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OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
让AI看懂科研图表：深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集，含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题，经严格筛选成型，涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度，基于此训练的模型表现优异。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
1.8亿token，Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文，开源AI Agent项目Clawdbot（已更名OpenClaw）超134k Star，其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因，分析难以避免的问题，还给出控制Token账单的方法。
让Agent画思维导图稳固长期记忆：新框架实现稳定长期学习，准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。
独家丨盛大挖角代季峰，筹建新 AGI 公司对标 DeepSeek
AI 科技评论独家消息，盛大网络挖角清华副教授代季峰筹备新 AGI 公司，对标 DeepSeek，正招募核心团队。代季峰学术成果颇丰，项目或融合脑科学与 AI 架构，“旧互联网 + 学术”组合有挑战也值得期待。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
4个月11万用户、Claude Code成了，Dogfooding该被AI公司重视起来了
Dogfooding（内部试用）应被AI创业公司重视。Anthropic推出的Claude Code源于内部工具孵化，经内部使用和场景验证后发布，四个多月获11万开发者用户，其成功说明深度内部试用是竞争优势。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。