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Agent 记忆系统完整实现（二）：记忆系统架构全景——分层设计与核心模块！🎯 博主简介CSDN 「新星创作者」人工智能技术领域博主，码龄5年，累计发布 180+篇原创文章，博客总访问量 24万+浏览!

LangGraph 多步推理：State + Node + 条件路由，手写 StateGraph系列导读：本系列共 6 篇，带你从零到一构建完整的 RAG + LangGraph + MCP 项目。

AI OS 已来：OpenClaw与第三次操作系统革命当操作系统不再管理应用，而是调度意图行业正在形成一个共识：我们正站在操作系统演进的第三次革命浪潮上。第一次革命发生在1970年代，命令行取代了打孔卡片，程序员可以用键盘与机器对话。第二次革命发生在1980年代，图形界面让普通人也能使用电脑，PC走进千家万户。第三次革命正在发生——AI 把自然语言变成新的交互界面，意图取代指令成为系统的核心输入。

天青色等烟雨09

Skill的终局：不是被生成，而是能进化随着Agent技术的快速发展，Skill作为行业与领域知识的沉淀，正在被前所未有的速度生产出来。据统计，在主流开源社区与各类平台生态中，Skill规模已达到数十万级（且仍在快速增长）。这是一件好事，但也带来了一个潜在的问题

进击的野人

深入浅出 Spring AI Advisor：自定义你的智能助手拦截器在构建基于 Spring AI 的智能应用时，我们经常需要在 AI 请求和响应的处理流程中插入一些额外的逻辑，比如记录日志、优化提示词、对结果进行二次处理等。Spring AI 提供了一套优雅的 Advisor（拦截器）机制，让你可以像切面编程一样，在 AI 调用的前后加入自定义逻辑。

RAG 向量持久化：用 ChromaDB 替换内存存储，支持 Metadata 溯源系列导读：本系列共 6 篇，带你从零到一构建完整的 RAG + LangGraph + MCP 项目。

LangChain 重构 RAG：LCEL 管道语法 + 多轮对话记忆系列导读：本系列共 6 篇，带你从零到一构建完整的 RAG + LangGraph + MCP 项目。

Google Agent Development Kit (ADK) 指南第四章：Agent 开发与编排系列教程：这是《Google ADK 指南》系列的第四章。前置知识：已完成第三章，掌握核心概念。系统提示词结构：

ReAct Agent：手写 Thought-Action-Observe 循环，从工具调用到真正的 Agent系列导读：本系列共 8 篇，带你从零到一构建完整的 RAG + Agent 项目。很多人把第 6 篇的 MCP 工具调用叫做 “Agent”，但严格来说它只是 Tool Calling。

威化饼的一隅

【大模型LLM学习】天池Deep Research Agent开发赛

基于LangGraph多agentindex.jspackage.json

从GPT到OpenClaw：AI智能体演进的五个阶段与范式革命工具 → 推理者 → 执行者 → 创新者 → 组织？我们已跨越第三阶段的临界点OpenAI在2024年提出了一个清晰的五阶段模型，这不仅是产品路线图，更是对AI能力边界的系统性定义：

OpenClaw 技术专题 (四)：稳定性、并发与工程化验证 (The Resilience)一个在本地运行良好的 Agent，一旦进入真实生产环境（多用户并发、网络波动、长耗时任务），往往会暴露出各种工程缺陷。OpenClaw 的设计目标是：提供像传统微服务一样的确定性和弹性。

啊阿狸不会拉杆

《现代人工智能基础》个人解读分享最近后台很多朋友私信我：“豆包，LLM、Agent到底是什么？为什么龙虾AI智能管理助理突然就火了？” 打开社交平台，全是“AI颠覆行业”“Agent替代人类工作”的论调，不少人盲目崇拜这些AI产品，却连最基础的概念都讲不清楚。

【安全】OpenClaw 安全配置基础在AI代理技术飞速发展的2026年，OpenClaw因其强大的执行能力和易用性迅速成为个人和企业用户的热门选择。然而，随之而来的安全问题也引发广泛关注。根据最新安全审计报告，超过4万个OpenClaw实例暴露于公网，其中63%存在可被利用的漏洞，超过1.2万个实例被标记为可远程控制。这表明安全配置绝非可选项，而是OpenClaw部署的必备基础。

Google Agent Development Kit (ADK) 指南第三章：核心概念与架构系列教程：这是《Google ADK 指南》系列的第三章。前置知识：已完成第二章，完成环境搭建。定义：Agent 是 ADK 的核心，负责接收输入、决策、调用工具、生成输出。

Agent Skills 实战（.NET）：理论 × 代码 × 企业案例MiniClaw：启动时自动注册技能，并根据用户意图调用技能，返回结果。2025年10月Anthropic发布Claude Skills后，Agent生态迎来范式变革。本文将深入浅出地介绍Agent Skills的核心思想——渐进式披露与工具调用，并通过.NET与OpenAI从零构建简易框架和企业级实战案例，最后解析OpenClaw原理并手写类似框架。

Agent 时代，App 会消失吗？PC 时代，人是"操作员"——你告诉机器每一步做什么。Mobile 时代，人是"消费者"——滑动、点击、选择。Agent 时代，人变成了"委托人"——你描述目标，Agent 自己拆解任务、调用工具、迭代执行。

OpenClaw 技术专题 (三)：行动层与现实世界交互 (The Hands)如果说大模型是 AI 的“大脑”，那么工具（Tools）就是它的“双手”。传统的 AI 赋能方式往往依赖于为特定模型编写私有接口，这导致了严重的碎片化。