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OpenClaw 深度搭建与运行实录本文在完成 OpenClaw 基础部署的前提下，进一步补充配置细节、运行机制、组件交互、常见异常与稳定性处理，适合作为完整部署参考或内部技术文档。

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LangChain学习二：LangChain使用之Model I/OLangChain作为一个“工具”，不提供任何 LLMs，而是依赖于第三方集成各种大模型。比如，将 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 、LlaMA、阿里Qwen、ChatGLM等平台的模型无缝接入到你的应用。

OpenClaw 搭建全流程实战：从 0 部署到可控 AI Agent（附避坑与安全建议）近几个月，「AI Agent」成为技术圈的高频词，但大多数人停留在 Demo、插件和概念层。真正能跑在本地 / 服务器、拥有真实权限、能持续执行任务的 Agent 并不多。

AI辅助下的漏洞POC编写思路在漏洞防御的战场上，响应速度直接决定了风险暴露的时间窗口。面对持续公开的 N-day 漏洞、常态存在的“两高一弱”（高危漏洞、高危端口、弱口令）风险，以及突发的零日威胁，传统完全依赖安全专家手动编写、验证和部署检测规则（POC）的模式，已日益成为整个响应流程的瓶颈。

在未来等你

AI Agent Skill Day 8：SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询【AI Agent Skill Day 8】SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询在“AI Agent Skill技能开发实战”系列的第8天，我们聚焦于SQL Executor技能——一种将自然语言指令自动转化为结构化SQL查询并安全执行的能力。该技能是构建数据驱动型智能体（Data-Driven Agent）的核心模块，广泛应用于BI分析、数据库运维、企业报表生成、客户自助查询等场景。相比传统固定API或预设查询模板，SQL Executor通过大模型理解用户意图，动态生成精准SQL，

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基于人工智能的客户支持，配备安全人工智能客服机器人客户支持正站在 AI 革命的门槛上。生成式 AI“副驾驶”可以起草回复、排查问题，甚至执行诸如处理退款或更新账户等操作。潜力巨大：许多组织现在看到 AI 智能体能够自主解决大多数进入的客户请求，仅将最复杂的案例交给人工处理。这意味着更快的回复、7×24 小时可用性，以及得到解放的人类客服人员可以专注于复杂问题。简而言之，AI 承诺带来更满意的客户和更高效的支持团队。

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为何MCP采用受阻（及如何解决）如果你今天作为开发者、IT 管理者或创业公司创始人正在构建 AI 智能体，你很可能经历过这个故事的某个版本：

在未来等你

AI Agent Skill Day 5：Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计【AI Agent Skill Day 5】Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计

MetaGPT深度解析：当AI智能体学会“像人一样协作”在大型语言模型（LLM）爆发的今天，我们见过太多能够出色完成单一任务的智能体。然而，面对复杂任务——比如开发一个完整的软件——单个AI往往会陷入逻辑不一致、输出不稳定以及“幻觉”累积的困境。为了解决这一问题，DeepWisdom团队提出了一种名为 MetaGPT 的新框架，目前在GitHub上已获得40k+星标。它的核心思想非常直接：既然人类通过标准操作程序能够高效协作，为什么不让AI也这么做？

第八篇：内外兼修 —— 配置系统与日志监控从 Pydantic 校验到结构化日志，看 nanobot 如何实现“兵马未动，粮草先行”在前七篇文章中，我们深入剖析了 nanobot 的核心循环、插件系统、LLM 交互、记忆机制和工具调用。一个 Agent 框架如果只有强大的“大脑”和灵活的“手脚”，却没有良好的“体质”和“感知能力”，在生产环境中仍然难以立足。配置系统是框架的“骨架”——决定了程序如何启动、连接哪些服务、启用哪些功能；日志监控是框架的“神经系统”——让我们能够感知程序内部的状态、定位问题、分析性能。

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人工智能代理的上下文管理突破与长期任务执行一、大语言模型正在遇到哪些瓶颈？1、大语言模型“能用”，但很难真正被系统集成过去两年，大语言模型在能力层面取得了显著进展：

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模型上下文协议（MCP）与MCP网关：概念、架构及案例研究一、什么是 MCP？（概念概览）Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年末推出的一项开放标准，旨在把 AI 系统与外部工具和数据连接起来。它定义了一种一致的方式，使大语言模型（LLMs）或 AI 智能体能够连接到数据库、API、文件系统以及其他服务。可以把 MCP 理解为 AI 应用的“USB-C 接口”——一种通用接口，让任何 AI 助手都能在无需为每一种数据源或服务编写定制代码的情况下，插入并使用任何数据源或服务。

第十篇：实战演练 —— 用 nanobot 打造一个私人助手从零开始，2 小时搭建属于你的“第二大脑”：集成日程管理、自动日报、知识记忆经过前九篇源码级解析，我们已经深入理解了 nanobot 的每一块积木：核心循环、插件系统、LLM 交互、记忆机制、工具调用、配置与日志。现在是时候把这些知识组装起来，打造一个真正能用的私人助手了。

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模型上下文协议（MCP）：演进历程、功能特性与Peta的崛起模型上下文协议（MCP）是一个开放标准和开源框架，由 Anthropic 在 2024 年末推出，用于将 AI 模型（例如 LLM）与外部世界的数据和工具连接起来。

政安晨【人工智能项目随笔】使用OpenClaw的主节点协同子节点撰写大型技术前沿论文的实战指南政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！

第三篇：Agent 的大脑 —— 核心循环与消息处理机制深入 agent/loop.py，看 nanobot 如何实现“思考→行动→观察”的智能闭环在上一篇文章中，我们俯瞰了 nanobot 的整体架构和启动流程，知道了消息最终会通过消息总线（MessageBus）派发到 AgentLoop。那么，AgentLoop 究竟是如何“思考”并决定下一步行动的？这就是本篇要解答的核心问题。

Agent Team设计模式与思维：从单体智能到群体智慧在2025年的AI应用开发中，我们正经历一场静默但深刻的范式转移——产品正在从单一对话机器人向智能代理网络演进。当ChatGPT首次亮相时，人们惊叹于单个模型的能力，但很快发现，面对复杂的业务场景，单一智能体往往力不从心。就像一个厨师无法同时处理餐厅的所有工作，我们需要一个协调有序的团队。多智能体系统（Multi-Agent System）正是解决这一痛点的关键。根据最新研究，使用适当设计的多智能体系统可将任务完成率提高70%，同时通过专业化优化降低计算成本。

带娃的IT创业者

解密OpenClaw系列09-OpenClaw核心功能特性本文件面向使用者与开发者，系统化梳理 OpenClaw 的核心功能特性与实现要点，覆盖以下方面：OpenClaw 以 macOS 应用包形式分发，核心资源位于 Contents 下：

带娃的IT创业者

系列5/5-WinClaw工程实战：从“写博客“灾难到TaskTrace追踪系统的涅槃重生本系列是AI agent中高级开发者非常受益的开发经验，新鲜火辣出台，献给开发者马年的礼物！摘要：OpenClaw拥有完善的审计机制，而WinClaw在遭遇"写博客"灾难后，从零构建了自己的质量保障体系——TaskTrace全链路追踪系统和工具纳入规范。本文展示WinClaw如何在轻量化定位下，用工程化手段实现与OpenClaw同等级的质量管控能力。

AI 知识库与 Agent 能力构建工具全景调研报告本报告对当前 AI 知识库与 Agent 能力构建工具市场进行了系统性调研，覆盖多个主流产品与平台。AI Agent 正从 “概念验证” 全面迈入 “生产级应用” 阶段，2026 年被业界认定为 “企业级多智能体元年”。市场格局形成三大类型分化：流量生态型平台（如字节扣子、腾讯元器、阿里 AgentScope 等）侧重占据互联网流量入口；企业级底座型平台（如金智维 Ki-AgentS）专注一站式企业级智能体解决方案以及安全合规业务；RAGFlow、Dify、MaxKB、WeKnora 等开源平台以及 im