智能体

动手体验：5分钟实现第一个智能体🎯 最近被各种新闻、文章等刷屏AI工具，今天我们也来创建一个智能体① python安装就不讲了，安装很简单，网上也有很多教程。

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[特殊字符]OpenClaw爆火背后的安全冷思 MEMORY.md与SKILL.md：安全架构与最佳实践最近，OpenClaw（及其桌面版MyClaw）在AI社区中迅速走红。作为一款本地常驻的AI智能体，它能自动执行任务、调用模型、扩展技能，让无数开发者和极客体验到“AI真正留在电脑里”的效率革命。各大技术论坛、社交媒体上，关于如何配置模型、编写Skill、自动化工作流的讨论层出不穷。

【OpenClaw：实战部署】5、全平台部署OpenClaw（Win/Mac/Linux/云服务器）——10分钟跑通第一个本地AI智能体一句话导读：无论你是Windows用户、Mac爱好者，还是Linux开发者，甚至想在云服务器上7×24小时运行AI智能体，本文都能带你用10分钟完成OpenClaw全平台部署，跑通第一个本地AI指令，告别陪聊机器人，真正拥有“动手能力”。

Agent范式转移：组织、协作与商业的重构作者：陈恺，上海人工智能实验室青年领军科学家，大模型中心负责人，在人工智能方向顶级会议和期刊上发表论文70多篇，谷歌学术引用超过3万次。

小米 “养龙虾”：手机 Agent 落地，智能家居十年困局被撬开作为深耕智能家居领域的行业媒体，《智哪儿》始终认为：智能家居行业过去十年的迭代，始终没能跳出 “被动执行” 的底层困局。而 miclaw 的落地，不止是小米在端侧 AI 赛道的关键落子，更是为整个智能家居行业的底层逻辑重构，提供了可落地的参考范本。需要清醒认知的是，目前该产品仍处于小范围封测阶段，复杂场景执行成功率、端侧功耗表现、第三方生态适配进度等核心体验，仍有待大规模用户实测验证。本文将结合具象场景、量化数据与多维度视角，客观拆解 miclaw 的突破价值、现实挑战，以及它对智能家居行业的长期影响。

正在走向自律

OpenClaw 技术深度解析从智能助手到自动化引擎的范式革命摘要：OpenClaw是您在自己的设备上运行的个人人工智能助手。它会在您已使用的渠道上回答您（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、BlueBubbles、IRC、Microsoft Teams、Matrix、飞书、LINE、Mattermost、Nextcloud Talk、Nostr、Synology Chat、Tlon、Twitch、Zalo、Zalo Personal、WebChat）。它可以在 macOS/iOS/

AI的正确使用方法AI的正确使用方法AI是近几年最流行的科技名词了吧，似乎不与AI沾点边就落伍了，诞生出来的大模型产品有很多，如DeepSeek、千问、文心一言、豆包、元宝、龙虾等等，你要是不了解这些，乍一听这些名字还以为是什么吃的，什么宝贝呢。反正名字是厂家起的，叫什么名字不重要，宣传力度够了名字就响了，就能进入你的视野了，从而影响你的生活。

彻底治愈AI“失忆”和胡说八道的真正办法这几天我一直在用我在《AI基于Spec开发是巨坑？》所说的方法来继续MindX2的开发。虽然，在用前文中所提到的方法尽量去抑制AI胡说八道，但感觉还是治标不治本。AI总是时不时就开始任性独断，顺口胡诌。

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

金智维科技官方

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。

南_山无梅落

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