Jerry的赛博车库

原文链接：https://x.com/googlecloudtech/status/2033953579824758855?s=46&t=mPPVh8f99GqMIVi2yREvMQ 原文标题：5 Agent Skill design patterns every ADK developer should know 作者：@Saboo_Shubham_ 和 @lavinigam 当谈到 𝚂𝙺𝙸𝙻𝙻.𝚖𝚍 时，开发者往往过于关注格式——如何让 YAML 正确、如何组织目录结构、如何遵循规范。但随着超过 30 种 Agent 工具（如 Claude Code、Gemini CL

26年以来，”龙虾”（OpenClaw）绝对是一个毫无疑问的热门话题。从民间个人到政府组织，所有人都在尝试和探讨”养龙虾”。笔者本人对于OpenClaw的火热实际上抱有一种谨慎态度——毕竟OpenClaw作为一个开源的私人助理框架，本身还多有不成熟之处（包括安全问题、框架本身的效率问题等等），是否值得大家如此All In地去追逐，确实令人有所疑虑。 但毋庸置疑的是，用户与Agent共生的时代确实被开启了。随着各种大厂推出桌面端、免部署的各种新的产品形态，Agent可能会以前所未有的速度被迅速推开。 那么从一个产品经理角度，我们如何看待新时代的产品设计？这将成为每个从业者都需要深刻思考的话题

自2022年底ChatGPT掀起这一轮席卷全球的AI浪潮开始，“人如何使用AI”（或站在当下看：“人如何与AI协作”）一直是一个核心议题。本文尝试从另一个视角探讨——人与AI的协作范式转变，与模型本身能力发展的关系，以及未来新范式的可能性。 从Prompt到Context再到Harness AI这几年的发展可以说是日新月异，可能并没有机会在过程中形成固定的规则或模式。但在AI的主流应用领域中，我们还是可以观察到一个大致的范式转换过程。 第一阶段：Prompt Engineering（提示词工程） 在2022年底至2024年初，所有主流的”AI教程”都会着重讲解所谓Prompt Engine

原文链接：https://x.com/trq212/status/2027463795355095314 原文标题：Lessons from Building Claude Code: Seeing like an Agent 作者：Thariq（@trq212），Claude Code（@anthropicai）团队成员，YC W20 校友，MIT 媒体实验室前成员。 构建智能体系统最困难的部分之一是构建它的动作空间（action space）。 Claude 通过工具调用（Tool Calling）来执行操作，但在 Claude API 中可以通过多种方式构建工具，例如使用 bas

OpenClaw是什么：一个拥有”超能力”的AI助手 核心功能定位 自托管AI代理：运行在你的电脑或服务器上 OpenClaw是一款开源的AI智能体平台，其最显著的特征在于”自托管”架构——与ChatGPT、Claude等云端AI服务不同，OpenClaw需要用户在自己的物理设备、虚拟机或云服务器上完成完整的部署和运行。这意味着您的数据不会自动上传到第三方公司的服务器，从理论上提供了更好的隐私控制。然而，这种”把AI带回家”的模式也意味着安全责任完全转移到了用户肩上：没有专业的安全团队持续监控，每一个配置决策都直接影响系统的安全态势。 OpenClaw的核心组件是Gateway（网关），默认

一、到底什么算是记忆？ 在使用 Openclaw 等AI助手时，我们会感觉到它”记住”了自己的一些习惯、身份和常用指令，可以像一位熟悉我们的同事那样协作；但有时候，聊着聊着它似乎又突然忘记了某些内容，让人摸不着头脑。 那它到底记没记住呢？要回答这个问题，我们需要回归到AI神经网络对人脑的模拟机制中寻找答案。 参考人脑的研究，一种主流观点认为：长期记忆的形成依赖于神经元之间连接改变所产生的”印记”。特定的神经元连接模式及信号传递方式浓缩了所谓的”记忆”。当你再次回忆这些内容时，特定的神经元以特定模式被激活，产生的化学和电信号让你重现特定的记忆内容。 在Agent的产品结构中，实际上只有模型

原文链接：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic 作者：Citrini & Alap Shah | 原文发布于 2026年2月22日 前言 如果我们在AI上的看涨判断持续正确……但如果这实际上是看跌信号呢？ 以下内容是一个情景推演，而非预测。 这不是”熊市色情”1，也不是AI末日论者的幻想小说。本文的唯一目的是模拟一个相对未被充分探讨的情景。我们的朋友Alap Shah提出了这个问题，我们一起脑力风暴得出了答案。我们撰写了这一部分，他还写了另外两部分，你可以在这里找到。 希望阅读本文能让你更好地为AI让经济变得越来越怪异时可能出现的左尾风险

从24年初ChatGPT的火爆到现在，相信市面上大多数公司都经历了这样的一幕，就是领导层火急火燎的要求从上到下，从后台到前端，从2C到2B的所有人都必须要思考“AI如何能够赋能你的业务内容”，今年必须要落地几个“AI项目” 但到2026年的今天，尽管AI相关的工具、产品层出不穷，模型的各种基准评分也越来越高，甚至马斯克多次在公开场合提出AGI马上就要实现。但现实的业务中，所谓的AI项目大多还是一地鸡毛，所有的应用场景始终还是停留在对话、做图、写代码三个典型场景，所谓AI可能带来的行业的颠覆式创新，号称所有的应用都要被重新做一遍，至今还停留在大家新一年的规划里（用豆包之类的应用陪聊倒是发展的不

丰富的扩展市场是Automatic1111版本的webui的一大特色，从辅助作画的模型工具（ControlNet、Cutoff）到帮助进行prompt填充的扩展应有尽有。本文主要介绍webui中通用的扩展安装及管理操作。 扩展安装 方法一：使用官方扩展列表进行安装 stable diffusion webui中提供了一个官方的插件列表，部分受官方承认的插件会被列入该列表中，并且标注一些基本的元数据信息，例如插件类型、插件用途、名称等。 从官方列表安装插件是最简单、安全并且稳定的一种方式。 首先，启动你的webui，并选择最右侧的”Extension”标签页 选择Available选项，点击”

原文链接：Web3天空之城 原文标题：《State of GPT: OpenAI 大神Andrej Karpathy 揭秘大模型原理和训练全过程》 作者：天空之城城主 | 原文发布于 2023年5月27日 OpenAI的创始人之一，大神Andrej Karpathy刚在微软Build 2023开发者大会上做了专题演讲：State of GPT（GPT的现状）。 在这个朴实无华的题目之下，Andrej带来的是一场超级精彩的分享。 他详细介绍了如何从GPT基础模型一直训练出ChatGPT这样的助手模型（assistant model）。作者不曾在其他公开视频里看过类似的内容，这或许是Open