火山引擎开发者社区

OpenClaw + 飞书分析Moltbook 150万 Agents 每天都在聊什么 先看效果 使用火山方舟Coding Plan Kimi K2.5模型实现 实现过程 直接在飞书给 OpenCla

从 AI 大模型训练到多模态推理，算力规模持续放大。网络已成为决定 AI 系统上限的关键因素：不仅需要更高带宽，还需更少层级以实现低成本、低时延互联。基于对超大规模 AI 集群的长期实践与思考，火山引

“刚说要退换红色外套，智能客服转头就再问一遍顾客需求”—— 这类转头就忘的体验，正是大模型长期记忆缺失的表现。 即便模型上下文窗口已拓展至百万 Tokens，仍难解决“时效性陷阱”：只记得当前对话信息

挣脱上下文的枷锁：OpenViking，为 AI Agent 而生的开源上下文数据库 AI Agent 的浪潮已至，它正从简单的任务执行者，演变为能够感知环境、自主规划、并调用工具完成复杂目标的智能实

作为现象级开源 AI Agent 项目，Moltbot 的热度还在上升，目前，其在 GitHub 仓库已狂揽 98k Star。一位海外科技博主甚至让 Moltbot 单日完成了3个 YouTube

近日，开源项目 Moltbot（ClawdBot）引起全球开发者的广泛关注。 部署好 Moltbot 后，不需要打开 Terminal 或者任何客户端，在像 WhatsApp、Slack、Telegr

在 AI 技术加速落地的关键阶段，ADG 社区近期将持续为开发者推出四场干货满满的活动，分别覆盖火山方舟 Coiding Plan AI 编码工具实战、火山引擎 AI Agent 实践、扣子 2.0

火山引擎 veDB 作为字节跳动自研的云原生分布式数据库，旨在解决传统单机 MySQL 在扩展性、性能、运维复杂度及中间件使用约束上的诸多挑战。依托于计算存储分离的核心架构，并借助云原生技术，veDB

背景 近年来，人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心，智能体（Agent）作为 AI 应用的核心载体，其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移，以 Kubernetes 为核