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我用OpenClaw替换了自研的Agent调度，代码量从2000行变成20行配置 先说结论：这不是标题党。我们团队花了三个月写的多Agent调度器，被一个开源项目用20行YAML干掉了。 背景：为什么

看懂OpenClaw的优先级队列设计，你就明白为什么它能编排100个Agent不乱 当你同时启动几十个AI Agent协作完成一个复杂任务时，最怕什么？ 不是单个Agent不够聪明，而是它们乱成一锅粥

上周有个朋友问我：MCP 到底是什么？要不要花时间学？ 我说：别学了，先用起来。 MCP 协议：AI 时代的 USB 这个比喻是我见过最精准的。 想想 USB 出现之前，打印机、扫描仪、鼠标，每个设备

上周有个老哥问我：Sealos 接那么多 AI 能力，你们团队得多少人专门搞集成？ 我说三个。 他不信。 说实话换在一年前我也不信。那时候我们对接一个 AI 服务，光鉴权、协议适配、错误处理这些脏活累

还记得二十多年前那个混乱的年代吗？ 打印机用并口，鼠标用 PS/2，扫描仪用 SCSI，每买一个外设就得祈祷自己主板上还有对应的接口。然后 USB 来了，一个口统一天下，世界清净了。 现在 AI 领域

打开 B 站搜索"Dify 部署教程"，清一色的 Docker Compose 一键启动。看起来很简单，5 分钟跑起来，截个图发朋友圈，完事。 但三天后你会发现——这玩意儿怎么越用越卡？ 从"能跑"到

说实话，当我第一次听到"三个人做出日活过万的 AI 产品"时，我的第一反应是——吹牛。 直到我看到他们的架构图和账单。 大厂做 AI 产品需要什么？ 先看看"正常"路径： 算法团队：5-10 人，负责

凌晨两点，你还在和 Ingress 配置搏斗，反复检查那该死的缩进是两个空格还是四个。 与此同时，你的竞争对手点了两下鼠标，服务就上线了。 这不是夸张，这是 2026 年云原生领域正在发生的分水岭。

上周五下午的周会，我说了一句话，整个会议室安静了三秒。 "从下周开始，运维组不用再盯服务器了。" 老张第一个笑出声："老板，愚人节还早呢。" 我没接话，直接把后台切到大屏幕上。 十年前我们怎么活的 2