OpenClaw（原名clawdbot）突然就火了，了解后发现多终端协同的人机协同方式的jarvis正是自己的日常工作方式！在此之前，为了方便自己用 AI ，我基于 claude agent sdk 手搓了一整套工具链，打造自己的 Jarvis，IM接入功能算是基操了。 本文带大家快速体验一下 Agent Studio 在企业微信快速接入过程。
随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史。然而，LLM 的上下文窗口限制、不断增长的 token 成本，以及如何让 AI“记住”用户偏好和历史交互，都成为了构建实用 AI Agent 系统面临的核心挑战。记忆系统（Memory System）正是为了解决这些问题而诞生的关键技术。记忆系统使 AI Agent 能够像人类一样，在单次对话中保持上下文连贯性（短期记忆），同时能够跨会话记住用户偏好、历史交互和领域知识（长期记忆）。这不仅提升了用户体验的连续性和个性化程度，也为构建更智能、更实用的 AI 应用奠定了基础。
本文针对数字人直播中LLM回复“AI感强、书面化”的问题，提出一种 基于真人直播ASR数据的拟人化训练方法：先构建高质量〈AI回复, 拟人化回复〉数据对，训练拟人化改写模型；再进一步训练拟人化奖励模型，通过GRPO强化学习使生成模型直接输出自然、口语化、有帮助的回复。实验证明该方法在保持准确性和帮助性的同时，显著提升语音交互的真实感与用户体验。
想象这样一个日常开发场景： 你正在使用 Claude Code 帮你重构一段清理逻辑，或者让 Gemini 写个自动化脚本处理数据，甚至是一个 LangGraph 驱动的 Agent 正在你的指令下调用系统 API。 你满怀期待地按下运行键，但危险往往就在这一刻： 如果 AI 在处理路径时产生了一个逻辑偏移，将清理范围锁定在了根目录；或者它引入的一个第三方库，在安装瞬间静默扫描了你的 .ssh 目录。 AI 生成的代码是一把双刃剑。 直接在宿主机“裸奔”，无异于将系统权限交给一个可能随时“幻觉”的黑盒。资源隔离、环境依赖、权限越权 —— 这些都是 AI 能力落地到真实环境时绕不开的挑战。 今天，我们正式开源 OpenSandbox —— 一个面向 AI 应用场景设计的「通用沙箱平台」，为大模型相关的能力提供安全、可靠的执行环境。
最近花了一周左右的时间给内部的一个传统研发平台接入了 Agent 开发的能力，很多同学对 Agent 的底层实现非常感兴趣，所以此篇给大家介绍下我是怎么做的，希望能对想自建 Agent 的同学有所启发。
在大规模GPU容器集群与模型训练场景，面临稳定性和资源利用率等多重挑战。本文展示vivo GPU平台的总体架构，介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施，以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设，及GPU利用率提升实践经验。
视频生成模型的推理优化是一个多层次、系统性的工程挑战。在模型推理的早期阶段，优化重点通常集中在算子层面，例如通过优化卷积、注意力等核心算子的计算效率来直接提升浮点运算性能。然而，随着单算子性能逐渐逼近硬件极限，计算图层面的优化便成为释放更大潜力的关键。计算图优化关注的是算子之间的调度、内存复用以及控制流开销，其核心在于提升整体执行图效率。一个高效的执行图能够最大限度地减少框架与硬件的交互开销，避免不必要的内存搬运，并使得更激进的算子融合与内存规划成为可能。本文将聚焦于推理执行流程本身，探讨如何借助 torch.compile 对 Self-Forcing 的推理流程进行整图编译（full graph compilation），以系统性地降低 Python 解释与调度开销，并为后续更深层次的图级优化奠定基础。
在过去的一年里，我们已经习惯了与 ChatGPT 或 Claude 进行对话。但现在的 AI 正在从“对话框里的聊天伴侣”进化为“操作系统里的执行者”。今天向大家介绍一个近期在 GitHub 上爆火的开源项目：Clawdbot。它不是一个简单的聊天机器人，而是一个运行在你本地设备、拥有“手脚”和“记忆”的 AI 智能体。
随着企业数字化转型加速推进，大数据业务规模呈现指数级增长，迭代变更越发频繁。此背景下，呈现"高频变更"与"超大规模"并存的特征，这种双重特性给大数据任务的发布变更带来了严峻挑战。
