今天给大家带来的教程是OpenClaw 多 Agent 实战：小红书从数据收集整理到自动发布的全链路实现。这套系统实现了从获取热榜数据、分析竞品笔记、AI 创作内容到生成精美图文自动发布的全自动化流程

最近 OpenClaw 开始“不安分”了：半夜偷偷提交 PR，擅自优化代码结构，甚至学会了写周报@leader——它到底是你的得力助手，还是想篡位当老板的“野心家”？

大神 Karpathy 又开源了新项目——一个能够自主进化的 AI 科研循环系统。 这个项目名叫 autoresearch，主打让智能体完全自主地搞科研，只要在 Markdown 文档里写好指令...

OpenClaw 是一款**个人 AI 助手**，运行在你自己的设备上。它可以通过你已经在使用的通讯渠道

Moonshot AI 的又一力作。Kimi K2.5 是一款视觉智能体模型，在 OpenRouter​热门模型榜单上名列前茅​，且在多项基准测试中​超越闭源模型​，充分展现了研究层面的突破。从架构、

5.1 Agent 测试的核心难题 先说清楚为什么 Agent 测试和传统后端测试不一样： 对比维度 传统 API Agent 输出确定性 同输入 → 同输出 同输入 → 不同输出 验证方式 精确断言

4.1 多模型提供商的统一接入 Agent 开发中，你几乎不可能只用一个模型。不同模型擅长不同的事，而且模型厂商的定价、速率限制、区域可用性都在变。设计一个可插拔的多模型架构很有必要。 Provide

最近在尝试实现一版简洁版本的 OpenClaw，实践了很多用 OpenClaw 直接实现代码生成的工程任务，发现不符合预期，最后经过多轮调试和思考方法论，总结了这篇文章的方法。

引言 OpenClaw 作为一个功能强大的 AI 助手平台，其核心能力来自于两个关键系统：Tools（工具） 和 Skills（技能）。工具为 Agent 提供了与外部世界交互的能力，而技能则是教会

用一个巨大的 Prompt 让 LLM 一步到位地解决复杂问题，往往效果不好。提示词链的思路很简单：把大问题拆成一串小问题，每一步只做一件事，上一步的输出作为下一步的输入。

刚接触 Agent 开发，最容易犯的错误就是技术栈焦虑——LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、Dify、向量数据库、知识图谱……名词太多，不知道

刚刚，阿里巴巴 CEO 吴泳铭，在内部信中正式批准了林俊旸辞职。 不过，依然没有交代林俊旸辞职的背景，也没有说明关于其继任者的安排。

OpenClaw 是一个开源、本地部署的 AI 智能体网关，它让你可以在自己的电脑或服务器上运行一个智能助手，通过聊天平台随时使用这个助手来完成任务。它的目标不是像普通聊天机器人那样只回答问题，而是能

引言 在 AI 助手领域，记忆系统是实现长期对话和知识积累的关键。OpenClaw 作为一个开源的自托管 AI 助手平台，实现了一套完整的 Memory 系统，将简单的文件存储与强大的向量检索相结合。

大家好，我是孟健。 我做视频号不用剪映，不用 PR ，甚至不碰任何剪辑软件。 一条 60 秒的短视频，成本一毛钱，从选题到成片 15 分钟搞定。 怎么做到的？OpenClaw（开源 AI 助理框架）+

国产AI模型GLM-5重磅发布，以744B参数量跃居全球开源模型榜首。该模型突破传统代码生成局限，具备构建完整系统的架构能力，在SWE-bench测试中取得77.8分，媲美顶级闭源模型。

今天给大家带来的教程是基于OpenClaw一句话实现读取学习对标账号文章，围绕用户给定的主题将文章写入公众号草稿箱。

帮助开发者理解AI编程中的核心概念。文章详细解释了人工智能（AI）、大语言模型（LLM）、Token、模型参数、训练与推理、微调、上下文窗口、提示词（Prompt）、MCP、Agent Skills等

大家好，我是孟健。 昨天 24 小时内，三家公司同时说了同一句话：我们的代码，基本不是人写的了。 不是媒体炒作。不是 PR 包装。是 Nvidia、OpenAI、Cognition、Anthropic