何朝阳说话时，语言的节奏快而密集。在我们交流的前半个小时里，他一口气介绍完新产品 Teamily.ai 的全部，但我只得到了一个模糊的感受：听起来技术很厉害，但我为什么要用它？
当前 AI Agent 行业有一个系统性的浪费：每个 Agent 都像一块一次性电池，跑完一个任务，过程中积累的经验、调试的策略、踩过的坑，全部随任务结束而消失。下一个 Agent 遇到相同问题，又得从零开始。
今日凌晨，马斯克在社交平台X的推文中称，Grok 4.2能快速学习，测试阶段研究人员会每天进行改进，下个月公测结束时，Grok 4.2的智能程度和速度将比Grok 4高出一个数量级。
就在OpenAI宣布招聘OpenClaw创始人皮特·斯坦伯格（Peter Steinberger）的一天后，Meta便迅速发起反击。 旗下的Manus正式推出了Manus Agents功能，对标OpenClaw，并且首先在Telegram上线。
今日凌晨，Anthropic推出史上最强Sonnet模型——Claude Sonnet 4.6，新模型在编程、计算机使用、长上下文推理、Agent规划、知识工作和设计工作上全面进化。
即便是像土木，建筑这样的传统行业，也受到AI的冲击。从帮助记录工程日志的智能体，到记录了老工人经验的安全智能体。AI正在建筑行业，让有经验的工人们获得数字永生。
创意这东西保质期很短，那股兴奋劲儿一过，大多数想法就不了了之。直到最近我在看一批新的 AI 产品时，碰到了 Leewow。
结果今天就等到豆包全家族了。Seedance 2.0都把贾樟柯干Fomo了，现在又上了个最全面的多模态Agent模型，还有人管管字节吗？Seed团队跳动得停不下来了💃烧的全是火山引擎上的Tokens，同时火山引擎上已经有豆包2.0系列的API了。
在组织了第一场闭门之后，我们决定找离 OpenClaw 最近的一群人：一线开发者、技术 founder、明星创企的核心工程师，聊聊在概念、热度之外，他们在各种实际业务中是怎么用 OpenClaw 的，以及一些真实的思考与困惑。
随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时，始终面临一个核心难
