— 最全面的单人配置：日历时间块、任务重要性/紧急度评分、基于会议记录的每周回顾、每日晨报（天气 + 健康数据 + 会议 + 热搜话题 + 阅读清单 + 书中引言）、孩子考试提醒、会前调研简报、后台子代理调研商业创意、自主日历冲突管理、发票生成。成本：$400/月。—— @rahulsingh07：主代理 "Supaclaw" 获取了 API 文档，从零开始构建了一个完整的社交媒体管理智能体，包含

导读API作为不同应用程序之间的桥梁，通过简单对接，即可让不同的企业平台之间自动化完成跨企业协作。快递100旗下B端品牌“百递云”，早在2010年开始投入研发快递物流查询订阅API，创造性推出支撑高并发、高可用、安全可靠、分布式的API开放平台，目前日均调用量已超过4亿次，是国内API经济的引领者与实践者！01API与API经济API，即应用程序编程接口，是一种计算接口，它允许两个不同的应用程序在

此文根据【QCON高可用架构群】分享内容，由群内【编辑组】志愿整理，转发请注明出处。王康，奇虎360基础架构组资深工程师 目前负责分布式配置管理服务QConf的研发和维护...

前几天「高可用架构」推送了微博分布式存储考试题，很多工程师踊跃提交了自己的作业。考虑到网上有很多架构师也在讨论该题如何实现，补充题目一些说明如下。访问场景上面题目是访问微...

Poke 之前因为‘让 AI 去砍价’火了，但用了一周后，发现它真正的闪光点在于把 AI 带到了用户‘生活’的地方（短信）。“Clawdbot 太强了，但它的安全模型让我吓出一身冷汗。它感觉就像 Jarvis，能在 Telegram 上控制我的 Mac，查资料，发简报。技术用户拥有防范错误的意识（比如：只让它回复你的短信，而不是联系人里的所有人），普通用户可能直到出事了才反应过来。但对于普通消费者

它是计算密集型（Compute-bound）的，意味着它在你的上下文中的每个 token 上运行稠密的矩阵乘法。导读：本文通过Claude Code案例，解释了 AI agent 中的提示词缓存机制，实现 92% 缓存命中率，显著降低重复计算的“上下文税”，节省高达81%的成本。它是内存受限型（Memory-bound）的，因为模型大部分时间花在读取之前计算的状态，而不是进行沉重的计算。这是整个会

Claude 通过“工具调用（Tool Calling）”来采取行动，但在 Claude API 中，构建工具的方式多种多样，包括 Bash 脚本、预设技能（Skills）以及最近推出的代码执行功能（关于 API 上的程序化工具调用，可以参阅 @RLanceMartin 的新文章）我们可以把这些信息全塞进系统提示词（System Prompt）里，但考虑到用户很少问这些，这会造成“上下文腐化（Co

但当你调试智能体为什么做出错误决策时，你需要分享一个轨迹，在特定的决策点添加评论，讨论为什么它选择了这条路径。在传统软件中，你通过阅读代码来理解应用的功能，决策逻辑存在于你的代码库中。在 AI 智能体（AI Agents）中，代码只是脚手架，实际的决策发生在运行时的模型中。你只能在轨迹中看到这一点：相同的工具调用、相同的参数、相同的失败，不断重复。智能体是否做出了好的决策、推理是否有效，这些逻辑存

高可用架构导读：今天文章来自 Marco Franzon，他主张为 AI agent 构建 CLI 工具，而非复杂的 MCP 集成，因为 agent 擅长 Unix 管道操作，能实现简单高效的工具链。减少无意义的协议冗余，将 Token 留给真正的推理，是追求生产力的必然选择。2026 年的编程不再是关于如何构建更复杂的工具协议，而是关于如何让 Agent 重新发现那台已经存在了半个世纪的、最强大

导读：本文详细描述了 Agent Orchestrator（AO）开源 18 天后的发展历程：一个由 AI agent 构建的 TypeScript 系统，已获 3800+ GitHub Star，通过自改进循环（如 agent 修复 bug 并生成 PR）实现迭代，作者分享了与 OpenClaw 的集成，使 agent 管理从桌面仪表板转向 Telegram 实时交互。重连，失败，重连，失败。所