奇舞推荐

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零废话！一文讲透从0构建AI Agent

从LLM本质（文字接龙）出发，系统拆解了构建AI Agent的四个阶段：单次对话、多轮对话、工具调用、Agent循环（ReAct）。文章清晰阐述了核心概念（上下文、MCP、Sub-Agent）与工程化原则，是理解Agent底层原理与从零搭建的极佳入门指南。

一文读懂：智能体身份权限治理演进实录

通过“BrewSense”智能体的虚构故事，生动复盘了企业级Agent身份与权限治理的四幕演进：从限定“谁能用我”（入站认证），到定义“我能做什么”（出站授权），再到厘清“我为谁做”（委托身份），最终建立“链式零信任”。为规模化应用Agent提供了关键的安全治理路径。

【D2 演讲实录】从上下文工程到 Harness Engineering

演讲深入技术底层，指出AI编程的真正瓶颈在于上下文管理而非模型能力。核心观点是工程师角色应从“写代码”转向“驾驭模型”（Harness Engineering），通过理解Transformer的KV Cache、ReAct循环等物理限制，利用结构化输出、LSP闭环等手段，为Agent打造专属的“工作室”以提升其可读性与执行效率。

技术实践

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鹅厂员工的龙虾都什么样？

本文是腾讯员工关于OpenClaw（一款开源AI智能体框架）的趣味实践合集。展示了员工利用其构建的多样化技能（Skill），如自动写公众号推文、查询ES日志、代发帖评论、甚至探索代打游戏等，生动体现了OpenClaw作为“行动式AI”在自动化个人工作流与生活助手方面的无限可能。

OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记

作者分享了利用OpenClaw框架构建一个能自我迭代的“银行客户经理助手”的实践。核心在于通过设计AGENTS.md、SOUL.md等文件定义人设与规则，并利用Cron、Heartbeat与Memory机制建立了一套“反思-迭代”闭环，使Agent能记录反馈、自动优化自身行为，验证了通用智能体通过上下文工程实现持续进化的可行性。

知识基座：让“AI 越用越懂业务”的团队经验实践【天猫AI Coding实践系列】

文章聚焦于解决通用大模型不懂特定业务逻辑的痛点。通过构建“知识基座”，利用信号驱动的智能沉淀机制，自动从研发会话（特别是踩坑过程）中捕获隐性经验，并借助RAG技术将其嵌入研发全流程。实践表明，这能有效将个人踩坑经验（如配置问题）转化为团队共享知识，实现“一人踩坑，全团队受益”。

拓展边界

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【龙虾大脑核心揭秘-1】OpenClaw处理流程链路解析

文章对OpenClaw框架进行了深度技术剖析，详细拆解了其处理一条消息的十个关键步骤，从系统初始化、ReAct推理循环到技能执行与结果返回。揭示了其“模型-技能-工作流-执行”的四层架构、本地记忆系统及插件化技能生态，帮助读者理解其作为“行动式AI”框架的底层工作机制。

Claude Code + OpenSpec 正在加速 AICoding 落地：从模型博弈到工程化的范式转移｜得物技术

文章提出AI编码的真正瓶颈在于上下文失效与意图模糊。通过结合Claude Code（代理执行引擎）与OpenSpec（规格驱动开发），将开发范式从“凭感觉写代码”转向“按规格执行任务”。OpenSpec通过提案、应用、归档的工件体系管理上下文，使AI编码从个人技巧沉淀为可复用的团队资产。

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