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人工智能 #LLM#AI Agent#RAG#MCP#GitHub Actions#Ollama#Chrome DevTools#信息抽取

6 个面向 LLM 应用开发的 GitHub 开源项目：信息抽取、Agent 工作流与本地搜索

6 个 GitHub 开源项目覆盖 LLM 应用开发中的信息抽取、AI 工作流、Agent 工具链、案例学习、浏览器自动化和本地知识库搜索场景，适合用来搭建从原型到自动化工具的完整开发链路。

发布于 2026-02-19
人工智能 #nanoclaw#Claude#TypeScript#Node.js#AI Agent#Sandbox#macOS Containers

nanoclaw：500 行 TypeScript 实现的安全隔离 Claude 个人助手

nanoclaw 是一个轻量级 Claude 个人助手框架，用约 500 行 TypeScript 实现核心逻辑。它把每个会话和任务放进 macOS 原生容器中运行，用文件系统隔离降低本地 AI Agent 执行命令时误删或破坏宿主机的风险。

发布于 2026-02-14
人工智能 #LangChain#deepagents#Sandbox#AI Agent#代码执行#安全隔离

LangChain DeepAgents Sandboxes：隔离执行环境的设计与安全边界

LangChain DeepAgents 的 Sandboxes 为 AI 代理提供隔离的代码执行环境，使代理可以运行命令、读写文件、安装依赖和执行测试。核心设计围绕 execute() 展开，同时通过文件工具和外部传输通道区分代理内部操作与宿主文件交换。

发布于 2026-02-14
人工智能 #大模型#AI Agent#VLA#具身智能#图像编辑#AI安全#强化学习

2026 年 AI 模型能力的六条技术主线：从 Agent 工程到具身智能

2026 年 AI 模型竞争正在从聊天能力转向工程执行、图像编辑、具身操作、私有智能体、数学科研和安全评估。围绕 GLM-5、MiniMax M2.5、FireRed-Image-Edit、Xiaomi-Robotics-0、ABot、Aletheia 等案例，拆解模型能力升级背后的技术路线和落地约束。

发布于 2026-02-13
人工智能 #AI Agent#智能体编码#Claude#多智能体#软件开发生命周期#代码生成#安全治理

2026 智能体编码趋势：软件开发从写代码走向编排 AI Agent

智能体编码正在把软件开发从逐行编码推向任务编排。围绕软件生命周期、多智能体、长时运行、人机监督、非技术团队开发和安全治理，梳理 2026 年组织该如何落地 AI 编程能力。

发布于 2026-02-10
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Skills#Agent Browser#PPTX#Mermaid#学习工作流

用 6 个 Skills 搭建 OpenClaw 自动化学习工作流

OpenClaw 的 Skills 可以把大模型从聊天工具扩展成能搜索资料、解析课件、生成知识结构、规划练习、记录进度和润色中文表达的工作流系统。以《世界电影史》课程为例，拆解 6 个 Skills 的职责、调用方式和注意事项。

发布于 2026-02-06
人工智能 #OpenClaw#Skills#AI Agent#Lighthouse#Clawhub#Agent Browser#QQBot

OpenClaw Skills 实战：让 AI Agent 操作浏览器并安装邮件能力

OpenClaw 可以通过 Skills 调用浏览器、邮件等外部工具，把聊天机器人从“会回复”扩展为“能执行任务”的 AI Agent。这里以默认集成的 agent-browser 和手动安装 email Skill 为例，讲清楚 Skills 的作用、使用方式和配置流程。

发布于 2026-02-05
人工智能 #Deep Agents#LangGraph#AI Agent#多智能体#长期记忆#上下文管理

Deep Agents：面向复杂多步骤任务的多智能体架构

Deep Agents 是构建复杂 AI Agent 的多智能体框架，适合处理长期运行、多步骤规划、文件系统上下文、子代理协作和持久记忆等任务。内容围绕它解决的问题、核心机制、适用场景和上手方式展开。

发布于 2026-02-04
人工智能 #OpenClaw#Clawdbot#AI Agent#ReAct#Function Calling#记忆管理#System Prompt#本地优先

OpenClaw 本地优先 Agent 运行时：架构、记忆与上下文组装机制

OpenClaw 是一个本地优先的 AI Agent 运行时，把大语言模型、消息通道、本地文件、Shell、浏览器和长期记忆连接起来。内容拆解它的本地架构、ReAct 编排、分层记忆、System Prompt 组装方式，以及适合和不适合的使用场景。

发布于 2026-02-03
人工智能 #Clawdbot#OpenClaw#AI Agent#Token 成本#ReAct#MCP#Prompt Caching

Clawdbot 高 Token 消耗的架构原因与降本方案

Clawdbot/OpenClaw 的高 Token 消耗主要来自系统提示词、ReAct 多轮循环、工具结果回灌和反射重试。围绕这些成本来源，拆解计算模型、典型场景和缓存、工作流、上下文压缩、工具裁剪、模型路由等降本手段。

发布于 2026-02-01