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原本Agent编排要折腾3天，OpenClaw+Sealos让我提前下班去接孩子了 上周五下午四点半，我居然准时关了电脑。 老婆发微信问我是不是被裁了，我说没有，是真的把活干完了——那个折腾了我整整一

多智能体编排的坑我踩了个遍，直到OpenClaw用一张DAG图把我治好了 去年我尝试用 4 个 AI Agent 协作写一份技术报告，结果变成了一场灾难——Agent 之间互相等待、重复调用、上下文丢

上周干了一件事，现在回想起来依然觉得爽。 我把 Claude 通过 MCP 协议接入了 Sealos 的整套开发环境——DevBox、数据库、对象存储，全部打通。现在写代码的感觉就像开了外挂，AI 能

每次接入一个新模型，都要写一堆胶水代码。 OpenAI 一套、Claude 一套、本地 Ollama 又一套。更别提调用外部工具了——数据库查询、文件操作、API 调用，每个都得单独适配。 这种重复劳

上周和一个创业公司的 CTO 吃饭，他跟我吐槽：招了两个运维，花了三个月，K8s 集群终于搭好了。 我问他："然后呢？" 他沉默了五秒钟："然后……我们的竞争对手已经上线了。" 自建 K8s 这件事，

你花了三天时间调通了 Dify 工作流，接入了 DeepSeek 模型，测试环境跑得飞起。结果上线第一天，用户量刚过百，应用就开始间歇性失联。 你的第一反应是什么？去查 DeepSeek 的 API

每次看到新同事对着 K8s 文档发呆，我就想起自己当年凌晨三点被告警吵醒的日子。 基础架构这东西，说白了就是个无底洞。你以为搭好了就完事？天真。 运维团队的噩梦清单 我见过太多团队在 sealos 基

多云管理这事儿，我见过太多团队被折腾得够呛。 AWS 一套体系、阿里云一套体系、私有化又是一套。三个云的 API、三套监控、三种计费逻辑——运维团队的头发就是这么没的。 问题出在哪？ 上一代的解决方案

三年前，我们还在讨论"云原生会不会取代传统运维"。现在回头看，这个问题本身就问错了——真正的变革从来不是取代，而是重新定义。 一个正在发生的信号 上周和一位做了十年运维的老哥聊天，他说了句让我印象深刻