智能体

周红伟：智能体全栈构建实操：OpenClaw部署+Agent Skills+Seedance+RAG从入门到实战AI智能体的发展正从单一的聊天交互走向多能力融合的自主行动阶段，而OpenClaw作为开源的智能体编排框架，凭借极强的工具整合能力、灵活的技能扩展体系，成为连接Agent Skills、RAG检索增强生成、Seedance多模态视频生成的核心枢纽。本文基于智能体构建实战体系，从AI Agent基础理论出发，详解OpenClaw环境搭建、Agent核心技能拆解、RAG知识库构建，最终落地**Seedance+RAG+OpenClaw**的AI影视广告创意助手综合案例，同时附上**阿里云OpenClaw(Cl

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智能体，重构企业自动化未来当企业自动化从“流程驱动”迈入“智能驱动”的新阶段，智能体正成为打破传统自动化边界的核心力量。过去，以RPA为代表的自动化工具虽解决了部分重复劳动问题，却受限于固定规则，难以应对复杂业务场景的动态变化。而智能体凭借自主决策、跨系统协同、持续进化的核心能力，正在重构企业自动化的底层逻辑，推动自动化从“单点工具应用”升级为“全域智能协同”的全新生态。

任务分解与子 Agent 调度：Controller/Worker 模式的最小可运行实现（SQL + 文档 RAG）智能体落地的分水岭，通常出现在需要对“答案为何如此”负责的时候。此时，“能调用大模型”已不再是门槛。真正的挑战在于，系统能否在多知识源、多工具、多约束的环境下稳定地产出可复核结果，并在失败时快速定位原因。

来两个炸鸡腿

【Datawhale组队学习202602】Hello-Agents task06 框架应用开发实战从编写一次性的脚本到使用一个成熟的框架，是软件工程领域一次重要的思维跃迁。一个健壮的智能体系统应该由多个松散耦合的模块组成。框架的设计会强制我们分离不同的关注点：

DeepAgent 介绍与快速上手在 AI Agent 从 “简单问答” 走向 “深度执行” 的时代，传统智能体往往困在任务规划弱、上下文易丢失、复杂问题无法拆解的瓶颈中。而 LangChain 生态推出的DeepAgent，正是为解决复杂长时程任务而生的新一代智能体框架，它把 “规划、文件管理、子代理、持久记忆” 四大核心能力开箱即用，让开发者无需从零搭建 LangGraph 工作流，就能快速构建出能像人类一样拆解任务、分工协作、持久记忆的深度智能体。

智能体（Agent）深度解析：从概念到落地的全栈技术指南> 作者导读：当大模型成为"大脑"，Agent就是赋予AI行动力的"数字生命"。本文将从架构设计到工程实践，深度拆解智能体的核心技术栈，带你理解为什么Agent是2024年最具颠覆性的技术范式。

LiveKit × Bright Data：构建实时新闻播客 AI 语音智能体想让 AI 自动追踪品牌新闻，还能直接生成语音播客？这个教程带你从零搭建：SERP API 实时抓取新闻 → Web Unlocker 突破反爬 → LiveKit 语音合成输出。企业品牌监测的新玩法，代码全开源！

周红伟：信创大模型企业级部署实操，Qwen3.5 昇腾企业级部署案例实操Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型，采用 MoE（混合专家）架构，在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。其核心架构特点包括：

周红伟：Qwen3.5-Plus - 企业级部署案例实操，Qwen3.5 LLM，包括 Qwen3.5-397B-A17B在本地设备上运行新的 Qwen3.5 LLM，包括 Qwen3.5-397B-A17B！Qwen3.5 是阿里巴巴的新一代模型家族，包括 Qwen3.5-397B-A17B，一款具有 397B 参数（17B 活跃）的多模态推理模型，其性能可与 Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 和 GPT-5.2 相媲美。它支持 256K 上下文（可扩展至 1M）覆盖 201 种语言，提供思考与非思考模式，并在编码、视觉、代理、对话和长上下文任务中表现出色。

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从原型到生产：构建高可靠RAG系统面临的四大挑战与解决方案目录挑战一：检索质量不稳定挑战二：长文档与上下文窗口限制挑战三：回答的事实一致性与幻觉挑战四：多轮对话中的上下文管理

周红伟：Sglang+Vllm+Qwen3.5企业级部署案例实操Qwen3.5 可通过流行的推理框架以 API 形式部署。以下展示了启动 Qwen3.5 模型 OpenAI 兼容 API 服务器的示例命令。

大模型部署入门教程，消费级显卡跑通Qwen3.5-Plus，最低配置部署教程，不能在简单了一、先理清：消费级显卡跑Qwen3.5-Plus的最低门槛二、零报错软件环境搭建（一键复制脚本）三、模型获取：选对量化版，显存直接省一半四、核心部署代码：消费级显卡专属适配五、本地推理实测：对话效果直接看六、高频问题快速解决七、进阶优化：vLLM加速+WebUI可视化 7.1 vLLM加速部署 7.2 Gradio可视化WebUI

My First AI智能体！！！我第一个AI智能体： AI、AI、AI、最近我的生活中，到处都充满了AI，千问喝奶茶，豆包春晚发红包，元宝的小马卡，国内的AI大战就算如此的朴实无华；

全栈规模化虚拟企业：下一代商业物种的系统演进与架构重构研究主旨：探讨“全栈规模化虚拟企业（Full-Stack Scaled Virtual Enterprise, FSVE）”作为第四次工业革命后新型经济实体的构建范式。核心论点：依托多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）、大语言模型（LLMs）与数字孪生组织（DTO）技术，企业正在从“以人为核心的科层制”向“以AI为核心的算力驱动型自适应网络”演进。本报告系统解析了该演进过程中的技术工程实现、系统化科研管理、商业运营重构、资产增值逻辑以及全局风险管控合规体系。

AI选型终极指南：智能体与技能的优缺点深度对比在AI应用的快速发展中，智能体（Agent）和技能（Skill）成为两种主流的能力形态。它们代表了AI能力的两种不同范式，各有其独特的技术优势和适用场景。那么，在实际应用中，我们应该如何选择智能体和技能呢？本文将从技术实现层面，深度对比智能体与技能的优缺点，为技术选型提供参考。

无前端编码，解锁Langflow无限可能：自定义Python组件开发全指南在企业级AI应用落地过程中，开发者常面临一个共性困境：Langflow官方组件虽能覆盖通用场景，却难以适配制造业设备数据解析、医药行业文献检索等个性化业务需求。要么被迫在可视化画布外编写大量冗余脚本，要么妥协于现有功能的局限性，导致AI工作流与业务场景脱节。

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从LangChain到LangGraph：构建智能Agent的实战指南（二）——LangGraph，当Agent需要“思考循环“#langgraph_core目录第二部分：LangGraph——当Agent需要"思考循环"2.1 为什么需要LangGraph？

Coze开发平台引言：最近学习了AI智能体开发，利用coze开发平台初步了解AI低代码或无代码开发并进行了实战，这篇文章对其中涉及到的相关的部分名词与知识点做一个总结。

吊打OpenClaw！国产AI助理MindX开源：Token消耗砍至10%，还能养出专属数字分身作为一名重度AI工具使用者，26年1月29日在OpenClaw爆火时我第一时间上手体验，初体验确实惊艳——能自动处理后台任务、对接海外社交工具，但这份新鲜感仅维持了两天：QWenChat羊毛薅光、单轮会话的Token用量飙升至680%，一至卡死！日常用GPT-4/Opus更是日均成本50+元，而且全程适配海外生态，微信/飞书/钉钉这些国内办公刚需工具完全不支持，越用越觉得「这根本不是给中国人设计的工具」。

掌控 OpenClaw：核心命令行一个AI智能体平台是一台精密的机器。Web UI 提供了观察其灵魂的窗口，但真正的掌控权，源自命令行（CLI）——工程师的中央控制台。在这里，每一次敲击都直接与系统的核心交互，每一次命令的执行都可能重塑智能体的行为。