「多模态 Agent」共找到 3521 篇相关文章
全球第一，13个SOTA！我们找到了龙虾界掌管GUI的神
明略科技推出自研 GUI-VLA 智能体模型 Mano-P 1.0，不依赖 API 对接与浏览器场景，可操作桌面软件与网页界面。它在 13 个多模态基准榜单达 SOTA，支持本地运行，数据零上云，采用分阶段开源策略。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw，构建银行客户经理助手场景，验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程，对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking，指出记忆系统问题，肯定专属智能体提升生产力的可行性。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
企业养虾🦞（OpenClaw），虾住在哪里比虾本身重要
文章从企业 Agent 落地角度，探讨让龙虾发挥价值的方法。指出企业养虾和个人不同，需建知识体系，包括数据、关系、操作和技能四层。还以飞书为例，说明其优势，并强调知识体系才是企业真正资产。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
我给 OpenClaw 杀了 47 次僵尸进程，终于想明白了一些事
作者分享使用OpenClaw的经历，吐槽其部署、二开及钉钉通道集成问题，分析它火的原因，对比本地与云上沙箱模式，反思Skill与传统Agent工程、AI交付产品局限，指出AI应用工程化仍重要。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
5.3K Star！OpenClaw 最强“军火库”，700+ Skills，一条命令全能“武装”！
OpenClaw火遍全网，但裸奔的Agent需技能加持。GitHub上的awesome - openclaw - skills已获5.3K Star，收录700 +实用技能插件，涵盖30 +领域，一行命令就能安装技能，是OpenClaw生态完整的技能索引库。