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裁员40%，股价却暴涨25%，跨境老板要想下员工值多少Token了就在前几天，Block CEO Jack Dorsey 发了一封裁员信，直接砍掉 40% 的员工，把一万多人的公司缩减到不到六千人。

突发！TikTok识别AI限流了，千万别再用AI带货了我上周不是发了一篇文章吗用OpenClaw搭跨境电商团队：5个AI员工，跑通全平台矩阵！阅读量爆了，5万+

Agent技术深度解析：LLM增强智能体架构与优化随着大语言模型（LLM）的快速迭代，单纯的文本生成能力已无法满足复杂场景的需求，具备自主决策、持续迭代能力的Agent成为AI技术落地的核心方向。不同于传统LLM的“被动响应”模式，增强型Agent通过融合记忆、工具、规划能力，实现了“主动感知-决策-执行-优化”的闭环，而多Agent协同则进一步突破了单智能体的能力边界，成为解决复杂任务的关键路径。本文将围绕Agent的核心架构、核心循环、关键技术及测试优化展开，拆解其背后的技术逻辑与实践要点。

open claw安装教程本文档整合 OpenClaw 中文社区安装说明与飞书接入教程，从零完成安装并接入飞书。国际源：国内镜像：

后端小肥肠

OpenClaw实战｜用ClaudeSkill漫画工厂，实现公众号热门赛道漫画全自动生产大家好，我是小肥肠。看过我文章的老读者都知道我之前基于Coze和n8n实现了公众号热门领域漫画的生产。

2026年AIGC“零成本”全自动化写作管线评测：主流免费AI长文本工具工程解析摘要在2026年的AIGC长文本生成领域，“全自动写作”已从概念验证（PoC）阶段迈入规模化工业生产。对于独立网文作者、短剧编剧及内容工作室而言，如何在保证内容产出频率的同时，将算力成本压缩至极限（即“零成本”），是实现商业变现（ROI）最大化的核心命题。

AI Agent 两大 “神辅助” 对决：MCP vs Skills 谁更能打？最近，技术圈很流行的一个话题之一是：MCP vs. Skills 谁对于 AI Agent 来说是一个更加强大的助攻呢？这个争议的深层次原因，是随着 AI Agent 的快速发展，大模型正在从“对话系统”逐渐演变为“任务执行系统”。

树上有只程序猿

OpenClaw“技术债”还不起，低代码才是长期主义OpenClaw这只“小龙虾”，在GitHub上狂揽超25万星标，热度登顶历史第一，被视为人工智能从“对话玩具”进化为“数字员工”的标志性事件。

五分钟配好向日葵 MCP，让 AI 替你远程安装 OpenClaw！最近 MCP 这个词是真有点刷屏，感觉什么工具都想接一下。向日葵也出了个 MCP Server，把自己的远程控制能力接给 AI 用。

GitHub Copilot - 尝试一下Plan modeGitHub Copilot的chat mode分成Ask, Edit, Agent, Custom mode。在微软举办的GitHub Universe Recap学习活动中了解到GitHub Copilot又有一个新的mode, Plan mode。

用 Python 从零搭一个能用的 AI Agent，踩完坑我总结了这套模板上个月接了个私活，甲方要求做一个「智能客服助手」，能查订单、能查物流、还能根据用户问题自动判断该调哪个工具。说白了就是要一个 AI Agent。

对话「哈萨比斯传」作者：“他不喜欢奥特曼”终于，哈萨比斯有传记了。历时三年，在与哈萨比斯多次深聊、累计超过三十小时的独家专访后，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》_（英文名：The Infinity Machine）_正式公开发售。

老黄入局吃龙虾！英伟达发布最强开源Agent推理模型英伟达正式杀进龙虾养殖场，带着 “最强开源龙虾模型” 走来了！刚刚，英伟达发布并开源了 120B 参数的 MoE 模型 Nemotron 3 Super。

检索增强生成（RAG）：让大模型突破知识边界RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型能够访问外部知识库的技术，通过在生成答案前先检索相关文档，从根本上解决了大模型的三大痛点。

Windows Ubuntu 本地部署OpenClawhttps://clawd.org.cn/install/docker-quick#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C-%E6%89%8B%E5%8A%A8-docker-compose-%E9%83%A8%E7%BD%B2-%E9%80%82%E5%90%88%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%94%A8%E6%88%B7https://clawd.org.cn/install/docker-quick#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C-%E6%89%8

来一斤小鲜肉

Spring AI核心：高阶API之ChatMemory在上一篇文章中，我们已经对 Spring AI 的基础 API 使用方式进行了介绍，包括基本的模型调用和简单的交互示例。本篇文章将继续深入 Spring AI，重点介绍在实际开发中非常重要的高阶 API，帮助你更好地理解 Spring AI 的扩展能力和高级用法。

Mac Studio M4 通过 vLLM 部署本地大模型，对接 Jeecg-AIJeecg-AI 是一套类似 Dify 的 AIGC 应用平台 + 知识库问答 + 零代码应用搭建，是一款基于大型语言模型和 RAG 技术的 AI 应用平台与零代码应用搭建平台，重点提供图文并茂的 AI 知识库和智能聊天功能，界面直观，支持知识库管理、AI 流程编排、模型配置、向量库对接及实时运行监控、零代码业务系统搭建，帮助用户将知识转化为智能 AI 知识库，轻松实现精准智能问答。

再见 OpenClaw，MaxClaw 一键平替，企业微信/微博/飞书/钉钉接入如果你最近关注 AI Agent 领域，大概率在各大开发者社区和社交平台被一只红色的 🦞 刷屏过。它不是海鲜，而是当下 AI 圈真正的超级顶流——OpenClaw。

小程故事多_80

OpenClaw 实战｜多 Agent 打通小红书：数据收集 + 笔记编写 + 自动发布一步到位本文将带来超详细的 OpenClaw 多 Agent 实战教程，手把手教大家搭建一套小红书全链路自动化系统，从数据收集、竞品分析，到 AI 笔记创作、精美图文渲染，甚至后续的自动发布（目前优化为人工审核后发布），全程无需手动干预，只需在飞书发送一句话指令，剩下的所有工作都可由 OpenClaw 自动完成。

RAG实战-基于 Milvus 和 LangChain 实现的天龙八部阅读助手RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的缩写。简单来说，它是一种让大语言模型（LLM）在回答问题前，先去“查资料”的技术架构。通过结合外部知识库的检索能力和大模型的生成能力，来解决大模型存在的以下问题：