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从零散 Agent 到 AI 助手工厂：四类场景的模板化设计

当多个业务场景都要建设 AI 助手时，重复开发 Agent、Prompt、工具编排和权限控制会带来大量浪费。通过把工作场景抽象为复杂指令、知识问答、问题排查和极简任务四类，可以沉淀可复用的解决方案模板，让业务侧通过配置创建助手。

发布于 2026-03-23
人工智能 #Agent#SKILL#AutoSkill#XSKILL#终身学习#多模态智能体#RAG

可进化 Skill：AutoSkill 与 XSKILL 的智能体经验学习机制

可进化 Skill 把用户交互、执行轨迹和环境反馈沉淀为可版本化的能力文档，让智能体不只会调用提示词，还能在持续使用中改进任务流程。AutoSkill 关注对话场景下的 Skill 自进化，XSKILL 关注多模态智能体中 Skill 与 Experience 的协同学习。

发布于 2026-03-15
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#LLM#System Prompt#Tool Call#RAG#Context Engineering#Heartbeat

从 OpenClaw 拆解 AI Agent：身份、工具、记忆与主动运行机制

OpenClaw 展示了一类 AI Agent 的典型运行方式：用 System Prompt 构建身份，用 Tool Call 操作外部环境，用 Markdown 和 RAG 保存记忆，再通过 HEARTBEAT 触发主动任务。理解这些机制，也能看清 Agent 的能力边界和安全风险。

发布于 2026-03-10
人工智能 #MemOS#OpenClaw#Agent#长期记忆#RAG#SQLite#向量检索

MemOS OpenClaw 插件：给 Agent 增加长期记忆与技能沉淀

MemOS 为 OpenClaw 提供本地长期记忆、技能沉淀、团队记忆 Hub 和可视化管理面板。它能把对话中的调试经验、部署流程和技术偏好沉淀成可检索、可复用的记忆与 Skill，减少重复上下文输入。

发布于 2026-03-10
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Multi-Agent#LLM#Skills#RAG#Session

OpenClaw 核心架构、记忆机制与多 Agent 部署实践

OpenClaw 把 IM 网关、Agent workspace、Skills、Session 和 Memory 组合成一套个人 Agent 运行框架。围绕部署、单 Agent 启动、多 Agent 通信、记忆压缩、Skills 管控和安全边界，讲清它如何运作以及如何落地。

发布于 2026-03-09
人工智能 #Agent#LLM#Redis#向量数据库#RAG#MySQL#Elasticsearch#消息队列

Agent 长短期记忆的生产级落地架构：短期状态、异构存储与一致性兜底

Agent 记忆不能只依赖滑动窗口和向量数据库。围绕短期会话状态、长期异构存储、同步读链路、异步写链路和一致性兜底，讲清一套可落地的生产级记忆架构。

发布于 2026-03-09
人工智能 #OpenViking#AI Agent#RAG#上下文工程#向量检索#OpenClaw

OpenViking 上下文数据库：用文件系统范式管理 AI Agent 记忆

OpenViking 是面向 AI Agent 的上下文数据库，用虚拟文件系统统一管理资源、用户记忆、Agent 技能和任务经验。它通过分层上下文加载、目录递归检索和自动记忆提取，降低长任务中的 Token 成本，并让检索链路更可观察。

发布于 2026-03-03
后端 #Code Review#RAG#GitLab Webhook#LLM#向量数据库#Prompt Engineering#CI/CD

用 RAG 和 GitLab Webhook 构建业务级 AI Code Review 系统

Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。

发布于 2026-02-27
人工智能 #LLM#AI Agent#Context Engineering#UCL#RAG#知识图谱#企业 AI

企业级上下文工程从上下文图谱到 UCL

企业 AI 失败往往不是模型太弱，而是上下文碎片化、无治理、不能安全回写。围绕统一上下文层（UCL）讲清上下文工程、上下文图谱、智能体治理、受控激活和运行时学习的完整架构。

发布于 2026-02-23
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