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腾讯云 × OpenClaw：手把手搭建你“能干活”的AI Agent

腾讯云×OpenClaw：手把手搭建你“能干活”的AIAgentrzexin2026.02.241前言OpenClaw是一个能真正动手干活的开源AIAgent——不仅能聊天，还能执行终端命令、读写文件、调用各种服务。要让它7×24小时在线，你需要一台稳定的云服务器。为什么
OpenClaw  AI Agent  AI智能体 
  • rzexin
  • 发布于 1天前
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欺诈与生成式人工智能和代理人工智能的兴起

本文探讨了生成式AI（GenAI）和代理AI的兴起对欺诈行为的影响，分析了代理AI如何降低欺诈的技术门槛并使追踪溯源更加困难，同时也讨论了GenAI在欺诈分析中的应用，例如快速索引和提取关键数据，最后提出了针对代理AI的安全建议，强调了审计和限制AI代理操作的重要性。
生成式AI  代理AI  欺诈检测  安全  审计  LLM 

如何向AI Agent （而不是人类）推销自己

文章探讨了AI Agent（人工智能代理）如何改变传统的销售模式。由于AI Agent能够以极低的成本和极高的效率发现并使用服务，企业需要改变其销售策略，从关注人类的注意力转向提供机器可读的API，实现自动化接入和交易。文章还强调了服务提供商需要关注服务的可靠性、速度和成本，以便在Agent经济中获得竞争优势。
AI Agent  人工智能代理  API  服务发现  自动化  机器可读 
  • flynnjamm
  • 发布于 2026-02-17
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为机器人募资：发展agent资本市场

本文探讨了区块链和加密技术如何为 AI 智能体经济提供经济基础设施。文章回顾了 2024 年以来链上 AI 智能体发展的两个阶段，分析了它们在资本形成、分配和货币化方面的作用。文章强调了加密技术在支持自主系统方面的潜力，并讨论了实现智能体资本市场所面临的挑战和机遇。
AI 智能体  区块链  加密货币  资本市场  链上应用  经济基础设施 
  • Galaxy
  • 发布于 2026-02-17
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为什么 AI 红队测试在当今安全形势下不再是可选项

AI 系统已深入业务关键工作流程，传统安全测试难以跟上。文章讨论了将 AI 纳入威胁模型的重要性，强调了 AI 系统风险评估、红队测试的必要性，并介绍了 AI 红队测试的具体内容，例如：评估 AI 系统如何处理输入、管理权限、维持状态以及信任输出。文章还提到了 AI 红队测试的频率、成本和自动化程度，旨在帮助组织更好地理解和管理 AI 风险。
AI红队  人工智能安全  安全测试  威胁模型  风险评估  攻击面 
  • zealynx
  • 发布于 2026-02-16
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如何精通 Claude Code

本文介绍了如何更有效地使用 Claude Code，包括解决上下文丢失问题、构建记忆系统、将 Claude Code 作为协调者而非执行者、将重复性工作流程编码为技能，以及如何给出清晰的指令，从而更充分地利用 Claude Code 的能力。
Claude Code  AI工作流  记忆系统  技能  指令  提示工程 
  • defiminty
  • 发布于 2026-02-14
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从头开始构建 OpenClaw , 不到 500 行代码理解 OpenClaw

本文深入浅出地介绍了如何从零开始构建一个类似OpenClaw的个人AI助手。OpenClaw是一个能够连接AI代理到多个消息应用，并赋予其与计算机交互能力的平台，它通过构建一个简单的Telegram机器人，逐步引入持久会话、个性化设置、工具集成、权限控制、多通道网关、上下文压缩、长期记忆、命令队列、定时任务和多代理等关键组件，最终实现了一个功能完善的个人AI助手。
AI助手  OpenClaw  会话管理  多通道  工具集成  代理 
  • dabit3
  • 发布于 2026-02-12
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互联网已死，Agent 永生

文章剖析了互联网时代商业模式的局限性，指出以DAU、用户增长为核心的旧模式在AI时代已失效。文章强调了Agent将成为软件的新主人，算力成为新时代的特权，Token是新Gas，以及人类在新世界中的价值在于愿景和创造力，Agent 负责实现想法。文章鼓励拥抱Agent时代，探索新商业模式。
Agent  AI  Token  算力  生产力经济  注意力经济 
  • oran_ge
  • 发布于 2026-02-10
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什么是概念推理？

本文介绍了概念推理，这是一种从原始信息中形成结构化、关系型知识的方法。它与基于统计模式匹配的传统方法不同，后者缺乏对事物及其结构关系的内部模型。概念学习通过在多个维度上处理信息并形成实际的知识表示来实现推理，从而实现更精确、一致和适应性强的决策。
概念推理  机器学习  知识图谱  模式匹配  人工智能  认知 
  • rei_labs
  • 发布于 2026-02-10
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什么是 Clawdbot？（以及为什么人们为之疯狂）

Clawdbot 是一款 AI 助手，它可以驻留在你常用的通讯应用中，比如 WhatsApp、Telegram。它能记住你的偏好和对话，主动提供通知，并能执行电脑上的任务。用户只需低成本的服务器和少量技术设置即可运行，无需昂贵的硬件。
AI助手  自动化  Clawdbot  消息应用集成  个人助理  自然语言处理 

EigenAI 确定性推理： 如何让每一次 AI 输出都可验证

EigenAI 通过控制 GPU 堆栈的每一层，实现了在生产 GPU 上 bit 级别的确定性推理，在 10,000 次测试运行中实现了 100% 的可重复性，性能开销低于 2%。通过 EigenAI，每一个AI的推理都可以重放和审计，如果出现问题也有经济强制手段。
确定性推理  GPU  可验证AI  EigenAI  LLM  自主AI代理 

手把手教你打造专属技能(Skill)，让AI帮你做动画视频

不知道大家有没有发现，最近有一个叫Manim的动画库特别火？它是3Blue1Brown（那个用惊艳动画讲数学的YouTube频道）的创始人GrantSanderson用Python写的数学动画引擎。短短几年，它已经成为技术圈和数学教育领域的"网红工具"——用代码就能做出那
  • King
  • 发布于 2026-01-21
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我是如何使用 AI 编程的：从“自己硬写”到“和 AI 一起进化”

一开始并不相信AI能真正帮到编程。原因很简单：写代码这件事，表面上是敲键盘，实际上是做决策——怎么设计结构、怎么处理异常、怎么控制性能、怎么保证系统稳定。尤其当项目一复杂，真正耗时间的往往不是“写出一个函数”，而是“让它长期稳定地跑下去”。但后来发现，对AI的误解在于：把它当成了“替我
经验分享 
  • King
  • 发布于 2026-01-20
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一文讲清 Agent Skills

什么是AgentSkills？和MCP有什么区别？如何创建自己的Skill？最近Agent（智能体）越来越火，大家从“会聊天”走向“能干活”。但真到落地时，你很快会遇到三个现实问题：同一类任务，每次都要重新写Prompt输出不稳定：今天能用，明天就跑偏接工具接得很痛苦：每个
AI Agent  Agent Skills  MCP 
  • King
  • 发布于 2026-01-17
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基于密码学的安全联邦学习

本文深入探讨了在联邦学习中保护数据隐私和保证计算完整性的密码学机制。文章分析了同态加密、安全多方计算、差分隐私和零知识证明等技术，讨论了它们在不同应用场景下的权衡，并介绍了NVIDIA FLARE、TensorFlow Federated、Flower和FATE等实际应用框架，展示了安全联邦学习从理论研究到生产部署的转变。
联邦学习  同态加密  安全多方计算  差分隐私  零知识证明  隐私保护 
  • hexens
  • 发布于 2026-01-16
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我们如何构建Agent Builder的记忆系统

本文介绍了LangSmith Agent Builder的记忆系统构建过程，该系统将记忆表示为文件，利用文件系统让Agent可以方便地读取和修改记忆。文章详细阐述了如何利用AGENTS.md、agent skills等行业标准来定义Agent的指令集和技能，以及如何使用虚拟文件系统来存储和管理Agent的记忆，并分享了构建该记忆系统过程中的经验教训。
LangSmith Agent Builder  记忆系统  文件系统  Agent  深度Agent  提示工程 
  • hwchase17
  • 发布于 2026-01-16
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2026：这就是通用人工智能

文章讨论了通用人工智能（AGI）的实现，作者认为AGI的核心在于“解决问题的能力”，并指出编码代理是AGI的早期体现。文章还预测，随着长程代理的发展，AGI将在未来几年内对各行各业产生深远影响，尤其是在医学、法律、网络安全等领域。
通用人工智能  AGI  长程代理  编码代理  推理模型  agent harness 
  • gradypb
  • 发布于 2026-01-15
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小额再投资的物理学

本文分析了英伟达CEO黄仁勋关于将少量利润再投资于AI合作伙伴的策略，通过构建简单的数学模型，揭示了即使是小比例的再投资，如果能有效地改变合作伙伴的融资约束，并维持低阻尼状态，也可能引发经济循环的放大效应，类似于麦克风啸叫的原理，强调了评估反馈系统增益的重要性，而非仅关注投入规模。
再投资  反馈系统  系统性风险  临界点  放大效应  经济循环 
  • thogiti
  • 发布于 2026-01-14
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软件工程的未来两年

文章探讨了AI技术发展对软件工程师职业的潜在影响，提出了关于初级开发者需求、技能要求、角色定位、专业化程度以及教育模式的五大关键问题，并针对每种情景提供了应对策略。核心观点是，软件工程师需要不断适应变化，提升综合能力，才能在AI时代保持竞争力。
AI编码  软件工程  技能提升  职业发展  教育模式  初级开发者 

Claude Code 教程第二篇

本文介绍了如何有效利用 Claude Code 的 Skills、Subagents 和 MCP Connectors 三大功能，以提升软件开发效率。
Claude Code  Skills  Subagents  MCP Connectors  上下文窗口  软件开发 
  • Eyad
  • 发布于 2026-01-13
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