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摘要 AI Agent的能力具有"攻防二元性"特性,即同一能力既可用于防御也可能被用于攻击。本文从工具调用、自主规划和长期记忆三类典型能力出发,分析了能力增强带来的双向影响,指出单纯增加能力而不加强权限控制反而会扩大攻击面。作者提出应从"控制能力"转向"控制用途",建议通过工具级、数据级和任务级三重边界设计来管理风险,并推荐采用"能力双向评估表"进行威胁建模。关键观点是:Agent的安全有效性取决
摘要:OpenClaw是一款开源AI代理平台,支持自然语言指令和多模型接入,适合搭建私有智能助手。推荐云端部署,避免本地运行的安全风险和稳定性问题。阿里云提供5种可视化部署方案(轻量云服务器/无影云电脑/AgentBay/ECS等),无需复杂配置,新手也能快速完成。这些方案覆盖个人到企业不同需求,支持7×24小时运行,助您轻松拥有专属AI助理。
https://mp.weixin.qq.com/s/CV-8d8N0oga58sMebW2eNw
2026年AI Agent面试核心要点摘要(147字) 大厂AI Agent面试已从概念背诵转向工程实践考核,重点考察:1)理解Agent与Chatbot的本质差异在于闭环行动能力;2)掌握ReAct循环、记忆分层设计(工作/短期/长期记忆)及优化策略;3)熟悉MCP协议对工具调用的标准化改进及安全风险;4)具备异常处理、性能优化的工程能力。面试官更关注候选人在非确定性系统中构建确定性保障的能力,
基于RL的Agentic检索模型正在成为AI Agent效率革命的关键驱动力。并行化:从串行单次调用转向多轮高并行调用自编辑:模型在检索过程中主动裁剪不相关信息迭代优化:检索器与Agent在RL训练中双向迭代当Agentic检索的速度提升10倍以上、成本大幅下降,AI系统将能在数秒内完成以往需要数分钟的复杂信息收集——这是Agent从“对话助手”走向“行动执行者”的关键一步。参考文献:, ACL
腾讯云开源项目TencentDB Agent Memory解决了AI Agent长期存在的"失忆"问题。该项目上线4个月获22,788星标,核心功能包括: 构建四大记忆资产:Chat Memory保存对话历史、Skill提炼可复用的技能、Wiki结构化文档知识、CodeGraph分析代码关系 分层记忆管理:从原始对话到核心认知分L0-L3四级存储,实现精准召回 团队知识共享:支持跨Agent经验传
摘要(149字): 腾讯推出的AI知识管理工具ima聚焦学习办公场景,提供知识库搭建、多模态解读与智能写作辅助。最新2.6.6版本支持Mermaid图表渲染,用户可通过邀请好友、师生认证扩容至100G存储。内置Tencent Hy3、DeepSeek等多模型,Copilot模式支持复杂任务处理与自定义Skill。支持PDF翻译、录音转写、脑图生成等功能,跨端同步且提供网页插件。知识库分个人/共享/
SStock Analysis Skill 是一套面向 AI Agent 的证券研究工具,覆盖股票、ETF、财报、技术面、期权和宏观分析。它通过来源核验、证据标签、数据闸门、情景估值及确定性评分,减少 AI 编造数据和主观评级,让投资结论更透明、可复算、可证伪。
AI技能调用(Skills)是2026年大模型能力升级的关键,旨在解决从“理解指令”到“执行任务”的断层问题。核心通过**Skill(任务模板)**定义能力,**FunctionCall(函数调用)**实现调用,形成“模型建议→系统执行”的安全闭环。技术架构分四层:工具注册(定义技能)、意图识别(解析指令)、安全校验(权限/参数控制)、执行反馈(API调用与结果返回)。企业级应用需确保权限校验、副
Agent 能跑起来了,但"跑得好不好"没人说得清——这是很多 Agent 开发者的现状。8 月 18 日 Google AI 官方发布了一篇实操文章《设计 AI 评测:先求清晰,再谈可视化》,用 Inspect AI 等开源框架评测 agent 技能(skill),从评测矩阵、评分器设计到可视化分析完整跑了一遍。这篇把它的方法拆开讲,重点说清三个问题:评测矩阵怎么展开、评分怎么设计、先清晰后可视
文章摘要: 当前AIAgent领域存在“模型至上”的误区,但行业共识已转向“工程为王”。一张广为流传的冰山图揭示:成功Agent产品仅10%依赖AI模型,90%取决于系统工程。水面上的明星产品(如Perplexity、Cursor、Sierra)核心竞争力来自索引质量、工作流嵌入等工程能力;水面下则需14层技术栈支撑,包括算力、数据库、协议、编排、认证等。模型能力的趋同化使工程能力成为关键壁垒,企
本文深入剖析Agent安全核心风险——OWASP 2025新列的“LLM06 过度代理”,指出其本质是攻击面从文本升级为真实动作。文章系统梳理六大风险(含提示注入放大、输出处理不当等),提出“功能过多、权限过大、自主过高”三大根因,并给出四道工程化防线:最小权限工具收敛、人工审批闸门、输出校验与成本熔断,强调安全须内生于架构设计。
在 AI Agent 开发领域,**Skill(技能)设计能力**已成为衡量工程师水平的核心指标。字节跳动、腾讯等大厂在 AI 应用岗面试中,都会重点考察候选人对 Skill 架构的理解和实战能力。本文基于字节 AI 工程岗面试真题,结合一线实战经验,系统梳理 Skill 编写的**核心架构、设计原则、实战技巧**,助你轻松拿下 AI 应用岗 Offer!
AI Agent 正在把大模型从「对话窗口」推向「工作伙伴」。实现这一转变的关键,并非给模型套上更多提示词,而是构建一个具备规划、执行、记忆、反思和人机协作的闭环系统。长期任务的推进,本质上是在对抗三个敌人:上下文有限、错误累积、目标漂移。谁能更好地管理状态、控制风险并保持对齐,谁就能让 Agent 真正值得被委派。从「回答问题」到「完成任务」转变,核心不是让模型更会说话,而是为它补上行动的闭环;
AI Agent代表了企业AI应用从"问答"到"任务执行"的关键跃迁,也为管理软件行业带来了新的产品可能性。用友YonClaw、金蝶灵基等企业级AI Agent产品的推出,标志着国产管理软件在AI Agent方向的正式布局。对于企业而言,理解AI Agent的技术架构与能力边界,是做出正确选型决策的基础。本文面向技术架构人员与IT管理者,供技术评估参考。
【摘要】OpenClaw(小龙虾AI)是一款开源桌面智能体工具,支持通过自然语言指令自动处理本地文件、操控浏览器等办公任务。其图形化集成包规避了复杂环境配置问题,内置全套组件并提供28万Tokens免费额度,支持Windows/Mac系统。部署前需关闭安全软件防止拦截,下载解压后一键启动即可使用。核心功能包括文件分类、文档提取、网页采集等,测试指令如自动整理图片、生成Excel表格等。常见问题多为
【150字摘要】OpenClaw(小龙虾AI)是一款本地化AI助手工具,支持Windows/Mac双平台,提供图形化一键部署方案,免除复杂环境配置。其核心功能包括:本地文件处理(安全不联网)、浏览器操控、文档信息提取等办公自动化操作。部署前需关闭安全软件避免误拦截,安装时需使用纯英文路径。典型应用场景包括文件自动分类、网页数据采集、微信消息发送等。工具已内置全套组件并赠送28万Tokens使用额度
本文基于2026年全球及中国数十家企业真实招聘信息,揭示AI Agent工程师岗位的爆发式增长趋势。文章指出,企业对AI的需求已从单纯的大模型应用转向能自主完成工作的智能系统,Agent岗位年增长率约280%,全球招聘岗位近9万个。高薪背后,企业更看重候选人的系统设计、工程实践能力,而非简单的Prompt Engineering。掌握Agent工作流设计、任务规划、长期记忆管理、工具调用及生产环境
文章探讨了AI发展对程序员的影响,指出传统岗位被压缩,但AI方向人才需求大增。职场人应积极学习AI相关技能,适应变化,保持学习能力,才能在AI时代找到自己的位置。文章强调,AI并非让程序员失业,而是让懂AI的人更有价值。看到一位阿里员工发的帖子:“这半年AI Agent发展得这么快,大家会焦虑吗?感觉以后大公司真不需要那么多人了,阿里十万人,可能留一万就够了……”说实话,焦虑是正常的,这几年互联网
DeepSeek Harness Desktop 1.3.2是一款本地开箱即用的DeepSeek桌面客户端,内置官方引擎与独立运行环境,无需依赖Node.js或命令行操作。核心功能包括:多模态交互原生适配(支持图片上传/粘贴/拖拽)、API用量统计与费用核算、可视化模型与Provider管理、Skill生态一键安装、MCP插件配置及镜像加速更新。新增图片灯箱交互优化(缩放/平移/下载),支持引擎版
OpenClaw(小龙虾AI)是一款能直接操作电脑的开源AI智能体,可执行复杂任务如文件处理、网页操作等。本文提供Windows/Mac图形化部署指南,集成全部依赖组件,无需编程基础。核心亮点包括本地化数据处理、多系统兼容、预封装组件等。部署前需关闭安全软件,按步骤解压安装后即可通过自然语言指令操控电脑,如文件分类、信息提取等任务。常见问题涉及路径异常、服务离线等,文中提供解决方案。后续将更新技能
Agent自进化的核心挑战不在于生成改进建议,而在于建立有效的约束、验证和拒绝机制以提高有效改进建议的比例。本文通过分析六种自进化系统(如Voyager、SkillOpt等),指出成功系统都具备以下特征:限定任务领域、基于完整执行轨迹生成改进、严格控制候选空间、设置验证门槛、保留历史记忆、优化器积累跨轮经验。其中SkillOpt的创新在于将自然语言技能视为可优化参数,通过有界编辑和慢更新机制实现稳
【150字摘要】OpenClaw是一款支持本地运行的AI自动化工具,可处理文件整理、数据提取等办公任务。本教程提供Windows版5分钟极速部署方案:1.下载45.8MB压缩包并使用WinRAR解压;2.关闭杀毒软件后运行红色龙虾图标程序;3.设置纯英文安装路径自动完成环境配置;4.首次启动等待1-3分钟初始化。部署后通过自然语言指令即可操作,如自动整理文件、发送微信消息等。注意需全程关闭安全防护
协议标准化进展新特性路线图社区发展动态。
本节将以ModelScope(魔搭社区)中的Qwen3大模型为例介绍LLM的调用与使用。
现状:AI Agent 已经从实验性概念进入生产部署阶段,72% 的企业至少在一个业务流程中部署了 Agent。类型:Browser Agent、Coding Agent、Multi-Agent Team 三种类型各有优势,分别占据自动化、开发和复杂协作的场景。技术:ReAct 范式、工具调用、记忆系统构成 Agent 的技术三角,让它真正具备感知-推理-行动-学习的闭环能力。生态:A2A(Age
【摘要】gongwen-skill 是一款功能强大却鲜为人知的中文公文处理开源工具,专为体制内工作者设计。它严格遵循 GB/T 9704 国家标准,支持 24 种公文类型,通过命令行实现全流程自动化处理:一键生成标准模板、自动检查修复格式、Markdown 转正式公文、智能注入红头版记、原生修订批注、事实核验防错等核心功能。其特色包括 8 色审阅角色体系、6 套公文风格适配、AI Agent 原生
企业落地AI数据工程时,普遍存在两类低效建设模式:仅部署独立向量数据库支撑RAG业务,或将所有企业原始数据全盘迁移至大模型。两种模式均无法适配多场景AI业务协同发展需求。面向未来的Data for AI云上数据底座,需具备全场景赋能能力,全面支撑模型训练优化、RAG智能检索、AI Agent自动化调度、自然语言数据统计、实时业务分析与智能体长期记忆管理。其核心建设标准可总结为六大能力:数据全域汇聚
摘要: 在政策驱动下,中小企业数字化转型需求迫切,但面临资金、人才、认知等多重困境。《“小快轻准”数字化产品和服务培育指引(2026年版)》提出轻量化、快速化等技术方向,低代码/零代码平台与轻量级AI智能体(Agent)成为理想解决方案。低代码平台降低开发门槛,缩短周期;轻量级Agent则实现AI从“对话”到“执行”的跨越,二者协同赋能中小企业高效转型。开源框架OpenClaw及其衍生平台通过轻量
企业开展AI Agent成本治理,单纯对比不同模型的单百万Token定价、或是在账单激增后临时缩减Prompt内容、限制用户使用权限,均为被动低效的管控方式,无法实现长效成本优化。AI Agent的运行机制与普通对话应用存在本质差异,具备多轮推理、长期上下文加载、知识库检索、工具链式调用、结果迭代规划的特性。单一用户任务往往会触发多次模型调用与工具调用,其综合使用成本由模型选型、Prompt设计、
本文记录了开发类OpenClaw AI助手的第四天进展,重点解决了AI思考过程可视化、对话记忆持久化和会话管理三大问题。通过langgraph checkpointer和SQLite实现了会话持久化,让AI能记住对话历史;从模型输出中提取reasoning_content实现了思考过程流式透出;构建了会话列表管理系统支持重命名和删除操作。文中还分享了两大技术坑:parser返回新对象导致工具调用中
摘要:OpenClaw 可以实现 AI 智能体操控本地电脑,源码部署容易出现各类环境依赖报错。本文介绍 v2.9.3 Windows、v2.7.9 Mac 整合部署包的完整操作,无需命令行。包含下载解压、路径设置、自动部署、服务校验全流程,附带可用测试指令,整理 Gateway 离线、安装报错、网络异常等故障处理办法,同时介绍渠道对接、版本更新相关实操要点。
摘要:本文揭示了决定AI Agent性能的关键因素——Harness(执行框架)而非底层模型本身。基于杰富瑞对8款中美Agent的实测数据,同一模型在不同Harness下性能差异可达18.4个百分点。文章提出"Harness六层工程框架"(指令层、上下文层、工具层、边界层、反馈层、治理层),类比企业员工管理体系,逐层解析优化要点。实测显示阿里"千问办公"凭借优秀Harness设计实现总分反超。文末
本文探讨AI Agent在多步推理任务中的可观测性挑战,介绍破解“黑盒”推理过程的关键技术与实践方案,帮助开发者构建透明、可调试、可信赖的智能体系统。可观测性是AI Agent走向成熟应用的必由之路破解多步推理黑盒需要系统性的技术方案平衡透明度、性能与成本是关键成功因素可观测性最终服务于更好的用户体验与业务价值。
Coinbase在2026年2月推出的Agentic Wallet专门为AI Agent设计,内置了可编程的消费上限、会话限制和安全防护栏——你可以设定Agent每次会话最多花多少钱,单笔交易不超过多少,私钥被隔离在Coinbase的安全基础设施中,永远不会暴露给Agent的提示词或大模型。对于旅行AI的创业者和从业者来说,Travala模式最大的启发不是"稳定币很酷",而是"如果你不解决支付闭环
摘要:很多人体验 OpenClaw 会被复杂环境依赖卡住,本文基于实际操作记录,讲解 v2.9.3 Windows、v2.7.9 Mac 压缩包部署方案,无需命令行。包含下载解压、路径设置、自动部署、服务校验完整流程,附带测试指令,整理 Gateway 离线、安装报错、网络异常等问题的处理方案,同时分享渠道对接、版本升级实操要点。
文章摘要 《Hermes Agent 从入门到精通》第25篇介绍了MCP(Model Context Protocol)集成,这是一种让AI Agent连接外部工具和数据源的开放协议。主要内容包括: MCP概念与价值:统一协议实现工具无限扩展,通过标准接口连接各类外部服务 两种MCP服务器类型:stdio(本地子进程)和HTTP(远程服务) MCP管理操作:添加、查看、测试、配置和删除服务器 内置