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当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）》，讲解各系统模块，如SandBox沙箱系统、记忆管理等，还介绍自进化、工作区与路由等机制，最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
OpenClaw 闭门局：和 30 位创业者一起聊聊，真正值得关注的 Agent 生态位在哪？
OpenClaw带火了Agent，带来整个Agent生态重建机会。在第四期AI产品市集Meetup上，30多位创业者探讨创业机会，涉及Token消耗、支付、硬件、记忆等方面，还讨论了创业策略。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
智能体框架的选择：一文读懂9个主流AI智能体框架
文章深入探索截至2025年11月的9个主流AI智能体框架，阐述成熟AI框架核心要素，分析各框架优劣势、适用场景，助读者选适合团队和业务的框架。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
2.5K Star 牛皮项目，512MB内存就能跑，树莓派、旧电脑秒变专属云桌面！
介绍开源Web桌面操作系统ArozOS，它由香港开发者tobychui为低功耗设备设计。始于2016年，用Go语言编写，在Github获2.5K star。功能强、资源占用低、易安装，能让旧设备变个人云桌面。
算法与我们：谁在驱动极化？
荷兰阿姆斯特丹大学论文《我们能修复社交媒体吗？》借助AI模拟无算法社交平台，发现三大乱象迅速复现，干预收效甚微。指出问题根源或在社交底层架构，用户可改变分享模式。