从 OpenClaw 到 FastClaw:如何设计优秀的多 Agent 架构
从 OpenClaw 到 FastClaw:如何设计优秀的多 Agent 架构做了一年 Agent 基础设施,踩了无数坑,我终于想明白了一件事:好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程,而是让每一层都能独立演化。
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做了一年 Agent 基础设施,踩了无数坑,我终于想明白了一件事:好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程,而是让每一层都能独立演化。
数据库自动调参,一直是大模型Agent的“看似完美、实则翻车”名场面。
DeepSeek好缺Agent人才啊……
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中,空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
AI Agent 正在重塑软件开发。写代码、修 bug,它的能力肉眼可见地往上涨。但软件开发,从来不止 "写代码" 这一件事。装环境、配依赖、部署服务、编排容器、管理云资源、处理安全策略,这些 "让软件活起来" 的脏活累活,才是真实开发的大头。而它们,几乎都发生在同一个地方:终端。
OpenAI 的 tevfik 写了篇关于 loop engineering 的文章,开头那句我读完顿了一下。他说,他和 coding agent 协作,到现在大多还是同一个流程:我解释一个任务,等结果,审一遍,再发下一条指令。代码是 agent 写的,但我在后台还干着另一份活——我记着发生了什么、决定下一步做什么、判断这事到底完成没。
据悉,AI 推理芯片公司上海淬思科技有限公司(Trace Intelligence,以下简称“淬思”)近日完成孵化轮融资,砺思资本(Monolith)与启盈同创基金联合领投。本轮资金将用于首款面向智能体(Agent)推理的专用芯片研发与流片,以及核心团队扩充。
近期,在 LangChain 举办的智能体大会 Interrupt 上,吴恩达与 LangChain 创始人 Harrison Chase 进行了一场关于 AI Agent 的对谈。整场交流的核心并不是简单讨论 Agent 有多强,而是围绕一个更现实的问题展开:当 AI Agent 让软件开发变快之后,真正的瓶颈会转移到哪里?
据最新独家爆料,谷歌目前正在紧锣密鼓地对即将发布的重磅大语言模型Gemini 3.5 Pro进行高强度的激进迭代,在正式揭晓之前,内部预计还会测试更多的版本。
我们相信,常驻型 (always-on) AI 助理的下一次飞跃,不在于把某一个模型单点调得更聪明,而在于扩展智能体的上下文 (Scaling Agent Context)—— 不断拓宽助理能够持续 "感知 — 推理 — 执行" 的范围,作为生活连接器连接用户的信息孤岛,直到它能接管用户的整个数字世界。