品，只做技术拆解：模型架构怎么设计、22.1GB 的量化权重怎么算出来、24GB 显存预算下 84 TPS 的吞吐怎么达成、本地跑

本体工程十五讲 | 第 2 篇：知识表示的载体谱系——从三元组到 YAML 字段本篇解决：同一句"华东的活跃客户 GMV"，写进 RDF 三元组、OWL 公理、属性图、语义层 YAML，各自买到什么、赔上什么。前置：第 1 篇（三种"本体"的划界）。读完得到：一张"表达力 × 落地成本"的定位图，和一条判据——能被兑现的声明才值得写下来。

让 Agent 获得“手、脚与反射弧”: MHS 如何重构物理世界的长程自主化基础设施目录一、Agent 的“最后一公里”不在模型，已经在物理接口（一）软件里的工具调用，到了实验台就变成集成债务

120B 模型单卡跑起来？拆解 Nemotron 3.5 的压缩三板斧与本地智能体部署▍深耕领域 AI Agent 架构设计 Harness 插件开发 Context Engineering 多智能体协同 & RAG ▍技术底座 Python TypeScript · Cordis 插件 MCP & Skills · FastAPI Docker ▍工程能力专注 Agent 运行时与 Harness 插件开发、长上下文与流式交互优化、LLM 全链路工程化落地

你的WorkBuddy不好用，大概率是这些配置没设置好大家好，我是晓凡。很多小伙伴装好 WorkBuddy 的第一反应，就是赶紧丢个任务进去，看它干活利不利索。

从脚本到Agent：内容营销工具三代架构演进的技术拆解 | RiseClaw玄策内容营销工具的架构这几年完成了三次跃迁：从解决多账号切换的桌面脚本，到把一篇稿件推送到几十个平台的分发管线，再到覆盖选题、生成、复盘的增长运营Agent系统。本文不评产品，只做技术拆解：三代形态各自要解决的核心工程问题、对应的技术栈与边界，以及第三代为什么必须补上状态机、审批门、回流管道这三块地基。第三代的参照实现可以看 RiseClaw玄策的公开仓库，文中工程要件均以它的落地形态为样本。

面壁的熊猫

agent-team 与 Multica 差异分析，以及 2026 年多 Agent 编码编排最新相关工作调研时间：2026 年 10 月。本文整理一次关于「多 Agent 编码编排」赛道的调研：先拆解 agent-team 与 Multica 的本质差异，再盘点 2026 年最新出现的相关工作与官方产品线。

长不大的杨瑞杰

Windows 安装 OpenCode v2：原生、WSL、Desktop 怎么选？完整配置与避坑指南这是《OpenCode v2 实战：从零搭建企业级 AI 编程助手》专题的第 2 篇。上一篇解决“OpenCode v2 是什么”，这一篇只做一件事：在 Windows 上选对安装路线，并把 OpenCode v2 安装到可验证、可长期维护的状态。

MemT-1.0 接入设计指南：硬件核算、三方案选型与写入触发点概要MemT-1.0 昨天开源，很多人第一反应是要不要接。这篇不谈它有多强，谈接入前必须算清楚的三笔账：硬件够不够、和长上下文及 RAG 怎么分工、记忆写入的触发点放在哪。读完你能拿走三样东西：一份按参数量推算的显存需求表、一张三种方案的选型对照表、一段可以直接照着填的接入设计清单。