春节前，DeepSeek 发布了V3 和深度思考 R1版本，火出了圈。线上服务受到大规模恶意攻击，攻击手段复杂多样，包括暴力破解攻击和分布式拒绝服务攻击。整个过年期间，好多朋友在使用DS的官方App和网页的时候，多次遇到“服务器繁忙，请稍后重试”的错误提示。虽然这两天情况有所好转，但是我们有没有办法用上流畅的DS呢？既然 DeepSeek 系列大模型都是开源的，那不如换个思路，用算力资源部署的DS

你可能听说过ChatGPT、文心一言这些AI聊天工具，但Agent是个什么东西？打个比方：如果说传统AI是"问答机器"，你问一句它答一句；那Agent就是"自动驾驶员工"，你只需要说目标，它会自己规划路径、执行任务、甚至主动汇报进度。传统AI你问"怎么写一篇关于咖啡的文章？"它给你一堆建议Agent先搜索最近咖啡行业的热点分析你的历史文章风格生成文章大纲撰写全文配上合适的图片优化标题和SEO关键词

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。表 1.2 智能旅行助手的PEAS描述在实践中，LLM智能体所处的数

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本文解析Anthropic三大Agent开发机制：MCP+PTC提供标准化工具访问和程序化调用；Skills以"知识胶囊"形式注入专业技能；Subagents实现"分而治之"的任务拆分。三者分别作为连接层、认知层和组织层协同工作，帮助开发者构建高效、可维护的Agent系统，拓展构建Agent系统的思维方式。Anthropic 这家“AI 后期之秀”擅长在 Agent 工程领域“整活”。（技能）与，

本文详细介绍了Agent Skills的创建和使用过程，包括Cursor升级、Skill文档创建、项目目录设置及技能调用。Skills本质是标准化需求文档集合，可提高AI编程效率，避免遗漏业务逻辑。文章还探讨了Skills的高级应用，如脚本调用和多Agent协作，为AI编程提供了实用指导。

什么是 Skills，就是为大模型提供具体的某种能力，这听上去有点类似与 MCP 的概念，巧了，MCP 也是 Anthropic 提出来的。接着说什么是 Skill，假设我想查询明天的天气，如果只用大模型自己的能力肯定不行，它必须要联网搜索，而联网搜索天气预报这是一个具体且专业的事情，之前用 MCP 可以做到，现在呢，用 Skill 也能做了，这个Skill 的能力就是查天气，可能是一个 Pyth

我们紧跟当时的技术潮流，试图冲击创造力的上限，但遗憾地遭遇了基座模型代差的降维打击。我们坚守了产品的可用性底线，通过流程和知识库，稳住了用户的基本盘。我并没有陪这个产品走到最后。但在我离开后，它维持着这种分裂但平衡的状态，并依然运营至今。这也揭示了AI 产品真正的护城河不纯粹依赖模型有多聪明，而是产品承载了多少真实世界的复杂性。正是因为我们把业务逻辑从模型中解耦出来，固化在 Workflow、RA

OpenClaw 已经火了很长时间了，GitHub 上的星标都达到 213K了。记得它刚出来那会，我就关注它了，那时候星标数才20多K，1个多月过去了足足翻了 10 倍，可见其火爆程度超出我们想象~起初 OpenClaw 给我留下印象最深的两点就是：1、它称能 7x24 小时不停歇的干活2、它可以通过移动端聊天程序来远程控制它干活这两点都跟“干活”有关而不是纯理论输出，所谓干活就是能真正帮你产出实

加密圈子与AI领域是密不可分的部分，在过去一个月，一位名叫 AlexFinn 的开发者在 OpenClaw 上投入了数万美元，并用它创造了超过 1 万美元的月经常性收入。他的经历揭示了一个事实：99% 的人正在错误地使用这项技术。OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，它能够 24/7 不间断地在你的电脑上工作。与 ChatGPT 这类对话工具完全不同，OpenClaw 拥有“眼睛