把设备能力接进 OpenClaw：Node 应用的架构与实现
Openclaw Node 的价值不是x26quot;多了一个客户端x26quot;，而是为 OpenClaw 补上了可运行、可扩展、可跨平台部署的能力宿主——让系统的触角真正延伸到设备层面。
排序
OpenClaw(龙虾)进阶：轻量 Node 跨端控制物理设备，下一代 Agent 雏形？
如果把 OpenClaw 的节点服务剥开来看，它就是一套面向大模型时代的基础设施中间件。它解决了一个很痛点的问题：怎么优雅地让云端的 Agent 安全、稳定地调用你本地电脑或手机上的硬件能力。
OpenClaw(龙虾) 进阶：AI Agent团队协同的原理与使用
这里将拆解 OpenClaw 的多 Agent 协作机制，将上篇文章所创建的三个Agent，组建成为一支“数字”团队。让负责调度的“老板”、负责写代码的“技术专家”和负责搜集信息的“情报员”各司其职...
OpenClaw(龙虾) 进阶：多机器人、多 Agent 配置——AI团队协同的前提
OpenClaw默认情况下添加飞书频道绑定一个机器人之后，这时每个机器人对应的是一个Agent。单Agent如果职责过多可能会造成完成任务的质量下降，或记忆混乱。为了职责分明，可以在多Agent的基础...
Claude Code 实战：从 Plan 模式到多 Agent 并行，NewsFlow 升级实录
介绍哪些事交给 AI，哪些事需要自己把控，以及如何让 Claude Code 发挥最大价值。把AI用好了，Agent就是你的团队成员。AI 不是替代开发者，而是放大开发者的能力。
当AI编程进入「Vibe Coding」模式：从脑洞到MVP产品
AI 编程不是简单地理解为 AI 替我们x26quot;写完了所有代码x26quot;，而是有整套 AI-Native 工作流：以 Claude Code 这类工具为执行引擎，以 Vibe Codin...
Agent Skills:给智能体赋予技能——与其“喂”数据，不如教它“查字典”
2025年Agent相关的概念、协议、标准层出不穷从年初的MCP、再到A2A、A2UI等，如果说 MCP 搭建了 Agent 连接世界的桥梁，那么 Skills 则赋予了 Agent 真正的职业灵魂。
单GPU运行N个专家模型：Multi-LoRA的低成本实战——从法律专家到代码专家
目前除了已经成熟的基于LoRA外挂适配器权重的多专家模型方案外，还有一中学术界还在探索中没那么成熟的MoE-LoRA方案，混合专家融合的LoRA方案。LoRA微调可以理解为训练了N个独立的LoRA(针...
大模型法律知识评估——Qwen3-0.6B到8B vs LawLLM-7B
先简单介绍大模型评估的一些背景，后通过评估Qwen3-0.6B、1.7B、4B、8B以及LawLLM-7B，四个为通用模型，一个为基于Qwen2.5-7B经过微调的垂直领域模型。看看不同规模比较新的通...
智能体应用详解——极简深度研究Agent
对于DeepResearch这种比较常见的智能体是否还有造轮子的意义呢，答案是肯定的。通过造轮子这种常见、流程简单的智能体比较容易跨进学习相关框架、Agent开发的的门槛。这类智能体最关键的还是Sea...