飞哥的AI笔记

普通 API 调用是你主动调用一个函数拿到结果，OpenClaw 是你把目标告诉一个会自己决定调哪些 API、按什么顺序调、出错了怎么重试的 Agent，整个执行过程你不用管。

最小权限原则（Principle of Least Privilege）在 Openclaw 上下文里的含义是：Openclaw 在任何时刻拥有的权限，不应超过完成当前任务所必需的最小集合。

第一步照着 npm 抄作业——文件托管、版本管理、安全下架、下载统计，这套东西 npm 已经跑了十几年，直接复用就好。第二步才是真正要动脑筋了

因为 Agent 的工作方式是流式的、双向的、多客户端的——而这三点，HTTP 轮询从设计上就满足不了

GPT-5.1的Instant模式和Thinking模式代表了两种不同的推理策略:Instant模式优先快速响应,适合日常对话、简单查询等大部分常规任务,内置自适应推理能力。思考模式主打深度推理

大模型的"情商优化"本质上是通过 对齐训练(Alignment Training) 把人类的情感表达偏好注入到模型中。GPT-5.1这次更新强调的温暖语气和同理心,不是模型突然有了真实情感

GPT-5.1的自适应推理是一种动态调整思考深度的机制,模型能根据问题复杂度自动决定是否需要在输出前进行深度思考。简单问题快速响应,复杂问题投入更多计算资源进行多步推理,从而在速度和准确性之间找最优

基于十二篇 AI 领域热门论文阅读有感，思考从识别到思考的认知升级。详细、生动介绍各篇论文的核心思想和启发

如何设计Multi-Agent的任务分配算法？负载均衡如何实现? Multi-Agent任务分配的核心是任务拆解、能力匹配和动态调度。