EdgeClaw 于 2026 年 2 月 12 日正式发布，是一款端云协同个人 AI 助手，代表了 AI Agent 隐私保护领域的重要技术突破。该系统由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、中国人民大学、AI9Stars、ModelBest（面壁智能）与 OpenBMB 联合开发，基于开源 AI Agent 框架 OpenClaw 构建。其核心创新在于提出了三层安全协议（S1/S2/S3

本报告对当前 AI 知识库与 Agent 能力构建工具市场进行了系统性调研，覆盖多个主流产品与平台。AI Agent 正从"概念验证"全面迈入"生产级应用"阶段，2026 年被业界认定为"企业多智能体元年"。流量生态型平台（如字节扣子、腾讯元器）侧重营销获客；企业级底座型平台（如金智维 Ki-AgentS）专注安全合规业务；RAGFlow、Dify、MaxKB、WeKnora 等开源平台以及 im

GitHub 已形成端到端 AI 工作流，支持 1500 万开发者；GitCode 则更多停留在概念验证阶段，AI 功能碎片化。对于企业级 AI 开发需求，GitHub 优势显著，而 GitCode 更适合注重本地化体验的中国开发者。

OpenCode 是当前 AI 编程工具领域最活跃的开源项目之一。截至 2026 年 2 月，该项目在 GitHub 上已获得 99.3k 星标，月活跃开发者超过 250 万，支持 75 种以上大语言模型提供商。OpenCode 的核心价值在于打破供应商锁定：代码基于 MIT 许可证完全开源，架构支持本地模型部署以保障隐私，并独创 Plan/Build 双模式工作流，为开发者提供高度的灵活性与控制

本报告探讨大语言模型驱动的 AI Agent 如何通过持续迭代机制实现真正的任务完成，聚焦Ralph Loop这一新兴方法论及其与学术前沿研究的关联。当前大模型 Agent 在执行复杂任务时普遍存在 “部分完成” 问题：模型倾向于过早判定任务完成，而实际仅实现了部分目标。这一现象在编程、推理和多步骤决策任务中尤为显著。Ralph Loop 通过简单的 bash 循环机制，强制 Agent 在未满足

本文首先明确大语言模型推理系统的关键性能指标，继而剖析预填充（Prefilling）与解码（Decoding）这两个阶段的核心特征。基于上述分析，本文指出：持续批处理（Continuous Batching）采用阶段隔离与抢占机制，虽有助于提高系统吞吐量并降低首令牌延迟（Time To First Token，TTFT），但会显著增加词元间延迟（Token-to-Token Delay，TBT），

重点介绍了一款名为 KernelCAT 的 “AI 运筹智能体”，它通过 “AI 大模型+ 数学运筹优化” 双引擎，将依赖专家的算子开发与模型迁移工作自动化、智能化，旨在高效释放国产硬件算力，打破生态依赖，为构建自主可控的软件生态提供新的技术路径与战略意义。

Anthropic 推出的 Agent Skills 是一种创新的 AI 能力扩展机制。它将领域知识封装为基于文件系统的可复用技能，通过“渐进式披露”原理动态加载，仅在与任务相关时才注入详细指令，从而显著缓解了 AI 智能体的上下文瓶颈问题。该技术代表了从“提示工程”到“上下文工程”的范式转变，并通过“文件即 API”、“目录即生态”等设计理念，实现了技能的高效管理、安全部署与生态化发展，推动了

Claude Code 是 Anthropic 推出的 “Agentic”（可执行型）编程助手 / CLI，核心形态运行在终端中，允许开发者用自然语言在一个大型代码仓库范围内完成端到端的软件工程工作：它能理解并保持对项目结构与上下文的持续感知，按需求制定实现计划并编写 / 修改代码，协助调试与修复问题、解释复杂代码、导航代码库并自动化处理诸如 Lint、合并冲突、发布说明等重复性任务；同时它具备

一文了解一下 MindSpeed，MindSpeed 是专为华为昇腾设备设计的大模型分布式加速套件。