OpenSandbox:面向 AI Agent 的安全代码执行沙箱

OpenSandbox 为 AI Agent 的命令执行、代码运行、文件操作和浏览器自动化提供隔离环境。内容讲清它的协议设计、Docker 与 Kubernetes 双运行时、网络控制、入口代理,以及在 Coding Agent、评测和 Agentic RL 中的使用方式。

发布于 2026-01-29

Clawdbot 本地持久记忆系统的工程设计与实践

Clawdbot 将 Agent 记忆设计成工作区里的 Markdown 文件,并用 SQLite 索引做混合检索。围绕上下文构建、两层存储、索引搜索、压缩刷新、修剪和多代理隔离,讲清本地记忆系统怎么落地。

发布于 2026-01-28

用多阶段 ToolRL 训练更可靠的 AI 租赁导购助手

AI 租赁导购需要理解复杂需求、稳定调用商品搜索和知识检索等工具,并把工具结果组织成可信回答。围绕 One-Model + Tool-Use 架构、多阶段强化学习、差异化 GSPO 裁剪以及 MoE 训练推理优化,讲清一套可落地的训练与工程方案。

发布于 2026-01-28

Clawdbot 接入飞书:本地部署 AI 机器人并使用长连接收发消息

讲解如何在本地安装 Clawdbot,接入 Qwen 模型,并通过飞书开放平台创建企业自建应用、配置机器人能力、事件订阅和权限,让飞书消息可以交给 Clawdbot 处理并自动回复。

发布于 2026-01-27

Claude Code AI 辅助开发实践:对话流、Plan 模式与子代理协作

围绕 Claude Code 的 AI 辅助开发实践,讲清对话流设计、Plan 模式、CLAUDE.md、SKILL、MCP 和子代理协作的使用方法,并给出复杂需求拆分、质量控制和团队落地策略。

发布于 2026-01-26

Claude Skills 的设计思路:用文件、脚本和渐进式加载扩展 AI Agent

Claude Skills 将领域规范、工作流、参考资料和脚本封装成可版本化的文件包,让通用 AI Agent 在需要时按需加载专业知识。核心机制包括文件化技能包、渐进式披露、脚本工具化,以及与 MCP 服务器协同连接外部系统。

发布于 2026-01-24

AI Infra 六个关键方向:从分布式推理到 Agent 沙箱

AI Infra(人工智能基础设施)的优化重点正在从单纯堆硬件,转向模型、系统、网络、编译器和运行时的协同设计。围绕分布式推理、Tile 编程、RL 训推分离、模型系统协同、Agent Infra 和超节点硬件六个方向,梳理大模型训练与推理基础设施的核心机制。

发布于 2026-01-23

Agent Skills 在数据分析 Agent 中的工程化实践

Agent Skills 可以把领域知识、操作流程、脚本和资源封装成可复用的能力单元,让 AI Agent 在需要时动态加载。围绕自然语言查数和指标归因分析两个数据场景,讲清 Agent Skills 与 MCP、A2A 的边界、技能目录结构、SKILL.md 写法以及落地时的安全注意事项。

发布于 2026-01-22

X 推荐算法开源解读:Thunder、Phoenix 与多行为打分机制

X 平台开源的新推荐系统把排序核心转向 Transformer 模型,通过 Thunder、Phoenix 两条候选来源生成信息流,再用多行为概率加权打分。梳理候选召回、排序、过滤、多样性和 OON 调分等关键机制。

发布于 2026-01-20

MemOS 入门:把 AI 长期记忆和知识库分开管理

MemOS 把 AI 应用里的长期记忆、知识库、工具调用轨迹和上下文调度拆开管理,避免每次对话都从零开始。这里讲清 MemOS 与传统 RAG 的区别、核心架构、记忆类型以及接入知识库和对话循环的基本做法。

发布于 2026-01-20