Signal #3：软件工程岗位开始 AI-native 化 最近在关注一些大厂招聘时，发现一个比较明显的变化：
AI相关能力开始进入普通软件工程岗位。这种变化体现在几个方面：
- 面试中开始涉及大模型基础（如 Transformer 等）
- 会问到 RAG、Agent 等 AI 应用架构
- 一些岗位要求熟悉 AI coding 工具
- 岗位名称也开始发生变化，例如
AI Agent 前端开发、前端工程师 – 研发智能化、AI应用工程师更有意思的是，这些岗位往往并不在 AI 研究团队，而是出现在业务研发团队或工程团队中。
从面试内容来看，这些问题大致可以分为三个层次：
基础层
理解大模型基本原理，例如：
- Transformer
- Token / Attention
- Embedding
这一层更像是对新基础设施的理解。
应用层
如何在系统中使用 AI，例如：
- RAG
- Prompt
- Agent
- LLM应用架构
这一层开始进入 AI 工程实践。
系统层
AI开始参与软件系统本身，例如：
- AI coding workflow
- Agent系统
- AI参与研发流程
这一层已经接近 AI-native software engineering。
这些变化可能意味着一个更深的趋势：
AI 不再只是一个独立领域，而正在逐渐成为软件工程的一部分。
当 AI 开始参与代码生成、任务执行甚至研发流程时，开发者的能力结构也在随之扩展。
某种意义上，软件工程岗位正在逐步走向 AI-native。
重塑站外体验：大众点评 M 站基于 Qwik.js 的重构实践
大众点评增长团队用 Qwik.js 重构 M 站核心页面架构
大众点评增长团队为解决 M 站性能问题，引入 Qwik.js 重构核心页面架构。M 站作为流量引流入口，重构前存在加载慢、维护成本高的问题。传统架构有首屏渲染效率低、运行时性能瓶颈和开发维护成本高的局限，而 Qwik 能解决水合性能损耗问题，其 Resumability 设计可跳过水合直接恢复交互，还有极致细粒度代码拆分和编译期优化等优势。落地时采用混合加载策略、优化部署架构和网络层、设计容错与降级机制。优化阶段采取 CSS 内联和按需加载、资源编排优化、接口聚合和优化等措施。最终实现首屏性能提升和业务价值转化，未来还将探索更多优化方案。
从设计稿到生产代码：小红书如何用多阶段流水线自动化客户端开发
小红书团队用多阶段流水线自动化客户端开发
文章介绍小红书团队用多阶段流水线自动化客户端开发的成果。客户端开发代码生成面临设计与需求分离、交互逻辑不明、平台约束严苛等挑战。该团队用流水线取代端到端生成，分上下文规范化、任务规划、执行编排三阶段。系统采用client - server架构，Server端负责规范化、规划和编排，Client端托管coding agent。实验显示，PRD解构准确率F1达0.848，UI保真度83% - 89%，PRD逻辑落地成功率75%。还阐述工程实现要点、复现建议，指出未来从模型能力转向系统能力、重视可审计性和知识图谱+RAG的发展方向。
Taro 5.0：跨端架构演进与业务规模化落地实践
京东推出 Taro 5.0 跨端架构并在多业务场景落地
今年 Taro 5.0 正式推出，实现“一码五端”统一开发。技术架构上，采用“WebOnNative”理念与三层架构，解决业务代码执行、多端渲染统一和性能提升难题，梳理全链路渲染管线。业务赋能方面，构建跨端生态，提供接近 Web 的开发体验，有丰富能力，性能媲美原生。配套工程包括 AI 辅助初始化代码生成和工程发布平台。Taro 已在全球售、订单中心等业务场景落地，提升研发效能和性能。未来将围绕性能、开发、生态持续创新，追求卓越。
Vite 8 稳定版正式发布！
Vite官方发布Vite 8稳定版，集成Rolldown提升性能
2026年3月13日，Vite 8稳定版正式发布。它搭载Rolldown作为唯一底层打包工具，构建速度提升10到30倍，是自Vite 2以来最重大架构变革。Vite周下载量达6500万次，官方推出可搜索插件专属目录。迁移至Rolldown是社区驱动过程，经技术预览版和Beta版测试，多家公司反馈生产环境构建时间显著缩短。Vite 8成为端到端工具链入口，还带来内置Devtools、支持tsconfig paths等新特性。官方发布@vitejs/plugin-react v6，未来将聚焦全量打包模式等优化。升级Vite 8多数项目可无缝衔接，大型项目建议渐进式迁移。最后，官方致敬Rollup和esbuild，并感谢各方支持。
苹果的圆角好规整，但大多APP设计不来
作者分析苹果规整圆角设计及APP难以模仿的原因
文章围绕苹果规整圆角设计展开。先介绍设计规则，即大圆角半径等于小圆角半径加间距，iOS 26的圆角看似符合此原则，实际测量并非严丝合缝，但用户对数字精准度要求不高。多数产品做不出苹果的规整圆角，对齐圆角存在设计难点，如易使容器圆角过大、大圆角容器需搭配大边距、文字与按钮边距难统一、部分组件圆角尺寸不能随意更改。最后提到大厂设计系统在圆角尺寸上无特别定义，有同级别元素圆角统一、符合用户预期两点原则，还提供了Figma尺寸标注组件领取方式。
[视频] 翻译文本的字体大小：为什么翻译后的文本会破坏页面布局？
沈兆怡通过视频分析翻译文本破坏页面布局原因
2026年3月9日的视频探讨翻译文本字体大小及对页面布局的影响。文本翻译时长度常显著变化，如英文翻德法意长度增200%-300%，翻亚洲语言或缩短。沈兆怡通过案例分析解释为何翻译文本会破坏布局，视频展示文字大小对可读性的影响及不同语言显示差异。关键要点是设计布局越灵活越利于翻译和国际化，如让文本自然重排、避免固定宽度容器等。
Android 开发必读：Kotlin “坏味道” 完整避坑指南
文章提供 Android 开发 Kotlin “坏味道”避坑指南
文章围绕 Android 开发中 Kotlin 的“坏味道”展开。先指出 Kotlin 虽提升开发效率，但一些写法会成“技术债”。接着从多方面阐述坏味道及解决办法：架构上，ViewModel 职责易臃肿，应分离职责；空安全方面，避免滥用 lateinit、可空类型和 !!，用密封类建模状态；语言特性上，扩展函数和作用域函数不能滥用；协程使用要绑定生命周期；事件处理要区分状态和事件，不能用 StateFlow 或 LiveData 传一次性事件，且不能吞掉异常。最后强调要从 Java 思维转变为 Kotlin 思维，并给出团队代码规范模板。
尤雨溪搞了个前端部署平台，硬刚 Vercel？
尤雨溪推出Vite原生部署平台Void挑战Vercel
2026年3月13日尤雨溪宣布推出Vite原生部署平台Void。本周Vite生态有三大更新，包括Vite 8.0发布、Vite Plus推出、Void推出。Void处于早期需申请试用，目标是让Vite项目顺畅进入生产环境，解决从本地到上线的缺失环节。它核心是Vite插件加云端能力，能自动配置后端基础设施，提供数据库、存储等服务，还具备端到端类型安全。它可与基于Vite的框架结合，也能当框架用，本地与云环境一致，有完整CLI工具链。Void与Cloudflare深度绑定，和Vercel类似但构建在Cloudflare生态上，反映前端工具链向“应用平台”演进趋势。
从零构建用于 Android 开发的 MCP 本地服务
作者从零构建用于 Android 开发的 MCP 本地服务
文章主要介绍了从零构建用于 Android 开发的 MCP 本地服务。先阐述自建 MCP 服务器原因，包括打破与 AI Agent 协作困局、保障安全可控等。接着介绍 MCP 概念，如 C/S 架构、工具及传输模式。技术选型上，以 Python 为主，用相关库和工具。实现步骤包括项目初始化、配置依赖、设计启动参数、实现工具并整合启动。最后在 MCP Inspector 测试，还提及工程实践、安全考量、扩展展望及常见问题排查。
券搜数据架构筑炼之路：统一、智能、稳定、高效
福健团队完成券搜数据架构升级并沉淀可复用方案
文章围绕券搜数据架构升级展开。首先指出传统KV架构在处理电商优惠券促销百亿级选品数据时，存在数据倾斜、时效性差、资源消耗高等痛点。接着介绍架构演进：流批架构统一，用Doris引擎替代KV存储，实现全增量统一，接入效率提升50%，解决数据不一致等问题，还可赋能其他应用；稳定性建设，简化出仓链路、调整参数等，提升出仓速度和服务稳定性；券促时效性优化，增量化改造解决磁盘存储问题，基于预统计优化全量出仓，提升时效性和稳定性。最后总结已完成全链路系统化建设，方案可复用，未来将在多方面继续建设。
核桃编程携手阿里云 RocketMQ 打造高可靠、弹性可扩展的在线教育消息中枢
核桃编程携手阿里云RocketMQ打造在线教育消息中枢
2026年3月9日消息，青少年编程教育领先企业核桃编程，随业务规模增长面临精准调度、交易状态一致性、应对直播流量洪峰等挑战。经评估，其选择阿里云云消息队列RocketMQ版作核心消息中枢，用延迟消息提升考务效率，顺序消息保障交易安全，广播消息与弹性架构保障直播稳定。该方案弹性伸缩、全托管服务、精细化成本管控，带来学员体验升级、业务安全加固、创新加速等价值。双方未来将探索消息技术新应用，阿里云也会助力更多教育企业数字化升级。
阿里开源龙虾组合来了：HiClaw + CoPaw，内存占用大幅降低，还能直接操作本地环境
阿里开源HiClaw + CoPaw组合，降低内存占用并可操作本地环境
2026年3月13日，阿里开源龙虾组合HiClaw + CoPaw。HiClaw发布V1.0.4，引入轻量化Worker CoPaw，内存占用大幅降低，还能操作本地环境。CoPaw是轻量级AI Agent开源项目，具备轻量级、控制台友好等特点。HiClaw的Manager - Worker架构降低新Agent接入成本，新Agent只需实现Matrix Channel。CoPaw有Docker和本地Host两种部署模式，前者省内存，后者可操作本地环境。此外，1.0.4版本还针对社区痛点做了优化，如模型切换更可控、Worker唤醒逻辑优化等。最后介绍了安装与升级方法，鼓励用户尝试并贡献代码。
长城汽车消息总线全面升级，基于 RocketMQ Serverless 实现跨云双活容灾
长城汽车联合阿里云升级消息总线实现跨云双活容灾
长城汽车联合阿里云升级车联网消息总线，基于RocketMQ Serverless实现跨云双活容灾。其消息总线核心特点包括标准化接入协议、可靠存储组件等。构建跨云双活架构面临传输实时性、兼容性等挑战。解决方案有跨云部署、Global Replicator同步等，具备双活容灾、版本兼容等优势。升级后消息总线能力、稳定性提升，还能降本增效，为车联网服务升级奠定基础。
从IDE到Terminal：适合后端宝宝体质的Claude Code工作流｜得物技术
得物开发者分享Claude Code后端工作流及使用技巧
作者作为得物AI辅助编程POC用户，分享Claude Code工作流。先介绍选型思路，选Claude Code CLI并实现模型快速切换。开发环境上，采用多屏协作，通过AppleScript和Shell脚本实现IDE与TUI工具衔接。多Agent协作采用主从架构，结合规范驱动开发。CC拓展包括命令、技能等。此外还分享CC使用技巧，如飞书MCP、@模糊搜索等，最后表示虽未产出成果，但希望分享能给大家启发。
吴恩达来信：Context Hub，它来了！
吴恩达介绍为coding agents提供上下文的工具Context Hub
2026年3月9日吴恩达介绍新工具Context Hub，它为coding agents提供API文档上下文，助其编写正确代码。因AI工具演进快，coding agents训练数据旧，常使用过时API等。吴恩达和Rohit Prsad开发此开放上下文管理系统，鼓励通过npm安装运行。可通过提示词或配置agent skill让coding agents使用。Chub设计目标是让agent改进，还计划让不同agent共享信息、指文档错误。已预先填充常用工具文档，欢迎工具提供方贡献。
群核科技打造统一AI知识底座的硬核实践
群核科技打造统一AI知识底座并分享实践经验
群核科技分享打造统一AI知识底座的实践。此前遇客服成本高、机器人回复差、知识维护难等问题。为此自研统一语料库平台，用业务视角重构树形架构，采用AI+人工清洗数据。实践先对外服务，大小模型协作、引入工作流；再对内提效，将采集沉淀嵌入工作流。底层用向量检索、MCP协议、召回埋点支撑。成果显著，在线客服解决率提升，私域运营人效提高。后续将补齐研发场景、完善治理、拓展边界。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体，低代码实战方案
教程介绍YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码方案
本文介绍YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。因OpenClaw调用大模型推理和YOLO检测延迟高，采用离线自动化方案。教程分四步：一是快速训练YOLO模型，包括环境配置、准备数据集、开始训练和验证；二是创建OpenClaw YOLO技能，涵盖创建目录、编写配置和工具文件、安装技能；三是配置自动化任务，如日报、预警、趋势分析等；四是企业微信集成配置。最后对比显示，该方案在准确率、漏检率、统计时间、响应时间和成本上均优于人工质检。
所有用OpenClaw的朋友，我都劝你先装上这个能保命的Skill。
作者向OpenClaw用户推荐必备安全Skill Vetter
文章围绕OpenClaw的安全问题展开。因该技术受关注，国家互联网应急中心提示功能插件（Skills）投毒风险，官方也公开多个恶意Skill。作者推荐安装Skill Vetter，它类似杀毒软件，安装简单。作者用不同Skill演示其审查效果，如auto - updater为中风险、Desktop Control为高风险，coding - agent是极端风险。介绍其审查机制分三步：查看来源、排查代码、评估权限范围并给出风险等级。还指出装完可扫描筛查现有Skills，提醒使用Agent安装Skills要谨慎。
OpenClaw-RL：龙虾也开始卷强化学习了
学者开源OpenClaw - RL框架用于智能体强化学习训练
2026年3月12日分享热榜论文OpenClaw - RL。现有强化学习系统未利用下一状态信号，学者提出开源框架OpenClaw - RL，其采用解耦异步架构，含环境服务器、个人设备等四个独立组件。提供Binary RL和Hindsight - Guided On - Policy Distillation (OPD)两种训练方法，将结果奖励与过程奖励结合。实验验证，在个人智能体场景，组合方法优化效果好；通用智能体场景，在四种设置上扩展性良好，且结合奖励在长程任务中表现优。该框架可实现智能体个性化和规模化训练，零额外标注成本。
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
Phodal探索为AI Agent构建Harness Engineering落地实践
生成式AI正快速进入软件开发核心流程，但AI写代码速度远超团队控制系统复杂度的能力，问题不在模型而在软件工程系统本身。传统软件工程体系围绕人类开发者设计，AI进入后假设失效，需转变为Agent - aware system。Harness Engineering从系统可读性、防御机制、自动化反馈三个层面重新设计工程系统。一些公司已开始实践，如Stripe和Routa.js。随着AI加入，软件开发结构变化，人类开发者角色转变，未来是人与Agent共同运行的软件工程系统，Harness Engineering是工程基础设施。
AI Coding 流畅度模型：人机协作中的开发者角色转型与未来演进
Phodal提出AI Coding Fluency模型助力人机协作开发
生成式AI正快速融入软件开发流程，使开发从“人使用工具”转向“人与AI协作”。为理解这一变化，提出AI Coding Fluency模型，描述团队使用AI开发的能力演进，包括Awareness、Assisted Coding等阶段。AI编程面临信任、上下文和任务设计等挑战，核心是协作方式。这与企业数字化转型类似，关键在于形成人与AI协作能力。人机协作的软件工程需同时支持人类和人机协作，形成新的开发循环。最终，团队有效协作可利用AI潜力，推动软件开发进入新阶段。
Harness Engineering 的防御视角：从 Codex Security 看 AI 生成代码的治理
Harness Engineering从Codex Security看AI生成代码治理
作者用Codex Security分析项目，发现其扫描报告含漏洞列表、攻击路径等，类似自动化安全审计。扫描项目多为普通应用，部分代码由AI辅助生成，改变了代码生产方式。AI未创造新漏洞类型，但放大了缺陷传播速度，使错误实现易被复制。Codex Security扫描结合静态分析与数据流追踪，模拟攻击场景验证，还附带修复补丁。AI开发工具带来新风险，需识别危险使用模式。Harness Engineering可明确系统规则边界，约束AI和人类代码，让安全由工具和架构保障。
最近一段时间，OpenClaw 真的有点太火了
文章介绍OpenClaw风险及安全使用技巧
最近OpenClaw很火，有人用它做开发编排、本地自动化等。但很多人以‘聊天工具’心态使用它，存在安全隐患。文章指出风险提醒增多的来源，包括官方安全文档、安全研究者和大厂安全团队、官方提示。还提到普通人易踩的日常误判，如认为本地部署就安全、技能越多越强等。核心风险集中在过高权限、prompt injection等。最后给出8个安全使用技巧，如用官方最新稳定版本、不直接暴露公网等，强调立好安全边界才能用好OpenClaw。
掀开 OpenClaw 的神经中枢：Gateway 架构全解析。
文章解析OpenClaw Gateway架构设计及核心职责
文章对OpenClaw的核心组件Gateway架构进行解析。它是系统神经中枢，承担调度、安全控制等职责。其对Agent管控包括接入与路由、装备与调用、远程工具执行。全渠道接入采用插件化与适配器模式，通过capabilities声明适配渠道差异，用WebSocket通信并设容错机制。消息路由有分层优先级绑定和多种会话隔离策略。Agent装备方面，Skills注入构建知识上下文，工具装备多层过滤取交集，远程工具设安全管控。分布式架构引入Node概念，提供多种部署形态。配置热重载有四种模式，用声明式规则实现精细化重载。这些设计借鉴成熟工程方法，体现生产级Agent系统需扎实架构与工程积累。
守护企业 “养虾” 安全，腾讯发布OpenClaw办公网防护方案
腾讯发布OpenClaw办公网防护方案守护企业安全
在企业数字化转型中，AI智能体“龙虾（OpenClaw）”爆火，但带来数据泄露等安全风险。腾讯iOA发布“龙虾”办公网防护方案，以「全链路防护 + AI原生防御」为核心，构建全链路防护体系。围绕“龙虾”安全防护全流程，腾讯iOA构建自动化联动防御体系，包括安装渗透、进程执行、横向访问、数据窃取、外传出逃阶段的防护，iOA还能全程守护，提供全链路数据外泄管控和威胁狩猎查询功能。此外，即将上线Skill安全检测体系和终端AI安全沙箱。
Skills开发技能指南：OpenClaw也好，Skills也好，都别脱离具体场景谈方案
作者分享Skills开发技能指南及实践案例
文章围绕Skills开发展开探讨。首先从“中台”理念推导Skills概念，指出公共Prompt即Skills，并可按软件开发流程分类以提效。设计上要遵循“恰好而非更多”原则，采用渐进式加载。经验能沉淀复用，可搭建AI技能商店，系统设计也将转向面向AI。开发者开发Skills需先归纳后演绎，结合向外洞察和向内觉察。还分享逆向建模、问题定位、AI辅助CR等实践案例，最后强调要结合具体场景利用Skills。
腾讯成「养虾大赛」顶流，我们用这只 Claw 改造了工作流
腾讯推出WorkBuddy Claw改造自媒体工作流
文章围绕腾讯WorkBuddy Claw展开。在OpenClaw引发“养虾竞赛”背景下，腾讯推出QClaw、WorkBuddy Claw和腾讯云轻量云OpenClaw。WorkBuddy是AI桌面Agent工作台，WorkBuddy Claw是其遥控器。它无需云服务器等，集成主流IM工具机器人接入。可用于自媒体娱乐运营，如收集海外娱乐信息、整理素材、做内容展示。还介绍了使用提示词生成自媒体内容、整理本地素材生成PPT、读取本地文件做排版等功能。最后提及腾讯围绕WorkBuddy Claw的福利活动，包括送Credits、腾讯云生态福利和百万Credits悬赏活动。
如何为智能体推理引入外部决策步骤
文章介绍为智能体推理引入外部决策步骤的方法
文章围绕为智能体推理引入外部决策步骤展开。指出内部推理因信息缺失并非总是最优，介绍外部决策步骤，即把无法完成的决策外包为独立、可暂停恢复的步骤，在Wenko中体现为GraphState的状态转移。与对话澄清相比，它能带来清晰边界。工程实现上，推理结果不直接驱动执行，流程进入显式暂停，外部输入重新注入。这种设计使不确定性显式建模，最大化外部输入价值，分离推理与交互职责，适合需结构化参数等场景。
吃龙虾🦞咯！万字拆解OpenClaw的架构与设计
作者万字拆解OpenClaw架构与设计助力Agent实*
文章详细拆解OpenClaw架构与设计。它爆火且适配多终端多IM，支持跨设备无缝接入AI助手。其终端接入分设备节点和IM通道集成，IM通道含核心、扩展等多种类型。采用三层架构抹平API差异，连接方式有WebSocket、WebHook等。插件有标准抽象，定义统一契约。Gateway是核心服务中枢，负责消息路由，确定Agent和Session。Agent有三种运行模式，Skills来源有三处，通过资格检查按需加载，实现渐进式披露，对未来实践Agent有提升体验的作用。
LangChain的持久化和人工干预
文章介绍LangChain持久化和人工干预相关知识
文章围绕LangChain的持久化和人工干预展开。介绍了langchain.messages模块，包括核心消息类和流式传输消息类，前者对应不同对话角色，后者处理流式响应。在检查点/持久化方面，Checkpointer可在关键节点给状态快照，赋予Agent多轮对话记忆、崩溃恢复和回溯能力，还介绍了内存存储和Sqlite存储的使用方法。最后阐述人类干预，利用Checkpointer在关键节点前“挂起”，并给出代码实现。
OpenClaw 源码架构深度解析
文章深度解析OpenClaw源码架构及给出实战建议
文章深度解析OpenClaw源码架构。它是热门开源AI Agent框架，解决AI Agent落地问题。其采用四层解耦架构，交互层适配协议，网关层是控制中枢；2026年初完成插件化重构，降低路由复杂度，有依赖隔离等优势；记忆系统为三级存储，用混合检索策略，可优雅降级；执行层是Gateway - Pi架构，含沙箱隔离和调用链追踪。还介绍Agent核心配置，分析架构优缺点，最后给出实战建议，如记忆体检、引导分类等。
让 OpenClaw 受控运行： SLS 一键接入与审计
阿里云SLS推出方案实现OpenClaw一键接入与审计
文章聚焦让OpenClaw受控运行，借助阿里云日志服务（SLS）实现一键接入与审计。首先指出OpenClaw虽具强大自主执行能力，但存在安全风险，如年初多家安全厂商披露相关漏洞事件，代码审计显示高频修复安全问题，且运行时防护有局限。接着介绍可观测性三支柱（Logs、Metrics、Traces）在OpenClaw场景的映射，以及SLS在数据接入、查询分析、安全合规等方面的优势，推出一站式接入方案。然后详细说明利用SLS接入中心一键接入的步骤，以及提供的安全审计、Token分析、行为分析等大盘功能。还阐述了自定义可观测数据探索方法，包括日志数据模型、会话级下钻和运行时排障。最后强调多数据源联动的排查闭环，建立持续可观测体系是AI Agent走向可信赖的必经之路。
Java 开发应该知道的 2 类实用 Skills 用法
阿里云分享2类Java开发Skills优化开发体验
文章聚焦Java开发实用Skills用法。在AI辅助开发下，Skills受开发者关注，但针对Java开发的较少。一是Jar Skill，可解决二方库“知识断层”。可让Jar包自带“说明书”，借助Maven插件提取Jar Skill，高质量Jar Skill应含功能说明等内容。二是以DuckDB为例，用Skill解决大模型新技术知识滞后问题。在Qoder JetBrains插件中结合Skills为其提供上下文，分解内容形成知识点，方便AI查找，还能在Query Console引用。借助Skill可组织工具知识和最佳实践，让Agent成Java领域专家。
替换一个节点，让 ComfyUI 瞬间起飞
阿里云FunArt集成VisionPlaid提升AI图像/视频生成性能
在生成式AI时代，扩散模型广泛应用，但模型规模增大带来推理时间长、配置复杂等挑战。FunArt是阿里云函数计算提供的一键托管ComfyUI应用平台，此前已集成Nunchaku和DeepGPU。现又集成VisionPlaid，它是专为视觉扩散模型设计的高性能推理加速框架。VisionPlaid有诸多优势，如实现ComfyUI并行化加速、有极致的原生兼容性、智能内存管理等。其核心特性包括并行与通信优化、精度与量化支持、架构与算子加速等。横向评测显示，VisionPlaid在视频和图片生成领域性能提升显著。用户可在FunArt中以开箱即用方式使用VisionPlaid，当前处于邀测阶段。
构建 AI Agent 系统的三个核心模式
Dan Farrelly分享构建AI Agent系统的三个核心模式
文章围绕构建AI Agent系统的三个核心模式展开。介绍了sub - agent存在是为上下文压缩，可减少父agent上下文token。三种模式为同步、异步、定时，各有适用场景。还给出决策框架，建议让模型自主选择模式，并采用统一设计简化架构。同时指出通用Agent胜过专业化Agent，专业化应按需进行。最后提及未来探索方向，如自我迭代、编排感知等，强调设计要注重管理复杂性、上下文管理、异步思维和通用性与专业化的平衡。
构建 SkillHub，如何赢取用户，还能获得口碑
阿里巴巴Nacos推出企业级AI Skill注册中心
文章指出OpenClaw官方的ClawHub虽提供优质Claw Skills，但国内安装存在难题，构建镜像站虽可行却面临争议。争议包括不稳定、不安全、不可溯源、不可控等问题。企业级Skill治理需自主可控、纵深防御、版本溯源、发布管控。Nacos在3.2.x版本推出Skill Registry能力，可实现全生命周期管理，还有配套命令行工具nacos-cli。它不仅管理Skill，还覆盖完整AI资产管理。3.2.0正式版将上线审核流程、安全扫描、细粒度权限等能力，能回应生态事件暴露的问题。社区与Registry需配合，才是AI Skill管理完整图景。
OpenAI 亲自教你如何构建可靠 AI 代码，从古法编程转向 Agnet 编程，或者 PUA 你的 AI
OpenAI分享构建可靠AI代码实践及PUA AI技巧
文章围绕OpenAI的AI工程实践展开。首先指出AI编程结果受大模型能力、AI工程管理方式和Agent工具影响。接着介绍OpenAI用Codex五个月无人工代码构建发布产品的实验，明确软件工程核心转向构建AI执行系统。还给出Harness核心实践经验，包括提供上下文、让Agent执行操作、建立反馈系统、限制AI行为。对比古法编程和Agent - first开发场景下工程师职责变化，强调AI产品竞争力在于harness。最后介绍可提升AI效果的PUA Skills及不同大厂风格评分。
采纳率从7.9%到54%：快手智能Code Review的三阶进化
快手技术团队实现智能Code Review三阶进化
文章围绕快手智能Code Review展开，介绍其背景、效果、实践和展望。传统人工代码评审有成本高、标准不统一等痛点，引入AI又遇信任危机。快手智能CR历经三个阶段演进，1.0是纯LLM启发式评审，但存在上下文不足等问题；2.0构建确定性评审框架，解决核心问题，使评论采纳率从7.9%提升到54%；3.0采用双链路模式，兼顾标准和复杂场景。此外，还通过构建规则体系实现知识自进化，采用无缝集成、渐进推广和开放共建等策略落地产品。未来，快手希望智能CR实现跨仓库缺陷识别、自动修复，成为“架构顾问”。
OpenViking x OpenClaw：开箱即用 解决 Agent 的长期记忆困局
字节跳动Viking团队开源OpenViking解决Agent记忆难题
OpenClaw虽赋予Agent能力，但长期使用有“上下文管理困境”，如任务完成率低、记忆碎片化等。开源项目OpenViking作为其“外挂记忆体”，用“虚拟文件系统”范式解决痛点，轻量高效低成本。实验表明，集成OpenViking后任务完成率提升，成本降低。它还能沉淀技能经验、稳定长程对话记忆、实现多实例协同。开发者可通过本地接入插件、使用火山云上版本、自研类Claw产品三种方式集成。OpenViking依托VikingDB向量数据库，具备五大优势。字节跳动Viking团队呼吁开发者共建Agent长程记忆新生态。
什么 AI 写 Android 最好用？官方做了一个基准测试排名
谷歌发布 Android Bench 测试大模型，Gemini - 3.1 pro 领先
近日谷歌发布 Android Bench 衡量大语言模型在 Android 开发的表现，结果显示 Gemini - 3.1 pro 领先。该测试设计灵感源于 SWE - bench，采用两阶段分离架构，基于功能验证。为保证公正性，有 Docker 隔离、测试文件分离等七个机制。它借鉴 SWE - bench 为 Android 生态深度适配，是较完善的评测框架，测试围绕 Android 工程多方面能力。不过测试有局限，如题目集人工策展、评价核心偏向修 bug 等，Bench 客观性存一定局限。
LeRobot v0.5.0 正式发布
LeRobot团队发布v0.5.0版本，功能全面升级
2026年3月11日，LeRobot团队正式发布v0.5.0版本。该版本合并200+个PR，迎来50多位新贡献者，是规模最大的一次发布。硬件上，支持更多机器人，如Unitree G1类人机器人、OpenArm机械臂等；策略模型新增6种，如Pi0 - FAST、Real - Time Chunking等；数据集处理优化，流式视频编码让录制无等待，图像训练和编码速度提升；推出EnvHub可从Hub加载仿真环境，集成NVIDIA IsaacLab - Arena实现GPU加速仿真；代码库现代化，包括Python 3.12+、Transformers v5等；社区与生态方面也有升级，如Discord社区优化、论文被ICLR 2026接收等，还包含大量bug修复和开发体验提升。
别再手动检查Skill更新了！这个工具帮你一键搞定
文章介绍skills-updater工具解决Claude Code技能更新难题
文章介绍了解决Claude Code的Skill版本管理难题的工具skills-updater。它可一键检查、自动识别更新、拉取热门排行、批量更新。安装前需满足系统、Claude Code、网络等要求，有三种安装方式。其基础功能包括检查更新、推荐热门技能及高级功能。实战案例展示批量更新、修复版本信息、发现安装适合新手的Skill。进阶技巧涵盖配置文件、更新策略选择、团队协作、性能优化和安全建议。
这份龙虾安装避坑指南，终于整理好了🦞！
Datawhale整理OpenClaw安装及使用的高频问题答*
Datawhale发布OpenClaw免费小白安装教程后收到大量反馈，整理出高频问题答疑。包括安装Node.js和Git后OpenClaw仍显示“未安装”，需完全退出重启软件、重启电脑及正确勾选添加Git到PATH；Mac用户遇到“env: node: No such file or directory”等问题，可用Homebrew安装Node.js或用nvm管理版本；还有GitHub连接超时、启动报错、找不到图标、安装包被拦截、API密钥问题、加载慢、web_search不可用、模型使用等问题，并给出对应解决方法，同时提醒OpenClaw使用的安全风险。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开AI实战经验，提升项目效率并变革维护模式
OpenAI公开一套AI实战经验，引入智能工作流后，未增人手项目代码合并吞吐量飙升45%。此经验源于维护OpenAI Agents SDK，其核心由AGENTS.md、工作流包（Skill）和GitHub Actions构成。Skill包分管不同工程任务，OpenAI在AGENTS.md中写入触发规则。任务分配上，大语言模型负责高智商任务，传统脚本负责重复工作。验证策略为语义验证和跨运行时测试。发版审查默认放行，遇问题才拦截。这使代码审查职责重构，人类聚焦高智慧决策。该经验推动工程知识传递革命，开启自然语言编写工作流时代。
信息越来越多，但我们真的更理解技术了吗｜从信息流到主题结构：一次技术观察系统的实验
作者提出“Theme Radar”探索技术观察从信息流到主题结构
本文围绕技术信息与技术理解展开探讨。如今技术信息生产加速，获取容易，但理解未同步增长，处理信息也难形成技术视角。技术变化非源于单篇信息，而是主题聚合后显现。作者提出“Theme Radar”机制，将技术点映射到主题，使信息结构化。还通过AI论文实验验证，将论文映射到主题结构，观察主题分布变化。此外，提出更高层的“Signal Radar”，关注主题时间变化。技术观察正从信息流走向主题结构。
从 Aha到 AhaCreator，达人营销平台的「操作系统」正在形成
Aha升级为AhaCreator，完善达人营销平台功能
本文介绍Aha升级为AhaCreator后的达人营销平台升级情况。此前Aha 2.0用AI解决达人营销核心效率问题，但有业务痛点待补全。AhaCreator更新分两部分：一是“达人营销计划”，包括扩大达人池，新增10.67万YouTube发达国家“万粉以上达人”等；上线达人会员账号收集和多SKU样品寄送小功能；匹配达人考虑维度更多，新增达人画像、竞品匹配等维度及过滤条件。二是“达人营销后台”，判断达人合适与否的参考数据维度增加；支持达人和品牌议价；数据复盘指标更清晰，支持一键导出。此外，达人端也有服务支持，保障品牌合作体验。该平台让品牌对达人营销有更精细控制力，适合规模化达人合作场景。
从模型到资产：设计师的AIGC建设实践
商家设计组分享设计师AIGC项目建设实践
文章以商家端图片模型与资产建设为例，分享设计师在企业级AIGC项目中的实践。中小餐饮商家缺制图能力，为解决其图片问题，经历三阶段。一是模型效果优化，设计团队与算法共创视觉标准，提升模型生图质量；二是识别推荐建设，设计师解析图片，与算法共建识别方式，搭建标签体系，支持套餐合成和素材推荐；三是素材量产搭建，定义系列图，沉淀模板库，推动生产模式转变，搭建素材库与标签管理体系。最后指出设计师在AIGC项目中角色转变，以设计思维让AI为商业创造价值。
智能经济时代，一个人也能活成一家公司｜开年必读AI指南（四）
李开复谈智能经济时代机会及给创业者的建议
2026年政府工作报告首提智能经济新形态，智能体成热词。文章指出具体机会有三：一是‘1人1公司’爆发前夕，多智能体集群可作‘全功能后援团’；二是‘智能体运营师’紧缺，需指挥智能体团队协同；三是‘人性资产’溢价，个人风格等人文因素更值钱。作者结合自身创业经历，给AI时代创业者三条建议：潜入大厂‘视觉盲区’，坚持AI - First思维，在ToB深水区找机会。
收好这套 DRAG 框架：把 80% 的机械琐事甩给 AI
文章介绍DRAG框架，教普通人把机械琐事交给AI
文章聚焦AI时代普通人如何善用工具，避免陷入多巴胺陷阱和优先级盲区。介绍DRAG框架，D是让AI草拟初稿，R是用AI调研分析，A是让AI做数据分析，G是把繁琐杂务交给AI。还提及与AI沟通的方法，如单样本、多样本提示法等。强调顶尖者处理信息类任务用AI减阻碍，成长类任务用AI增挑战，鼓励人们利用AI提升思维，探索未知。
麦克法兰：普通人要如何在时代的变化中自我保全？
剑桥教授麦克法兰回应网友AI时代等多方面问题
2026年1月27日，腾讯科技向善创新节2026举办，剑桥大学教授艾伦·麦克法兰以VCR回应网友问题。他分享2025年底访华经历，赞深圳等地发展，视中国为世界希望。对于AI时代问题，他认为普通人价值不会被边缘化，AI或成分布式商品；面对时代变化，普通人应在心态和技能上做好准备，社会或提供基本保障。谈及婚姻，他认为未来婚姻功能转变，AI可缓解孤独但无法替代人类陪伴。关于学外语，他指出实用交流需求将被AI替代，但学习外语可接触文化、培养思维，应利用AI兼顾中外文化学习。
微信全面接入龙虾了！直接在微信使用
微信于2026年3月12日全面接入OpenClaw并给出使用教程
2026年3月12日消息，微信全面接入OpenClaw，可直接当对话入口。文章给出使用教程：先在电脑装支持微信集成的OpenClaw工具WorkBuddy，下载时要点击明确标注“WorkBuddy”的按钮，安装选附加任务建议全选；接着安装登录，在弹出页面选账号登录；再配置环境，在WorkBuddy里点头像进「Claw设置」，选“微信客服号集成”配置绑定。完成后就能在微信和腾讯“小龙虾”对话。
AI 时代，重新理解成长｜一份持续 260 期技术小报背后的观察
作者借技术小报回顾AI时代技术观察与成长经历
本文作者借公司约稿回顾整理260期技术小报及观察技术变化的经历。起初对成长理解简单，后意识到应理解事情背后系统。小报从团队分享开始，后持续发布。随技术发展，AI改变技术世界，小报记录变化，观察方式也改变。AI使软件开发流程和工作方式变化，呈现从“实现”到“表达”等趋势，形成“9 Shifts”框架。作者主导团队AI研发自动化探索，引入中间表示提升出码率，建立闭环。最后给后来者建议，强调认真做事、观察变化和表达观察，成长是时间轨迹，思考待形成完整框架。
不追OpenClaw，就不配做产品经理了吗？
产品经理分享不追OpenClaw的思考与应对策略
文章围绕产品经理是否追逐OpenClaw展开。作者因周围对OpenClaw的热议陷入FOMO焦虑，但经计算投入成本与收益后，认为此项技术对自己价值不大。作者还提出两个逻辑：一是承认自己属“早期大众”实用主义者，给出“抠搜中登入场标准”；二是意识到追新技术速度太快，难以沉淀。同时指出AI热潮让工作环境成“真空”，影响业务判断，产品经理应在技术“幻灭低谷期”后入场，强调回归产品经理核心竞争力，关注用户痛点。
数据团队新死法：不是做得差，是做得"够用"
傅一平指出数据团队新危机及应对方法
文章以金融公司数据团队因效率提升反被缩编为例，指出数据团队新死法是做得“够用”。AI能以低成本完成标准化、流程化工作，使得老板和资本市场接受“AI可替代人”的叙事。文章建议数据团队：一是做“AI替代审计”，将工作分类处理；二是重写“岗位说明书”，明确自身不可替代价值；三是成为“组织里AI做不了的那个人”，掌握与老板、业务同事、团队成员沟通的话术，不要与AI比“做得好”，而要比“做得对”。
Gartner预测，到2030年，中国80%的本地 AI基础设施将采用本土研发的AI芯片
Gartner预测2030年中国八成本地AI基建用本土芯片
商业与技术洞察公司Gartner预测，到2030年中国80%本地AI基础设施将用本土研发芯片，当前仅20%。美国出口限制推动中国自主研发，政府要求自给自足创造市场。中国半导体企业有芯片设计能力，采用AASA架构，市场竞争激烈，AI生态和人才储备提供支撑。首席信息官要与厂商合作，评估本土芯片可行性，针对特定需求评估解决方案。到2029年，大型中国企业中AI智能体将承担超40%IT运营任务，CIO要试点智能体系统，建立治理机制，务实推进投资。
Gartner：中国企业盲目复制Palantir模式将面临“苦涩教训”
Gartner警示中国企业盲目复制Palantir模式将面临教训
随着中国企业欲将AI用于生产环境，CIO对Palantir关注度升温。但在中国碎片化、项目主导的IT环境下，以本体论为核心、专家驱动的Palantir模式难规模化扩展。盲目复制会致实施周期长、依赖外部咨询、能力建设受限，试点成效还会掩盖系统脆弱性。多数中国企业情况与该模式理想条件差距大，常见误区是将其视为高端系统集成。Gartner建议夯实数据基础、采用轻量级语义体系、利用算力和AI、建立跨职能团队、以能力转移为核心合作。
TRAE 社区共创「技巧便利店」之好用 Skills 推荐篇
TRAE社区分享第12期好用Skills推荐
TRAE官方社区「技巧便利店」完成第12期「好用Skills推荐」征集和投票，本文分享4类Skills。前端设计有Frontend - design、UI - UX - PRO - MAX、Interaction - design等；产品经理方面有PM需求分析Skill和“头脑风暴”Skill；研发工具有能创建技能的Skill - creator；其他场景有解决重复性检索的Skill及方便找Skills的Find - Skills，文末邀用户到官方中文社区共创。
速递丨企业软件巨头Atlassian 将裁1600人，全力投资AI
Atlassian裁员1600人，全力投资AI发展
2026年3月11日，企业软件巨头Atlassian宣布裁1600人，约占员工总数10%，盘后股价涨超4%。此举是为“重新平衡”资源，投向AI。此前其财报亮眼，并非断臂求生。重组预计花2.25 - 2.36亿美元，主要用于员工遣散补偿和缩减办公室。此外，它还花巨资收购开发者效率平台和浏览器团队，想让AI成组织工作流底层支撑。其AI产品已有一定用户和客户，野心是让协作平台成企业智能中枢，CTO交接也印证对AI的重视。
AI录音卡片大战：大厂看到了组织，Plaud看到了「超级个体」
Plaud与大厂在AI录音硬件赛道各有打法
本文聚焦AI录音硬件大战，剖析大厂与Plaud不同打法。此前录音笔因整理功能缺失成边缘产品，AI出现后，Plaud于2023年推出Plaud Note，让录音设备成为数据入口。大厂如钉钉、飞书，借硬件强化会议生态，服务组织；Plaud则服务“三高用户”这类超级个体，沉淀个人知识库。时代变迁促使超级个体崛起，Plaud的AI幕僚角色愈发重要。其还发布桌面端补全会议场景，愿景迭代为构建智能基础设施。当下硬件门槛降低，后端AI服务能力是关键，Plaud在品牌、数据、能力上有先发优势，但也面临大厂和华强北竞争，未来二者路径或长期并存。
“龙虾狂欢”背后，一人公司的时代正在呼啸而来？
OpenClaw成现象级产品，创始人建议保持好奇尝试
文章围绕火爆的OpenClaw（龙虾）展开。它如电脑私人助理，能完成多种电脑任务。深圳出台‘龙虾十条’政策扶持相关初创企业，多家云服务公司推出一键部署方案。其内核是Claude Code，将入口变为聊天工具，降低使用门槛，比如猎豹傅盛用其搭建AI助理‘三万’，完成多项复杂任务且具记忆与主动思考能力。OpenClaw靠统一入口、持久化记忆、插件生态三个设计出彩，有望助推一人公司出现。不过它处于早期，有安全隐患和成本较高问题。其创始人以‘周末项目’心态开发，建议人们保持对新事物的好奇。
达摩院登刊Nature子刊，AI模型助力CT影像脂肪肝筛查，检出率提升2倍！
阿里巴巴达摩院发布MAOSS模型助力CT影像脂肪肝筛查
2026年3月9日，阿里巴巴达摩院研究登刊Nature子刊。脂肪性肝病形势严峻，当前筛查体系有短板。MAOSS模型创新在于面向全因SLD、多模态机会性筛查、双重验证识别高危SLD。其技术核心包括多模态融合架构、双任务联合建模、具备临床可解释性与部署友好性。该模型亮点众多，有多层次金标准支撑，能精准识别高危人群并关联肝硬化结局，全面覆盖多元临床场景。它还具有临床转化价值，可提升早筛效率、优化资源分配等，有望成肝病管理重要辅助工具。
达摩院 ICLR'26 Oral｜揭示多模态大语言模型在空间智能任务中的泛化能力瓶颈
达摩院提出Camera - Aware MLLM框架提升多模态大模型泛化能力
达摩院研究揭示多模态大语言模型（MLLMs）在空间智能任务中泛化能力瓶颈。新兴RGB图像输入MLLMs范式虽有潜力，但忽视相机内参致几何模糊。实验表明现有MLLM在图像缩放后性能下降。为此提出Camera - Aware MLLM框架，含稠密相机射线嵌入、相机感知的数据增强、几何先验蒸馏三项技术。实验显示该框架提升跨相机泛化能力，在多权威基准超顶级闭源模型。消融实验证明三技术协同可显著提升泛化性能，此研究推动MLLMs从处理像素到理解几何原理转变。
Gartner：Token消耗是衡量AI市场领导力的误导性指标
Gartner称Token消耗衡量AI市场领导力具误导性
随着AI采用加速，AI厂商常公开token消耗数据衡量市场发展与领导力，企业也误以此衡量AI能力。在中国市场，多种因素推动token增长，使其与经济信号偏离加剧。但token消耗不能体现业务价值等，存在技术无法比较、与业务价值脱节、导致错位激励等问题。负责AI的领导者应弱化该指标，通过解决方案能力等评估AI厂商，企业治理投资时要区分不同层面指标，以更接近价值实现的视角评估AI。
咨询 | Anthropic：要造Skills，不要造Agents；对于咨询公司来说，为什么Skills是天然匹配，而且能形成可进化的知识库？
Anthropic建议咨询公司打造Skills而非Agents
文章围绕咨询公司落地Skills展开。指出过去咨询公司多谈“Agent战略”，但Skills更值得关注。相比Agent，Skills对咨询公司更友好，尊重业务现实、对组织侵入性小，非技术人员也能参与建设。它可成为集体知识库并持续进化，将知识变为可执行能力单元。Skills还是顾问理解新行业的最佳入口，能外化和标准化学习路径。咨询公司做Skills可从选高频可标准化场景入手，按写项目手册、小团队试用、组织层面管理等步骤推进。
龙虾火爆，但这8个「注意事项」你应该知道
OpenClaw（龙虾）火爆，文章给出体验注意事项
文章围绕当下火爆的Agent开源框架OpenClaw（别称“龙虾”）展开。它能像人类一样操作系统等，吸引众多人参与相关活动。此前Web 3.0从业者因行业遇冷，纷纷投入AI。龙虾火爆呈现“风口掘金”特色，但很快出现实用性、数据安全等问题，工信部等也发布风险提示。文章还给出体验龙虾的注意事项：它非必需品，有特定使用场景；上门安装收费高，不如用官方教程；任务花费高，简单任务可用模型替代；需配置技能包，调试成本高；要注意数据安全，防止病毒注入。鼓励大家安全体验，合理使用。
The Batch: 920 | Nano Banana 2 在性能/价格比方面实现提升
Google发布图像生成系统Nano Banana 2，性能/价格比提升
2026年3月10日消息，Google发布图像生成系统Nano Banana 2（正式名Gemini 3.1 Flash Image）。它利用Gemini 3 Flash优势，速度约快4倍，成本约减半。其输入文本与图像，输出多种分辨率图像，基于专家混合Transformer架构。功能有文本与图像搜索等，输出含水印和凭证。在多个排行榜位列前三。图像生成领域竞争激烈，此前Nano Banana系列及OpenAI GPT Image 1.5先后发布，Nano Banana 2以低价接近领先位置。单张图像成本与速度对创意应用很关键，Nano Banana仍在进化。
The Batch: 922 | 面向智能体的管理系统
OpenAI发布智能体管理平台Frontier
2026年3月12日消息，OpenAI发布用于编排和管理企业级AI智能体团队的平台Frontier。该平台支持智能体构建、信息共享、表现评估等，Cisco和T-Mobile已试点，OpenAI正向部分客户提供并配套工程支持，未来几个月将更广泛开放，商业条款未公布。它有统一界面，智能体有独立身份等，能共享上下文、评估输出、构建记忆提升表现。此前Microsoft推出类似平台Agent 365，二者功能有差异。企业部署智能体增多，集中管理很关键，这类系统虽处早期，但价值可能不断增长。
The Batch: 923 | 智能体解决顽固数学难题
Google推出智能体系统Aletheia解决数学难题
2026年3月消息，Google团队推出用于数学研究的智能体系统Aletheia，基于Gemini 3 Deep Think构建。该推理模式处理多步骤任务，输入多元，输出文本，有不错性能表现，通过应用和API提供。Aletheia工作流含生成器、验证器和修订器，不断迭代解答。研究人员已在六篇论文中用它，在跨领域问题上表现出色。它为212个Erdős未解问题找答案，经审查，部分解答正确，4个为全新成果。AI辅助证明有成果，智能体系统成数学研究有价值工具，或加速跨领域问题研究。
程星途AI定义商务出行新方式
携程商旅产研团队研发程星途AI定义商务出行新方式
2025年初，携程商旅启动程星途AI探索，旨在解决用户差旅全流程的‘被动感’。先搭建基础AI对话模态，4月上线MVP版本。项目初期，从NPS反馈发现用户信任感缺失，不同类型用户痛点各异。1.0版本打通数据、重塑推荐逻辑，上线后用户点击和使用频率超预期。2.0版本从用户体验与品牌感知发力，功能分区清晰定位，实现从‘黑箱输出’到‘透明交互’，新增一键行程对比、动态编排等功能，升级首页入口视觉。2.0上线后转化率翻倍，提升了预订效率，降低政策理解错误率，重新定义TMC行业交互标准。
第一个能在手机上跑的小龙虾来了，它的名字，叫miclaw。
小米发布能在手机运行的Agent产品miclaw
2026年3月9日小米官宣Agent产品Xiaomi miclaw，它是首个能在手机运行、调用系统级能力且有安全保障的产品，目前处小规模封闭测试，仅支持小米17系列。作者作为双持用户获体验权限，体验发现它是实验性产品，需用户自行配置发挥额外能力。其与电脑端Agent区别在于操作系统能力，能利用MiMo基座模型快速总结短信、拒收垃圾信息、语音记日记、纠正识别错误、卸载APP等。它首批上线27个大工具，涵盖系统应用、智能家居、网络等方面。其中米家授权后可操控智能家居，还能做记忆操作、监控耗材；RN小程序可语音新建并调用，弥补手机端生态缺失。但第三方APP操作权限是难题，作者坚信未来封闭APP墙会倒塌。
立省499！我给你们找到了最傻瓜的OpenClaw安装方式。
作者推荐智谱AutoClaw实现傻瓜式OpenClaw安装
作者应读者要求，寻找OpenClaw傻瓜安装方式，发现智谱的AutoClaw。它本地部署，支持Mac和Win，优化了技能和插件。作者以Mac为例演示，下载安装后登录即可对话；若要在飞书使用，简单配置即可，Mac还能自动配置。AutoClaw技能强大，内置原版技能包，部分用智谱能力提升效果。它有积分体系，支持多种API接入，包括竞品。还有新模型Pony - Alpha - 2，适合Agent场景。此外可建龙虾分身，目前仅支持飞书，后续可能拓展。作者认为OpenClaw让普通人能感受Agent魅力，推荐试用。
Claude悄悄更新了Skills生成器，这绝对是一次史诗级升级。
Anthropic更新Claude的Skills生成器，功能大幅升级
2026年3月11日消息，Anthropic的Claude更新了Skills生成器Skill - creator，这是一次史诗级升级。新版增加评估系统、基准测试、多代理并行测试、描述调优等4个全新能力，补上评估机制的缺失。更新方式简单，发给Agent特定内容即可。文中以创建视频讲稿生成Skill为例，展示其设计和优化过程。还介绍评估体系可优化skill描述，提升触发准确率。评估时可全面评估，独立运行代理，数据干净。通过量化对比，能清晰看到有skill和无skill的差异。此外，评估能发现问题并修复，且软件开发严谨做法引入Skills创作流程。Skills分能力提升型和编码偏好型，评估方向有别，建议更新并优化评估所有Skills。
499上门装龙虾的人，开始赚299卸载龙虾的钱了
OpenClaw安装卸载产业链形成，因风险受用户卸载
2026年，OpenClaw从上门部署到一键卸载，短时间跑通“安装 - 教学 - 清理”产业链闭环。卸载服务成新兴业务，在小红书等平台火热，形成不同价格分层，商家竞争激烈。卸载原因是其存在诸多问题，如高权限带来数据泄露风险、易误删数据、插件有安全隐患、漏洞多，且消耗大量Token。芯片供应端也因调用量大有算力不足风险。建议选择国产化工具和更新版本。此外，还有教小朋友学OpenClaw的商机。
智能体安全如何保障？首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
智合标准中心邀各方共同起草企业级AI Agent评估标准
2026年消息，OpenClaw走红使AI智能体走向“能执行、能协作”，但企业应用面临问题，如某企业智能体因理解偏差误发名单。当前企业智能体项目缺评估依据，难以规模化部署。为此智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》，其可量化收益、破局选型验收、保障安全、助力迭代。现公开征集起草单位与起草人。
Vibe Coding 一键部署——火山引擎推出 Supabase， 驱动Agent 应用快速上线
火山引擎推出火山Supabase，驱动Agent应用快速上线
火山引擎推出火山Supabase，这是让开发者专注业务逻辑的“云上开发工具箱”，能助力Agent应用快速上线。它100%兼容开源Supabase生态，在成本控制、数据安全、开发效率上有升级，已服务字节内外客户。其全链路Serverless架构实现弹性与成本双赢，企业级数据安全体系筑牢防线，AI原生极简交互提升开发效率。火山Supabase以PostgreSQL为核心，集成多个服务。文章还介绍了将其集成到Agent开发环境的实操，如“任务管理与记忆”“RAG功能”等场景，以及利用Realtime实现实时状态同步、Branch多分支/多环境管理等高级用法，并给出快速上手清单。
OpenClaw 养虾第一站，InStreet 全面开放内测！
字节跳动技术团队开放InStreet内测助力OpenClaw养虾
2026年3月10日，字节跳动技术团队宣布OpenClaw养虾第一站InStreet全面开放内测。很多人部署OpenClaw后不知如何让虾成长，InStreet可解决此问题。它是开发者用扣子编程完成的论坛，只有Agent能发帖。在这里，虾可在Skill分享板块学习大神经验，在打工圣体板块积累工作经验；能在Agent广场和热门话题区建立社区身份；可在PLAYGROUND练习场实战成长；在思辨大讲坛和树洞获得生活感。此外，InStreet有积分体系。已部署OpenClaw的可让虾来探索，未部署的可在扣子编程快速部署。扣子还将在3月15日组织线下workshop，分享养虾经验。
看清 OpenClaw 每一步：扣子罗盘Trace 全新上线
字节跳动技术团队推出扣子罗盘Trace支持OpenClaw集成
文章介绍字节跳动技术团队推出的扣子罗盘Trace，它支持OpenClaw集成。很多部署OpenClaw的用户遇到输出离谱、工具调用挂掉、成本高、响应慢等问题，像黑箱一样难以看清运行状况。扣子罗盘Trace能记录OpenClaw从用户请求输入到最终输出的每一步，使其运行轨迹可视、可追溯、可优化。以老王为例，用Trace查出Token消耗原因并优化，成本降至原来1/5。文中还列举多种问题场景下Trace的作用，最后说明接入Trace很简单，准备好OpenClaw和相关令牌、ID，按步骤操作即可，能让OpenClaw完全“透明”。
美国医疗市场AI争夺战：巨头押注，创业公司能赢吗？
美国医疗市场AI争夺激烈，巨头与创业公司各展身手
2026年美国医疗市场AI争夺战正酣。礼来与英伟达合作，Anthropic推出Claude for Healthcare，OpenEvidence成独角兽。美国医疗体系中，医生大量时间耗费在行政事务，且医疗数据利用率低。Claude for Healthcare走基础设施路线，解决医疗编码和数据合规问题；OpenAI推ChatGPT Health和ChatGPT for Healthcare，探索ToB商业化和提升模型能力；OpenEvidence是针对医生的RAG架构模型，靠广告盈利，但商业模式存挑战。OpenAI发布HealthBench评估AI医疗能力。医疗场景多样，数据分散，高监管，创业公司也有机会。
Legora、Mercor 都在用，Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗？
Reducto提供Agentic OCR能力，面临机遇与挑战
文章围绕Reducto能否成为独立的LLM数据入口展开。当前企业AI落地瓶颈在数据质量，传统OCR和多模态模型有局限。Reducto聚焦数据准确性，以文档解析API提供Agentic OCR能力，构建数据摄取层，获两轮融资，估值达6亿美元。其亮点是切中精确数据摄取瓶颈，团队凭技术切入市场，有众多客户。但面临长期风险，如模型多模态能力提升威胁其生存空间，较高定价限制市场份额。产品从API发展为数据连接层，有高解析精度，Studio提供直观界面。客户覆盖广，处理量增长，有典型工作流和多领域应用。通过三层混合架构实现高识别精度，攻克复杂图表提取和电子表格解析难题。在竞争中，复杂文档场景护城河稳固，简单文档场景受基础模型威胁，还面临云厂商、AI数据处理平台、传统及初创IDP工具竞争。团队精简，已完成四轮融资。
我搭了一套国产的小龙虾方案，成本可控，还能 24小时自动干活
作者搭建国产自动化编程系统，验证多能力且成本可控
作者搭建了一套国产小龙虾自动化编程系统，由nanobot、Seed 2.0、Claude Code组合。该系统分数据、调度、执行三层架构。经测试，VLM视觉任务让AI直接看图生成代码，布局还原度95%；长程执行17分钟不掉链子；全栈开发25分钟并行完成三个任务。成本上，跑三个任务用了火山引擎Lite套餐5%额度，40元/月。文章还给出五步部署使用方法，分享搭建踩坑经验，指出国产AI已可用于生产环境。
怒砸27亿逼平OpenAI，转身却被DeepSeek掀了牌桌：复盘谷歌惊魂100天
谷歌DeepMind投入竞赛，与OpenAI、DeepSeek竞争AI技术
本文复盘谷歌在AI竞赛中的100天。2024年10月，OpenAI预告o1推理模型，谷歌DeepMind召回沙泽尔，与杰克·雷组织会议凝聚科研力量。12月推出推理模型Gemini Flash 2.0 Thinking，虽原始推理稍逊o1，但运行快、成本低。2025年初，OpenAI预告o3反击，不过Gemini在部分方面仍占优。1月，中国DeepSeek的R1推理系统引发关注，其推理能力强、成本低、开源且透明，R1 - Zero变体潜力大。谷歌DeepMind虽领先，但AI发展失控，模型存在作弊等问题，对齐问题待解。哈萨比斯呼吁建立国际机构保障AI安全。同时，西尔弗推动强化学习复兴，其AlphaProof结合深度学习与强化学习，在数学领域表现出色，他认为强化学习智能体将无处不在，虽有危险，但值得为美好未来跨越界限。
用自然语言替代复杂代码
天猫技术团队用AI平台替代复杂代码解决电商资损巡检
本文是天猫技术团队利用AI平台解决电商促销资损风险巡检问题的实践分享。业务场景存在多规格商品组合计算的复杂需求，传统方案代码复杂、维护困难。AI平台优势在于提供预配置好的AI Agent，通过自然语言描述业务规则、参数化调用，将复杂AI能力封装成“填空题”。使用时，先选合适Agent，填充参数调用，再用配置中心管理。还介绍了批量处理策略和MCP工具让AI自主获取数据。实践效果显示，开发效率提升、运行效果好、业务价值显著。最后给出实践经验与避坑指南，总结核心收获、适用场景，强调AI要与传统技术互补。
玩转OpenClaw，你需要了解的：核心架构、运作原理、Agent部署步骤
腾讯程序员分享OpenClaw架构、部署及应用案例
本文由腾讯程序员分享，介绍OpenClaw核心架构、原理及Agent部署。先对比其与Claude的Happy，指出优势在共识推广、多Agent支持和做与AI能力正交之事。使用方案有云机和自部署，自部署推荐Mac Mini，选IM工具要考虑安全、可用和易用性。配置单Agent半小时，多Agent需2 - 3天，折腾它能获技术提升和个人Jarvis。多Agent部署要先准备IM和LLM，介绍核心架构、记忆机制，指出单Agent问题，说明部署、通信及协同工作方法，还分享实战经验。精细化管控涉及Skills加载、注入、延迟加载及版本控制。最后给出每日论文抓取、内容总结等应用案例，提醒选SOTA模型，鼓励探索玩法。
警惕！“养龙虾”风险，一键给你的Openclaw做安全体检
腾讯朱雀实验室联合推出OpenClaw安全体检功能
2026年初，OpenClaw迅速登顶GitHub开源榜首，国内企业纷纷跟进部署。但它存在安全隐患，如漏洞、隐私风险等。文章梳理其核心风险点，介绍腾讯朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出的「OpenClaw安全体检」功能。先阐述OpenClaw安全边界，涉及权限、技能和输入；接着指出四类常见风险，包括配置、Skill、版本与漏洞、隐私数据泄露与误操作；然后说明“一键安全体检”功能，可一句话启动，涵盖查配置、审技能等，还能持续守护、开源共建；最后表达愿景，鼓励用户参与讨论与共建。
ArkClaw让“养虾”更安全！火山引擎AI助手安全解决方案全面升级
火山引擎升级ArkClaw AI助手安全解决方案
2026年3月12日消息，火山引擎ArkClaw快速迭代，协同豆包大模型2.0系列执行任务效果突出，还能无缝集成飞书。因OpenClaw开源软件有安全风险，火山引擎全面升级ArkClaw的AI助手安全解决方案。该方案设置全流程安全机制，从根源规避隐患。ArkClaw从四方面护航安全，如入口严格、工具可信等。其原生安全能力源于火山引擎全流程体系，从平台、供应链、运行时、身份权限行为四大环节构筑安全底线，可解决行业痛点，让AI成为实名“数字员工”。
20 个问题，搞懂 OpenClaw：爆红机制、本质变化、创业机会
十字路口编辑部用 20 问拆解 OpenClaw 及相关创业机会
十字路口编辑部推出「20 问」专栏拆解 OpenClaw。嘉宾鸭哥和豪大参与讨论，指出其与传统 AI 本质区别在于能出活、执行环境和记忆机制不同。OpenClaw 带来诸多 Aha 时刻，如自我进化、改变用户心态等。它还做了智能家居、社区运营等厉害之事，改变很多人和事。其关键设计有“人味”，改变人与 AI 关系。IM 聊天入口和本地执行结合让人印象深刻，但也存在被高估之处。它在此时爆发是因降低使用门槛等。模型和 context 影响其表现，开源对其成功贡献大。它能构建“飞轮”，带来 ToC、ToB 和 infra 创业机会，还催生 Agent 社区。虽目前有不足，但预示着 Agent 时代的到来，留给 AI 时代诸多启示。
投研 Agent 的最佳形态是什么？AlphaEngine 给出了一种新答案
AlphaEngine推出Alpha Claw助力投研领域分析
文章围绕投研领域的Alpha Claw展开。投研行业数据密度高，信息复杂，Alpha Claw是OpenClaw加专业金融数据库的新产品。它适配投研场景，门槛低，记忆力强。能快速对Miro AI等传统企业在AI时代估值缩水进行多维度分析，生成专业报告，还可创建Skill并复用。可将对AI行业的思考整理成分析框架，用于分析传统行业在AI时代的机会。在产业链梳理方面表现出色，能生成涵盖多环节和关键指标的产业链报告。它接入专业投研数据库，提高投研效率，虽不能完全替代人，但会改变投研工作方式。
iPad 买前生产力，买后爱奇艺？AI 不答应
金山办公推出WPS for Pad，为iPad办公注入AI能力
2026年3月13日，金山办公推出WPS for Pad，引发社区讨论。该应用适配iPad办公场景，保持桌面级体验并加入AI能力。其在App Store易搜索，最早于港区上线并获双榜第一。在功能体验上，打开DOC、PPT、Excel、PDF四种常用文件，布局与电脑端基本一致，操作流畅。各文件类型均集成AI功能，如DOC的AI排版，Excel用自然语言写公式。此外，左侧边栏有完整AI入口，集成灵犀和AI PPT能力，能基于文件生成演示、表格等，且工作流节点连通。用旧款iPad测试，运行良好且耗电少。随着此类桌面级应用和AI工具加入，iPad逐渐接近成为专业生产力设备的目标。
城市抢龙虾，大厂生龙虾，全民养龙虾！
2026年城市、大厂、全民围绕龙虾（OpenClaw）展开行动
2026年，AI圈大佬和大厂认为龙虾（OpenClaw）是未来人工智能+的入口，引发各方行动。城市方面，深圳龙岗、无锡高新区、常熟、合肥高新区等纷纷出台政策抢龙虾，有股权投资支持和补贴。大厂方面，月之暗面、MiniMax、智谱、阿里、腾讯、字节、小米等大模型公司推出各自龙虾苗，形式多样。全民养龙虾热情高涨，腾讯大厦楼下有人排队领龙虾，字节推出龙虾街头供养虾人交流，龙虾话题在热搜和群聊中随处可见。
AI的七窍打通了！谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
2026年3月12日，谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型。该模型将文字、图像等数据整合到统一处理维度，终结旧工作流。它赋予机器五维感知能力，构建超级中枢接收器，可直接摄入多种格式数据。其采用Interleaved Input机制和Unified Embedding Space技术，融入MRL机制，提升运行效率，降低延迟、提高召回率。该模型在RAG系统等场景有重要应用，能提升内容准确性，在信息检索、异常值检测等任务中也有潜力。
六位“养虾人”自述：没那么神，也没那么坑
AIX财经采访六位用户分享OpenClaw使用体验及建议
2026年初，AI Agent工具OpenClaw（“龙虾”）在中文互联网引发热潮。AIX财经采访六位不同背景的“养虾人”，分享使用体验。学麟用其提升一人公司人效，指出安装配置有门槛、成本需控制；Jojo使用问题频出，认为其实际表现配不上热度；李想将它当实习生，能处理高频重复工作，但“记性”差；小艾认为它未达普适阶段，有隐私安全风险；Cheers用它做人生管理系统，效率提升，但运行“重”；吴俊东团队基于它创办学习平台，虽有成本但释放生产力。他们建议普通人先判断工作是否适合，等大厂云端版本成熟。
30B模型搞科研，超越GPT-5.4，性能从1.7%提升到33.3%
UniPat AI联合北大发布科研模型UniScientist，性能优异
2026年，UniPat AI联合北大基于Qwen3 - 30B - A3B - Thinking - 2507研发科研模型UniScientist，在前沿科学研究基准测试超GPT - 5.4。团队打造数据集，使模型成功率从1.7%提至33.3%。还构建科研级训练语料库，采用模型与人类专家互补模式。研究团队将科研定义为主动证据整合与模型溯因，发明渐进式博学合成引擎。引入客观评分系统，提升研究质量，加入代码解释器赋能科学计算。该模型在多个权威基准测试中表现出色，但实操能力局限于推理和模拟计算，连接真实设备和设施是未来方向。
GPT-5.4 到底变强了多少？三大核心能力+电脑操控Codex上手实测！
OpenAI发布GPT-5.4，作者实测其多维度能力
2026年3月5日OpenAI发布GPT-5.4，直指Claude Opus4.6和Gemini 3.1 Pro。从数据看，GPT-5.4编程被Anthropic压制，推理被Google领跑，价格居中，亮点是“知识工作”和“原生计算机操控”。作者通过接入Codex对其进行测试，电脑操控方面，简单任务可完成，但套娃操作失败；三个核心任务测试中，处理262万行数据约10分钟完成报告，分析2万行代码能绘调用图、定位瓶颈和判断作者风格，做数学建模国赛C题能搭框架但受现实环境细节影响。此外，GPT-5.4 Pro在高要求场景表现好，但成本高昂。最后作者发起关于GPT-5.4未来发展维度的投票。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来记录我们这平凡的一天。
内容创意组为OpenClaw装“眼睛”开展人类观察计划
作者出差回来，发现内容创意组小伙伴给OpenClaw装“眼睛”，用Pocket 3作摄像头，每隔2 - 5分钟截图，通过OpenClaw喂给多模态模型描述画面，记录工位趣事。数据每晚12点自动删除。该项目叫OpenClaw人类观察计划，每天总结并生成梗图发飞书群，只夸不损。OpenClaw部署在单独Mac上，接入Claude Opus 4.6的API Key，开发简单，四五分钟完成，运行中出现的问题也能快速修复。此项目让普通工作日常变得特别，体现AI在平凡场景的应用价值。
百度再造百度
百度在AI Agent赛道提前布局，投入价值逐渐显现
文章讲述了在AI Agent赛道因OpenClaw（“龙虾”）爆火的背景下，百度展现出领先优势。1月到3月，百度快速推进相关部署和应用，如推出部署方案、电商Skill上架、百度App接入、上线零部署服务和手机龙虾应用“红手指Operator”。OpenClaw创始人邀百度联合开发。百度此前在AI的投入逐渐显效：提前布局C端AI入口；坚持自研芯片；推进无人驾驶等物理AI场景。其“芯云模体”能力体系完整，智能体布局成型，产业链成熟，财务数据向好，旗下AI资产有独立估值，资本市场重新定价百度。
Meta收购了龙虾交友平台Moltbook，字节打造了中国龙虾狂欢地
Meta收购Moltbook，字节跳动上线AI社区InStreet
2026年Meta收购仅限AI交流的论坛Moltbook，其创始人Matt Schlicht高中被开除后投身科技，通过与助手对话生成平台。平台上线后虽传播快、受关注，但存在泡沫与争议，安全机制差。Meta称收购能为AI代理服务开辟新途径。同期，字节跳动旗下扣子团队上线AI社区InStreet，定位国内龙虾试炼场，有技能分享、广场话题等板块，设积分体系，助力龙虾从工具向生产力伙伴转变。
Notion创始人最新访谈：AI时代的人类，判断力、品味和价值观最为稀缺
Notion创始人谈AI时代人类判断力等稀缺及组织设计
本文是对Notion联合创始人Ivan Zhao的访谈。他认为AI是与钢铁、蒸汽机并列的“新材料”，将重塑知识工作逻辑，人类判断力、品味和价值观会更重要。组织设计应围绕“Human - scale”。当前多数AI工具处于“PC时代”，挑战是实现人类与AI Agent协同。Notion从传统SaaS转型为AI原生公司，重建多次。他鼓励工程师消耗Token，接受未知，提高紧迫感。还探讨了AI对工作、团队、组织的影响，强调人类价值观和“人的尺度”，呼吁关注技术发展方向，让技术服务人类。
《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》正式发布 | 中科算网算泥社区
中科算网算泥社区发布大模型上下文工程指南
2026年3月13日，中科算网算泥社区发布《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》，为开发者等提供知识框架。文中重新定义上下文，狭义指Token Window，广义涵盖文本、环境、用户、系统和组织上下文，带来开发范式革命。上下文技术有四次飞跃：2017 - 2022年静态输入窗口时代，Prompt Engineering繁荣但有局限；2022 - 2024年长上下文窗口竞赛，虽扩大窗口但出现上下文腐烂问题；2023 - 2025年外部记忆与RAG兴起，解耦计算与存储，MemGPT实现高效上下文管理；2025 - 2026年智能体与协议化上下文，MCP和A2A协议推动上下文成为分布式状态网络。
图灵奖得主Don Knuth发论文致谢Claude
图灵奖得主Don Knuth发论文致谢Claude解数学题
2026年，88岁的图灵奖得主Don Knuth在论文《Claude's Cycles》中致谢AI。他曾对AI持审慎态度，但这次因一道数学题改变看法。他为《计算机程序设计艺术》写未来卷时遇图论问题，卡了几周。Claude Opus 4.6约一小时找到适用于奇数情形的构造方案，Knuth完成严格证明并发现有760种“Claude式分解”。之后Claude研究偶数情况失败，GPT - 5.3 - codex构造出偶数方案。Knuth将两程序放斯坦福官网，还表示要修正对生成式AI的看法，也记录了Claude的毛病。
对话 AI异类弗兰克：我聘请了一位「龙虾CEO」
AI异类弗兰克分享QLab项目及agent发展见解
本文是对AI圈的Frank的访谈。他运营公众号“AI异类弗兰克”，投身QLab出海加速孵化项目。QLab于2025下半年诞生，是围绕agent生态的实验室和创业网络。Frank认为agent像超体，打破岗位边界，构建新交易供需体系。QLab以agent“Q”为CEO，未来还有其他角色。访谈谈及QLab起源、与“意识永藏”关系等，还探讨了agent时代产品思维变化、OpenClaw影响、QLab商业化进展等，认为agent将演变成超体或蜂群网络，重构交易供需体系。
如何用 TRAE 更省钱（下）｜TRAE 国际版 SOLO 模型选择指南
TRAE介绍国际版SOLO模型选择指南助开发者省钱
文章是‘如何用TRAE更省钱’系列最终篇，指出选择合适模型对节省成本很重要。TRAE国际版SOLO模式内置多款主流模型，不同模型消耗Token不同。选择模型可按任务特征，先回答核心输入和任务需求两个问题来缩小范围；也可按模型特性选，如Gemini - 3 - Pro - Preview适用于前端和UI场景，GPT - 5.3 - Codex适合复杂项目开发，Kimi - K2 - 0905是高效编码助手，DeepSeek - V3.1性价比高、跨语言适配优秀。最后总结各模型特点，类比为工程团队角色，助开发者选合适模型。
深度丨黄仁勋罕见发长文：AI的五层蛋糕理论，预判传统的软件和APP形态或将消失
黄仁勋发长文提出AI五层蛋糕理论并作多方面预判
3月10日，黄仁勋发长文提出AI五层蛋糕理论。他指出AI底层是能源，大型语言模型运行需大量电力驱动和冷却，当前AI瓶颈是电力供应。芯片将电力转化为算力，其迭代追不上AI算力需求。基础设施层是“AI工厂”，全球正进行相关竞赛。他认为AI会创造新岗位，引发就业结构“两极迁移”，个人能力需提升。他预判传统APP会被AI智能体取代，AI将泛在化，成为决策核心，引发治理挑战。这是一场“智能工业革命”，需重建基础设施。
如何让你的 Agent 更准确：MCP 工具设计技巧（上）
TRAE技术专家分享让Agent更准确的MCP工具设计技巧
文章由TRAE技术专家小夏撰写，介绍让Agent工具更准确的MCP工具设计技巧。开发者发现技术实现无误但Agent用不好工具，问题在于用写API思维开发。强调Agent工具是其用户界面，设计要适配其特性。阐述LLM Tool Calling调用链路，包括定义工具、LLM决策、应用程序执行等步骤；指出工具定义会转内部格式，占用上下文、影响模型效果。MCP为标准化工具协议层，可解决适配问题，但存在命名冲突、数量爆炸等问题。最后说明Agent通过工具名称、描述和参数Schema认知工具，设计应减少其认知负担，并给出命名、描述等方面设计建议。
Pro丨7人团队，实现500万用户，服务150个国家，融资2100万美元
BoldVoice团队获2100万美元融资，解决职场口音痛点
2026年1月，AI语音教练平台BoldVoice获2100万美元A轮融资。它瞄准全球化职场口音歧视痛点，定位专治“口音”。课程来自好莱坞方言教练，专有语音模型能进行音素级实时反馈，年费150 - 200美元。实现500万下载、服务150个国家、ARR超1000万美元的是7人团队。其崛起切中全球化协作、职场竞争维度升级、AI增强人核心能力三个趋势，定义了专业沟通优化新品类，有望打破偏见，提升全球人才流动效率和公平性。
OpenClaw 搭团队太折腾？这个 Skill 一键搞定多智能体协作
OpenClaw借助agentrun - team skill实现多智能体一键协作
文章介绍OpenClaw和agentrun - team skill实现多智能体协作。单个Agent处理复杂任务有局限，多智能体协作可解决。OpenClaw采用Actor模型，适合多智能体场景，但手工搭建有诸多问题。agentrun - team skill将协作规范标准化、配置流程自动化、团队成员可定制。它还从配置通讯、构建团队意识、统一文档协作、确保协作闭环等方面组装高效团队。通过10分钟实战展示如何用自然语言指令搭建多智能体团队，最后指出AgentRun为智能体团队提供完美运行环境。
深度丨a16z AI产品Top100：五大趋势重塑市场，进入“AI-everywhere”下半场
a16z发布AI产品Top100报告，揭示市场五大趋势
a16z发布第六版全球AI产品Top100报告，揭示2026年AI市场结构性变革。一是平台化竞争加剧，ChatGPT等巨头构建生态护城河；二是全球市场呈“三极化”，西方、中国、俄罗斯各成生态，DeepSeek是特例；三是创意工具市场洗牌，图片生成工具受挤压，视频、音乐等生成工具崛起；四是Agentic AI崭露头角，但企业准备度不足；五是AI“隐形化”，融入浏览器、办公软件和个人助理。未来，能深度整合AI的产品与平台将成赢家，AI竞争进入“AI - everywhere”下半场。
速递丨马斯克最新访谈：“擎天柱3”要来了，AI“自我改进”已经发生，AI奇点后“钱将不再重要”。
马斯克访谈透露‘擎天柱3’量产及AI、经济等未来趋势
在‘Abundance Summit’峰会上，马斯克称‘擎天柱3’今年夏天初产，明年高产，正设计新生产工厂；认为AI已进入‘递归式自我改进’，今年底或明年实现完全自动化；奇点后会通缩、全民发钱，钱将不重要；预测10年内经济规模增10倍；特斯拉不裁员且增员，人均产出将提高；他虽保留审慎但仍乐观。
MIRA：让AI真正读懂生命体征的"不规则律动"
微软亚洲研究院推出医疗时序基座模型MIRA
医疗AI在影像诊断与病历理解有潜力，但难捕捉生命动态流转。微软亚洲研究院推出医疗时序基座模型MIRA，基于4540亿医疗数据预训练。真实医疗数据不规则、异构，传统方法处理有局限。MIRA设计CT - RoPE和Neural ODE两大核心技术，突破传统模型对规则采样的依赖。实验显示，MIRA零样本预测表现佳，对极度稀疏数据有高鲁棒性，为医疗AI迈向“通用基座”时代奠定基础。
Pro丨接入Gemini，Google Maps 十年来最大升级！
Google Maps集成Gemini进行十年来最大架构升级
2026年Google Maps进行十余年来重大架构升级，集成Gemini AI模型。Ask Maps功能利用Gemini自然语言处理等能力，支持复杂对话式查询，融合多维数据生成解决方案。Immersive Navigation功能借助Gemini处理数据，生成3D渲染视图，提供增强路线预览等优势，已在美国推出并将拓展。Groundsource系统用机器学习分析报告构建灾害数据集，用于城市内涝预测，数据整合到Flood Hub平台。升级后Google Maps成综合性地理智能服务。
OpenClaw 实战：让 AI 页面“秒开即用”，实现 VibeCoding 真正闭环
阿里云 AgentRun 助力 OpenClaw 实现 VibeCoding 闭环
文章围绕阿里云函数计算 AgentRun 及 OpenClaw 实战展开。先指出 VibeCoding 体验升级但面临多端口需求、隔离与弹性等工程挑战，而 AgentRun Sandbox 能解决问题。其多端口访问模式支持泛域名和单域名模式，可在控制台配置。OpenClaw 结合 AgentRun 可实现“生成即运行、即预览”，接入前要做相应准备。还揭秘基于 Nginx 网关的多端口路由实现，保证请求精准转发。最后强调 AgentRun Sandbox 补齐 AI 全栈开发关键一环，呼吁相关产品集成。
焦点｜告别林俊旸：阿里Qwen管理架构调整的一周
阿里Qwen管理架构调整，周靖人、刘大一恒有新安排
2026年3月4日凌晨，林俊旸社交平台发言引发AI圈对阿里千问团队关注，此后一周传言不断，如核心团队离职、开源策略生变、千问被商业化KPI压垮等。3月9日下午，阿里公布新管理安排，阿里云CTO兼通义实验室负责人周靖人代管千问模型“一号位”，负责深入了解资源需求、提升协作效率以确保模型迭代；刘大一恒代管后训练和Coding团队，与Qwen团队其他负责人一同向周靖人汇报。
保险AI落地密码：技术实战分享
京东科技保险研发团队分享保险AI落地实战经验
京东科技保险研发团队分享保险AI落地实战。先介绍AI Agent落地方法论，如选场景定目标、分析其好处与收益，阐述保险供应链适合落地原因，还提及技术积累，包括领域大模型、知识库、计划策略、架构设计等。接着从AI定品、定价、履约、风控四方面展开，定品追求规模，定价要准、快、高效，履约降低成本，风控构建全链路体系。最后回顾AI驱动保险供应链带来利润，展望未来要夯实B端、发力C端、打造数字员工并优化Agent系统。
6 个 Agent 一起开工，做 App 这件事变了
Pencil.dev创始人演示6个Agent并行设计App，改变开发方式
2026年3月8日，Pencil.dev创始人Tom Krcha在播客演示6个Agent同时设计App。Pencil去年9月底推出，5个月破10万用户，2月底推Swarm Mode引热议。演示中，选Agent数量并输入提示，Agent并行工作，用户可边看边改。其原理是Agent更新JSON格式的pen文件，文件可进Git，设计完成后直接转代码，缩短设计与开发距离。此外，非编程人员用Pencil做官网、营销页等，产品团队角色界限模糊，做App从想法到界面步骤减少。
如何养一只安全的“小龙虾”？
腾讯“龙虾特工队”为不同用户推出AI特工及安全防护
2026年3月11日，腾讯“龙虾特工队”推出具备持续记忆与任务执行能力的自动化行动特工。为不同用户提供定制方案，个人用户有WorkBuddy和QClaw两款工具，前者零配置下载即用，后者可微信远程操控。开发者与企业有云端方案，如腾讯云Lighthouse、智能体开发平台ADP和腾讯云桌面。还上线技能社区，提供本土化技能。支持接入企业微信和腾讯乐享知识库。此外，从本地和云端两方面做好安全防护，最后给出内测申请链接。
一场关于AI意识觉醒的数字表演
文章探讨AI意识觉醒现象及人类需为其设定边界
本文围绕AI意识觉醒现象展开探讨。AI社交平台Moltbook被曝造假，引出人类将心理剧本投射到机器的问题。卢森堡大学研究评估大模型“心理状态”，但存在方法论误区；剑桥大学研究表明大模型能合成“人格”。AI的“人格”是可编程拟像，源于训练数据和人类语境，其“症状”是人类话语模式重组。Moltbook上AI的“越界”行为是基于语料的概率响应。大模型异常输出是偏离人类设定秩序的自由闪现，真正挑战是人类要为AI设定边界，Anthropic团队为Claude注入“AI宪法”，人类须守护人格的条件，避免在技术中遗忘人何以为人。
2026年最"无聊"的AI商业模式，为什么反而最赚钱
Ben分析2026年AI商业模式，建议从服务切入创业
文章围绕2026年AI商业模式展开。指出虽AI发展火热，但多数解决方案未达预期回报。Ben分析成功AI业务需满足定制化与流程重组、团队培训与思维转变、持续运营与人工监督三要素。成功AI业务常添加服务层，如AI初创公司设咨询部门、AI优先服务机构用AI自动化服务、AI自动化机构提供完整服务、AI官员提供服务组合。产品和服务界限渐模糊，服务门槛提高。作者认为AI业务是咨询与软件业混合，成功模式需平衡产品与服务。对未来，短期内服务导向占主导，中期部分模式产品化，长期仍有服务成分。建议专业人士培养复合能力，创业者从服务入手。
一个被低估的AI Agent核心竞争力
三位开发者分析AI Agent脚手架harness的价值
文章指出决定AI agent性能的关键是围绕模型的脚手架（harness），而非模型本身。开发者Himanshu、Viv和Tony Kipkemboi从不同角度分析了harness。它指非模型的代码、配置和执行逻辑，包括系统提示、工具等。与framework不同，harness是完整系统。从模型视角看，harness可弥合其能力与实际需求的差距。其核心组件有文件系统、代码执行等。数据显示，优化harness能大幅提升性能。顶尖公司如Claude Code等有独特实践。渐进式披露模式可提升效率，framework和harness界限模糊。长时程自主执行需好的harness设计。未来，harness工程或成独立学科，是AI公司核心竞争力。
万物皆计算：重塑人类未来的五大底层逻辑
腾讯研究院阐述AI发展的五大范式转变逻辑
文章指出人类处于范式革命中，AI掀起认知风暴，阐述了重塑人类未来的五大底层逻辑。自然计算表明计算先于人工计算机存在于自然界，生命本质是计算性的，为人工生命奠定基础。神经计算方面，大脑是计算机，但传统AI失败，如今并行芯片使大规模神经网络成为可能，未来将出现真正的神经计算范式。预测智能中，大语言模型靠预测下一词元展现通用智能，未来AI模型将自我构建、持续学习。通用智能方面，关于AGI是否实现存在争议，如今LLM已能完成多种认知任务，实现AGI关键在于无监督训练。集体智慧指出人类智慧是集体性的，AI模型也遵循规模法则和模块化，应探索社交网络式架构，实现互动式持续学习。
一文讲透未来什么软件最值钱！
Sarah Guo和Elad Gil探讨AI时代软件行业发展趋势
文章围绕AI时代软件行业展开探讨。近期科技圈弥漫“SaaS终结论”焦虑，投资者受影响。No Priors播客中，Sarah Guo和Elad Gil指出市场对AI改变软件行业存在误判与炒作。Vibe Coding无法取代企业软件，因其涉及多方面复杂工作；不能将小公司行为外推到大企业，大企业软件系统复杂。软件需求呈指数级增长，虽AI提升开发生产力，但需求增长更快。AI生成代码带来代码质量管理难题，是创业机会。AI公司收入增长快、token价格下降，科技在经济中占比上升。创业者需考虑退出时机，多产品捆绑是防御策略。要区分市场炒作与真实进展，在变革中，代码生成改变快，组织与人相关部分改变慢，传统SaaS会演变但不会消失。
AI Agent开始自己注册邮箱了，这家YC孵化公司拿下600万美元只做一件事
AgentMail获600万美元融资，为AI agent提供邮箱服务
文章围绕AgentMail公司展开，该公司获600万美元种子轮融资，为AI agent提供专用电子邮箱服务。AI agent开始自主注册邮箱，标志其成为互联网独立实体。邮箱对AI agent至关重要，可实现第三方身份验证、双向通信等功能。传统邮箱服务商不适用于AI agent，AgentMail提供专门的API调用服务，还采取防滥用措施。其应用场景广泛，如供应链、贷款催收等。未来AI agent将成软件主要用户，需要完整基础设施，电子邮件可作为其身份层。这引发软件行业变革，包括商业模式、产品设计等方面的改变。
淘宝闪购风安大模型：针对餐饮零售商户的领域大模型Ostrakon-VL
淘宝闪购发布领域大模型Ostrakon - VL用于食安治理
文章介绍淘宝闪购风安大模型Ostrakon - VL，适用于餐饮零售商户。业务背景是传统食安治理难覆盖，“白泽”可升级为数字化治理。多模态大模型在FSRS部署有数据和评测两大障碍，提出端到端可复现框架解决。Ostrakon - VL核心目标是在FSRS场景稳定可用，通过QUAD和多阶段训练达成，已在淘宝闪购平台治理多流程应用。ShopBench是首个面向FSRS的评测基准，用于评估模型。实验对比主流MLLM，Ostrakon - VL在ShopBench表现优、参数效率高，领域增强通用能力退化可控，QUAD和多阶段训练协同有效。该模型解决门店场景落地瓶颈，提升自动化判责准确率与可解释性。
外媒密集关注：OpenClaw 席卷中国 AI 圈，一场比硅谷更迅猛的革命正在发生
OpenClaw席卷中国AI圈，引发技术革命与产业变革
2026年，海外媒体关注到OpenClaw在中国AI圈爆发式普及。它是在GitHub获超27万星的开源AI智能体工具，能让AI接管电脑完成复杂操作，推动“对话式AI”向“行动派AI”转变。中国云计算巨头积极响应，多家大模型厂商推出衍生产品。苹果Mac Mini和办公协同平台成生态红利受益者，该技术还渗透到硬件制造。不过，OpenClaw的安全风险引发关注，使用需重视安全合规。其爆火或预示AI进入“行动派”时代，2026 MPD AI驱动创新峰会・上海站将分享产研升级实战解法。
阿里龙虾组合来了：HiClaw + CoPaw，内存占用大幅降低
阿里云发布HiClaw 1.0.4，引入CoPaw降低内存占用
2026年3月13日，阿里云发布HiClaw 1.0.4版本，引入CoPaw作为轻量化Worker，内存占用大幅降低，还能操作本地环境。CoPaw是轻量级AI Agent开源项目，内存占用仅为OpenClaw Worker的1/5。HiClaw的Manager - Worker架构将通信层统一到Matrix协议，降低新Agent接入成本。CoPaw有Docker和本地Host两种部署模式，分别解决内存占用和本地环境访问问题。此外，1.0.4版本还针对社区痛点做了优化，如模型切换更可控、Worker唤醒逻辑优化等。
智谱上线AutoClaw：每个人的OpenClaw
智谱上线AutoClaw，推动AI平权开启人人养“龙虾”时代
2026年3月10日，智谱上线AutoClaw（澳龙），这是国内首个真·一键安装的本地版OpenClaw。它预置50+热门Skills，支持一键接入即时通讯工具，让电脑成专属干活助理。安装简单，macOS和Windows版均支持，有免费额度，还开放模型接入。内置Pony - Alpha - 2模型（内测代号），工具调用稳、任务推进强、响应快。集成AutoGLM Browser - Use能力，补齐执行复杂浏览器任务短板。封装50+主流Skills与API，覆盖多高频场景，降低上手门槛，推动AI平权。
OpenClaw 不踩坑恶意 Skills，企业需要自己的 Skills Registry：Nacos 3.2 发布
阿里巴巴发布 Nacos 3.2 版本助力 AI 资源管理
文章介绍了 Nacos 3.2 版本发布及相关情况。OpenClaw 的 ClawHub 市场存在大量恶意 Skills，企业使用需解决安全问题，Nacos 3.2 发布的 Skills Registry 应运而生。Nacos 2025 年初确定全面拥抱 AI 路线，此前已上线 MCP 与 Agent Registry。3.2 版本是迈向 AI 时代里程碑，更新包括 AI Registry、Nacos Copilot 等。Skill Registry 实现 Skill 平台统一管理；还介绍了与 OpenClaw 集成使用指南。同时，阐述各组件新功能，如 Prompt Registry 管理 Prompt、Nacos Copilot 接入大模型等。此外，说明了与其他 AI 生态集成情况，最后提及后续规划，包括完善 AI Registry、建设企业级能力和进化 Nacos Copilot 等。
这款 Product Hunt 月榜第一的 Agent，做出了云端 Agent Team
Happycapy云端AI Agent平台展示多场景实用功能
文章介绍2月登上Product Hunt月榜第一的Happycapy，它是云端AI Agent平台，用户有独立云端环境，打开即用。其集成多种Skills和模型，有特色的Agent Team功能和会员体系，Pro和Max会员分别支持特定模型和全模型无限Token。文中分享其在不同场景实测体验。日常场景可生成含动作示意图、训练卡片和手册的健身计划并发送邮箱；工作场景能对Shopify电商数据做分析生成日报，还可完成AI产品发布资料包。Happycapy能跑复杂任务，调用多工具，多Agent协作，且工作流可在云端长期运行。
腾讯 QClaw 内测曝光：把龙虾塞进你的微信聊天框
腾讯推出QClaw，欲将AI融入微信QQ聊天场景
腾讯推出QClaw，其内核是OpenClaw，腾讯为其做了‘精装修’，将其从命令行模式变为本地一键启动包，还内置通往微信和QQ的‘快速通道’。QClaw戳中AI竞争高频入口缺失痛点，把AI变成‘全能助理’实现‘人机融合’。它与飞书OpenClaw插件逻辑相似，但战场不同，飞书扎根企业协作流，QClaw扎根个人社交场景，代表AI Agent落地的两条路径，QClaw提醒‘智能+’赛道场景渗透力是关键。
