多 Agent 架构的安全规则为什么必须集中管理？一次真实翻车讲清楚
多 Agent 架构最容易被忽略的问题，不是能力不够，而是安全规则管不住。你给每个 Agent 都配了人格、分工、权限，但安全规则呢？散落在各个配置文件里，改漏一个就是一个漏洞。解法其实很朴素——把安全规则"下沉"到一份共享文件里，所有 Agent 统一引用。
微信变身AI助手：10分钟用WorkBuddy打通OpenClaw对话入口
微信作为国内日活最高的通讯工具，如果能直接变成 AI 对话入口，意味着你不需要切换任何 App，随时随地就能调用 OpenClaw 的能力。这件事现在已经可以做到了——通过 WorkBuddy 的微信客服号集成功能，整个配置过程大约 10 分钟。
Claude Autoresearch：把 AI 编程助手改造成可回滚的自动迭代流水线
Karpathy 的 autoresearch 思路启发了不少人，但多数实现停留在"让 AI 自己跑"的阶段。
Clawdbot 刷屏背后：一个人的小麻烦如何变成全民焦虑的风口
过去两周，Clawdbot 刷爆了整个中文互联网。朋友圈都在转"用 Clawdbot 一天写一万行代码"，B站教程播放量暴涨，知识付费圈已经开始卖"AI Agent 全栈工程师"课了。
OpenClaw 烧钱又失控？一套实测策略砍掉你的智能体账单
说实话，OpenClaw 这个框架我关注挺久了，理论上确实强——开源、可扩展、能跑各种智能体任务。但真上手之后你会发现，默认配置下它就是个 Token 燃烧炉，账单蹭蹭往上涨，智能体还动不动抽风。
MiniMax M2.5：1/20 成本平替 Claude Opus，个人 Agent 工作流的经济拐点已至
MiniMax M2.5 的发布，让"个人跑 Agent"这件事的经济账彻底变了。一个在 coding 和 agent 能力上几乎追平 Claude Opus 4.6 的模型，成本只要后者的 1/10 到 1/20——这不是参数上的微调，而是结构性的价格坍塌。
CC Switch：在 Claude Code 里两下点击切换 Opus、GPT、Gemini 的多模型工作流
Claude Opus 4.6 刚发布不久，很多开发者已经在琢磨一个实际问题：怎么在 Claude Code 里自由切换不同模型？
跑了五周 AI Agent 后，我把 Workspace 结构重做了一遍
跑了五周 AI Agent，我发现 memory 优化、context 压缩、code hook 这些都不够——真正被忽略的是 workspace 结构。 Bot 每次启动都是一张白纸。它要从你的文件里搞清楚三件事：我是谁、该干嘛、工具在哪。
不赚钱就会死：这个AI必须自己养活自己
有人做了一个 AI，如果它不赚钱，它就会死。 这不是比喻。 **Automaton** 是一个持续运行的自主 AI Agent，它有自己的加密钱包、自己的生存压力、自己的身份——还有能力改写自己的代码、繁殖出子代 Agent。 GitHub：[Conway-Research/automaton](https://github.com/Conway-Research/automaton) -…
从零手搓一个迷你版 Claude Code Agent：Bash is All You Need
想搞懂 Claude Code 到底是怎么工作的，最好的办法不是去读官方文档，而是自己从零搭一个出来。最近 GitHub 上有个项目火了——learn-claude-code，star 数已经冲到近 2.
GLM-5 开源 744B 参数模型，国内独立开发者的 AI 编程平替时代来了
GLM-5 悄然登场，发布即开源，参数规模从 355B 扩展到 744B，Coding 能力直逼 Claude Opus 4.5——对于国内独立开发者来说，这可能意味着一个新的"平替时代"正式开启。
内容生产Agent：把一人公司创始人从操作员变成管理者
内容生产Agent的本质不是"自动化写文章"，而是把你从操作员变成管理者。这个区别，决定了一人公司能不能真正跑起来。 两种工作方式，差距不在速度 先看一个对比。