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2026年AI Agent选型指南：三类主流产品深度解析 随着AI Agent进入规模化落地元年，企业采购逻辑转向业务适配性，市场分化出三类代表性产品： OpenClaw（虾）：全域消息自动化工具，适合碎片化任务但缺乏记忆能力； Hermes Agent（马）：具备长效记忆与自迭代能力，长期使用适配度更高； Cloud Code（手术刀）：专注代码开发与系统重构的垂直工具。 核心差异： 成本：Op
文章摘要： ChitChatHandler是处理电商场景下用户闲聊请求的核心模块，分为Handler和Responder两个组件。Handler作为入口，提取用户消息和对话历史；Responder通过LangChain调用大模型生成回复，使用定制化提示词（中文电商客服角色，要求自然友好）。流程包括：历史对话格式化、提示词模板组装、LLM异步调用并返回BotMessage。关键约束包括：仅响应社交问
项目路径含空格或中文时 Claude Code 执行文件操作报 ENOENT、路径被截断。文中给出移到无空格路径、双引号引用、符号链接、UTF-8 编码、MCP 路径处理等完整解决方案。
Claude 作为核心AI驱动引擎，在 OpenClaw 框架下的具体测试案例主要围绕和三大核心场景展开，实现了从需求描述到测试执行的端到端闭环。
本文介绍了在智能体中添加、配置和使用插件的方法，使智能体具备调用外部功能的能力。主要内容包括： 插件添加步骤：通过智能体编排页面的能力拓展区域添加插件，需考虑功能匹配、数据准确性等因素 参数配置：包含执行设置（如异步任务）、输入参数控制和输出参数融合生成 插件绑卡：将插件返回数据以卡片形式展示，支持多卡绑定和条件出卡 调用机制：大模型分析意图后自动调用插件，支持日志记录和超时处理 多插件协作：支持
Robbyant 团队正式发布全新一代空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，并同步开源视觉基座模型 LingBot-Vision。LingBot-Depth 2.0 训练数据从 1.0 版本的 300 万扩充至 1.5 亿规模，在深度补全基准的 16 项测评中获得 12 项第一，室内大面积深度缺失场景 RMSE 从 0.132 降至 0.062。LingBot-Vision 是业内首个
本文介绍了鸿蒙智能体平台插件开发的完整流程，主要内容包括： 插件概述 插件是扩展智能体能力的核心方式，支持云插件、MCP插件和端插件三种类型 详细对比了插件与工作流的特点和适用场景 云插件开发 讲解如何在小艺开放平台创建插件 介绍基于OpenAPI 3.0规范定义工具API的方法 说明参数设置的关键要素和最佳实践 插件参数配置 执行设置（异步任务、超时控制等） 输入参数管理（默认值、启用控制） 输
文章摘要：作者正在学习VLA模型相关代码，但基础薄弱导致理解困难。在补完模型结构基础知识后，仍感只见局部不见整体，因此决定让AI帮助解析VLA中的数据流动过程，以期快速掌握模型的核心工作机制，实现透彻理解。全文聚焦于通过技术拆解解决学习瓶颈的方法。（99字）
本文介绍了鸿蒙智能体应用中消息卡片的开发流程。消息卡片是一种结构化富媒体消息机制，支持图文、按钮、列表等多种交互元素，比纯文本回复更直观丰富。文章首先概述了卡片的核心优势及适用场景，然后详细讲解了卡片的创建方式（标准创建和AI生成创建）、管理操作以及数据结构模型。开发者可通过A2A协议将卡片数据嵌入artifact-update事件实现卡片发送。鸿蒙智能体支持图片、图文、按钮和列表四种基础卡片类型
《零代码游戏开发：AI如何重塑创作门槛》 本文通过五子棋、扫雷和俄罗斯方块三款游戏的开发实践，揭示了AI编程如何实现“零代码”开发。核心观点包括：1）高质量提示词的关键在于具体、有序和迭代，而非技术术语；2）AI将编程范式从“怎么做”转变为“做什么”，大幅降低创作门槛；3）对比三款游戏的技术实现，AI能处理DOM交互、递归算法甚至Canvas实时渲染等不同复杂度需求；4）当前局限包括复杂项目需分步
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