本期通过使用我制作的基于数据库的AI Agent基础设施架构，对比DeepSeek V4 Flash和Step 3.7 Flash，作为后起之秀的阶跃星辰，虽然没有全面赶超前辈，但在多模和Token成本上还是有不小优势。

本文总结了Ollama正常调用AMD GPU的处理过程。

我希望OpenClaw能解决数据库运维重复工作、全时段监控等痛点。目前使用本地qwen3.5:35b模型，存在任务复杂度判断不足等问题，需持续训练优化，解决记忆体等问题后，导入知识、完善接入，使其成为运维得力助手。

本期围绕Hermes Agent的高频命令使用、权限配置优化及上下文溢出报错处理，分享了可直接落地的实操技巧，帮助使用者更稳定、高效地运行本地AI Agent。

本文基于ROG 幻X 2025（128GB 版本）硬件环境，完整演示了LM Studio本地部署、配置、运行LLM的全流程，解决了传统工具的性能与兼容性痛点，可直接用于本地AI Agent调用、离线大模型体验等场景。

此次参加火山ADG活动，既交流了AI Agent领域的认知误区，也分享了自身基于数据库的记忆系统的实践。记忆系统重构以工程化为核心，解决了旧系统痛点，意外节省大量成本，最终落地v2.0.0版本，也让我对AI工程化落地有了更深刻的感悟。

可视化查询是 AI Agent 记忆系统的核心功能之一，彻底打破AI Agent运行与记忆数据“黑盒”状态，让所有存储数据可直观查看、便捷管理。后续将持续迭代优化，新增更多企业级功能，适配复杂业务场景需求。

本期演示了Oracle AI Database 26ai最新版本23.26.2新增功能Deep Data Security，为AI Agent带来了全新好用的数据安全隔离。

我做了一个数据库作为智能体记忆体的Skill。

本期演示了Oracle AI Database 26ai最新版本23.26.2新增功能Deep Data Security，为AI Agent带来了全新好用的数据安全隔离。