2026年初，随着 OpenClaw 等自主智能体（Autonomous Agents）框架的病毒式爆发，人工智能领域经历了一场深刻的范式转移。从“对话式 AI”向“代理式 AI（Agentic AI）”的跨越，人们期望的数字员工正在变成现实。硬币的另一面是，为了让 OpenClaw 高效运作，用户往往必须授予其所谓的“上帝模式”（God Mode）——即对其文件读取、代码执行和互联网访问不加限制的广泛权限。已经开始有用户完全授权代OpenClaw替人类进行股票交易、在线购物付款了。 OpenClaw 现象揭示了一个危险的趋势：随着 AI 能力的增强，人们倾向于赋予其更大的权限，以换取更高的效率。随着人们胆子越来越大，Agent管理失控的可能性呈指数级上升。
通过对Claude Code源码的分析，揭示了Rules、MCP、Skills三个概念的底层实现机制。Rules是项目级行为规范，通过messages被动注入；MCP是标准化工具协议，在system和tools中注册并调用外部服务；Skills是可复用提示词，通过tool_use触发后注入指令文本。三者的核心区别在于信息在API请求中的位置不同，而非功能本质...
本文提出了一套平台化、协议化、工程化的动效解决方案，覆盖设计（AE插件）、编辑（可视化画布SDK）、布局（align/group动态对齐与成组）、播放（H5/Weex跨端统一Player）、压缩（二进制优化）、代码生成（Lottie→Anime.js）及AI辅助（MCP协议动效Agent）全链路，解决碎片化、多端不一致、性能差、维护难等痛点，实现“一次制作、多端复用、智能可控”。
Hermes Agent，重点聚焦其核心技术创新——Skills 闭环系统。该系统实现了从经验提取、知识存储到智能检索的完整链路，形成可复用、可迭代的“方法资产库”。文章按生命周期拆解：Agent 如何自主决定何时创建 Skill、在复杂任务中提炼有效步骤、并通过渐进式披露与条件激活机制进行按需加载与控制开销。本文有使用 AI 进行辅助写作及优化。
推荐系统在提升用户体验的同时，也面临着信息茧房、兴趣收敛和内容同质化的挑战。随着用户与系统交互的深入，"推荐→用户反馈→再推荐"的闭环会逐渐强化用户的少数主兴趣，导致推荐结果趋同，降低用户的新鲜感与满意度。 生成式AI技术的快速发展为推荐系统带来了新的机遇。与传统的判别式匹配范式不同，生成式召回通过预测用户下一个可能点击的内容，实现从"匹配已知"到"预测潜在"的范式转变。在得物社区这一潮流生活方式平台上，用户对内容多样性和新颖性的需求尤为突出，这为生成式召回的探索提供了天然的场景。 基于此背景，得物启动了生成式召回方向的一期探索，旨在为下一代智能推荐系统的构建积累经验，探索推荐系统的 scaling-law 规律。
本文从 Coding Agent 为什么能率先跑通谈起，分析 OpenClaw 若要进入真实生产场景还缺哪些关键能力。核心判断是，要让 Agent 在业务世界稳定落地，必须把开放、分散、难回滚的执行环境，重构成一个可视化、相对封闭、可验证、可恢复的操作空间。
文章讲述放弃不稳定的前端UI自动化操作，采用解析并复现底层API请求的方式，来解决浏览器自动化的效率与稳定性难题。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）
我们很荣幸地宣布 CloudBase CLI V3 正式上线，这是一个面向 AI Agent 重新设计的 CloudBase 命令行工具。 这个版本新增了 15 个顶层命令模块，覆盖环境管理、数据库、用户权限、路由、域名、日志、AI 智能体等完整能力。现在，一个云项目从创建到上线的所有操作，都可以在终端内完成，不需要打开控制台。
