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给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（上）
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理，它以Gateway为核心，是高度灵活的个人AI助手系统，改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等，推理循环控制运行逻辑。
AI下一前沿是模拟社会！「斯坦福AI小镇」创业后，西部世界雏形初现
业界热议人工智能的下一个前沿，斯坦福大学副教授 Percy Liang 认为是模拟社会，他所在创业公司完成 1 亿美元融资。模拟社会可预测情景、优化结果，Simile 团队开创 AI 模拟领域，但面临开发模型、高效模拟、建立信任等挑战。
Tabbit浏览器实测：AI终于学会帮我上网干活了
本文实测Tabbit浏览器，它刚正式发布且免费。与Arc、Atlas不同，Tabbit切换成本几乎为零，有智能标签整理、妙招功能、Agent智能代理等，还内置多个国内外大模型，但脚本妙招和智能标签整理有改进空间。
微软放话一年消灭白领！硅谷老板流行借助AI亲自上手一切
微软AI掌门人苏莱曼称12到18个月内，电脑前工作将被AI自动化，会计等白领岗位首当其冲。硅谷CEO用AI写代码、搭产品抬高绩效标准。不过现实复杂，AI红利多在科技圈，岗位替代没那么快。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
GLM-5架构曝光，智谱两日涨60%：采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节，它采用DeepSeek - V3/V3.2架构，含稀疏注意力和多Token预测，参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版，受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
前OpenAI工程师、Codex项目早期研发者Calvin French - Owen在播客中锐评代码智能体，他偏爱Claude Code，称其编程提速5倍，优势在上下文拆分能力。他还点出OpenAI与Anthropic产品理念差异，分享上下文管理经验。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。