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OpenClaw-RL让智能体自我改进
OpenClaw-RL 恢复了每个智能体系统都在浪费的东西：下一个状态信号。而且它在您还在交谈时就能做到。
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Autoresearch 快速上手
过去，前沿人工智能研究是由“肉体计算机”完成的，人类通过会议进行协调。那个时代正在消逝。研究正朝着在计算集群上运行的自主人工智能智能体集群的方向发展。
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智能体 Harness 就是架构
我的假设：Agent harness 工程——上下文管理、工具选择、错误恢复和状态持久化的设计——是 agent 可靠性的主要决定因素，而不是模型能力。在能力阈值之上，改进 harness 比更换模型能产生更好的回报。
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AI Harness 工程的崛起
AI Agents 先是需要 SDK，然后是 Frameworks，接着是 Scaffolding。现在它们需要一个 Harness。
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DeerFlow 2.0 简明指南
DeerFlow最初是 ByteDance 内部的一个深度研究工具，后来内部团队将其扩展到数据管道、仪表板和完整的 Web 应用程序。
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用Gws+Valyu实现晨报自动化
结合Google的Workspace CLI（代理技能）和Valyu的DeepSearch技能，构建一个AI代理，该代理可以通过一次API调用研究36+数据源中的任何主题，将格式化的报告写入Google文档，通过电子邮件发送给您，并保存到您设置的您选择的Google云端硬盘，按您设置的时间表运行。
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TikTok短视频制作和分发自动化
通过结合三种专业工具，您可以构建一个内容制作流程，以极低的成本和时间，在保证质量的前提下，处理从创意产生到发布内容的几乎整个工作流程。
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构建代码优先的AI智能体
为什么你的 LLM 应该编写代码，而不是调用工具
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NemoClaw：企业级OpenClaw
当WIRED本周报道Nvidia正在构建NemoClaw时，问题在于为什么Nvidia现在这样做，以及为什么是开源的。
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Harness工程就是控制论
阅读 OpenAI 关于Harness工程的文章时，我始终有一种难以言喻的感觉。后来我恍然大悟：我以前见过这种模式。而且不止一次——而是三次。
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智能体：控制框架 vs. 开发框架
如果您经常听到Agent Framework和Agent Harness这两个词，却分不清它们的区别，那么这篇文章正是为您准备的。
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语音AI代理开发指南
大多数语音AI教程跳过了决定其他一切的架构决策，以下是生产团队实际部署的内容，包含可运行的代码。