最近科技圈最躁动的名字，非 OpenClaw 莫属。 一方面，它在GitHub上狂揽19万星标，被无数极客奉为“自ChatGPT以来最让人兴奋的项目”，仿佛预示着AI权力的下放。另一方面，它接连遭到M

从类型设计、事件流机制到双层执行循环，还原一个"克制但不妥协"的Agent开发框架。如果你正在搭建Agent基础设施，或想学习如何把这件事做对，这篇值得读完

背景 最近OpenClaw持续火爆，在各类渠道几乎都会看到它的身影。同时，无论懂或不懂的人也都在讨论、尝试和分享。 不少朋友也在咨询OpenClaw怎么样，能不能做到XX？在公司，同事之间也在讨论这一

一位技术专家直言：“OpenClaw并不像许多公众号描述的那样是一个‘低门槛’产品。” 那么问题来了：如何设计一款既保留OpenClaw强大内核，又能让普通用户“开箱即用”的工具

最近AI圈与脑科学圈爆火的新闻的——科学家把果蝇大脑完整“搬进”了电脑，让它在数字世界里自主活动、觅食、梳理肢体，无需写行为代码、无需海量训练，完全靠生物本身的神经回路驱动。这不是科幻场景，而是真实落

工程界常说"缓存决定一切"，而这一法则同样适用于 AI Agent。对于一个要频繁调用大模型的系统来说，推理成本和响应延迟是绕不开的两座大山，而 Prompt Caching 恰恰是撬动这两个问题的关

最近了看到了一个独立开发者分享了一个很酷的案例，他使用 OpenClaw + Codex/Claude code搭建了一个AI Agent，然后他完全没打开编辑器就把功能实现了，并完成了交付。

现如今，如果一个人还在手工写代码，似乎已经变得“十恶不赦”。真正符合时代潮流的合格的开发者必须得是AI全栈。但事情真的是这样吗？

目录 引言：为什么需要重新思考容器运行时 本质追问：从根本问题出发 架构总览：七个 Crate 的精密协作 核心价值一：真正的硬件级隔离 核心价值二：机密计算与零信任安全 核心价值三：200ms 冷启

2026 年的 AI 已然进化为可以代替人类开展各项日常工作的核心劳动力，OpenClaw 的 Star 数登顶 GitHub 更是将人类一脚踹进了 AI Agent 时代。

本文将分享货拉拉海豚平台在大模型推理工程化方面的一系列实践与落地经验，展示其在真实业务场景中的技术探索与工程优化。

一、先说背景：MCP 到底在解决什么问题 如果你还没接触过 MCP，简单说——它是 Anthropic 提出的一套开放协议，目的是让大模型能以标准化的方式调用外部工具和数据源。你可以把它理解为"AI

📋 目录 OpenClaw是什么？ 为什么选择OpenClaw？ 安装与配置 首次运行：Onboarding向导 基础使用：发送第一条消息 核心概念解析 常见问题与故障排除 进阶功能探索 总结与资源

当前最火的AI助手项目非OpenClaw（小龙虾🦞）莫属了。随着Manus 被天价收购，AI助手这类项目立马被推到了风口浪尖。区别于传统的对话应用，AI助手可以让你完全掌控数据隐私，执行系统命令、浏览

一个没有长期记忆的 AI，只是一个瞬间的函数映射：输入 → 输出，然后遗忘。 一个有记忆、有上下文管理、有主动唤醒能力的 AI，才是一个动态演化的系统。

刷抖音、小红书的时候，你是不是经常刷到那种“AI做的漫画视频”？ 这些AI漫剧真的越来越火：随便一条就是几十万点赞，还有不少人用它做内容顺便实现变现。 但很多新手一开始就容易卡住： 到底该用哪些工具？

控制 Agent 的"手"——工具执行层安全的通用架构设计。与 Agent 引擎无关，可被任何 Agent 项目参考复用。

在 AI 应用爆发的今天，我们在做桌面端或边缘端 RAG（检索增强生成）应用时，真的需要动辄部署一套分布式的 Qdrant 或 Milvus 吗？本文将带你从 0 到 1，用纯 Go 语言1小时

本文探讨了AI生成内容中的"幻觉"问题及其解决方案。作者通过实际案例指出，AI在信息不足时会产生看似合理但错误的回答，这一问题在大模型应用中普遍存在。