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【深度长文】从“会聊天”到“能干活”：OpenClaw架构深度拆解与价值挖掘
文章深度拆解 OpenClaw 架构，指出传统 SaaS 走向末路，OpenAI Operator 有局限。OpenClaw 以本地原生机制崛起，具备诸多优势，还介绍了其安全方案及五大高价值商业场景，鼓励关注学习。
告别AI「鬼画符」！一行指令「复活」王羲之、苏轼，带连笔、懂排版，项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。
终于，清华团队养出一只能「断网干活龙虾」！两栖版智能体杀疯了
国内「龙虾」市场分化为「云端API派」和「本地模型派」，用户面临成本与安全难题。面壁智能发布EdgeClaw Box，联合开源EdgeClaw框架，以「端云两栖」破局，在多场景展现优势。
智谱 AutoClaw 深度测评：一键把电脑变成 AI Agent，是神器还是半成品？
本文深度测评智谱最新推出的桌面应用AutoClaw。它宣传能让电脑成AI Agent，引发两极评价。文章从安装、界面、功能、成本等方面测评，指出其优缺点，认为虽不完美但方向值得肯定。
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。
让LLM互相“审稿”：简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。
情人节暴击！下跪求婚的可以是机器人了
情人节，Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架，解决人形机器人数据采集难、效率低问题，通过硬件、交互与算法协同，实现低成本、高效全身操作策略学习。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范，获Hugging Face等支持，为智能体式AI工作流制定统一标准，减少API碎片化，支持多模态输入等，引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。