建议有打算深入了解OpenClaw的同学优先看OpenClaw源码和官方文档，目前该项目正在高频迭代中。本文重点从核心框架、通信机制进行介绍，争取让你看完本文后知道OpenClaw是怎么运作的，以及其能力边界在哪里。以及尤其希望大家注意的，是OpenClaw的安全风险，如果选择部署OpenClaw，就按最坏的打算(数据全Open)去对待自己机器上的数据。
本文系统性地梳理了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统从基础到高级的 20 种优化方法，涵盖分块策略、检索增强、查询优化、生成质量控制等多个维度。每种方法均附带核心代码实现（含简要注释），便于读者按需选型与落地实践。
很早就开始尝试用AI辅助写代码，当时的感受是：对于一些不需要太多上下文的小需求（最终的产物是代码片段，直接复制粘贴改改输入一般就能用）还是非常好用的；但当用于完整项目中时就一言难尽了，早期我用cursor最常遇到的是AI"小题大作"，直接往项目里各种新增脚本，新增大量的代码，有被无语到，以至于使用频率降低到最后退订（当然这里还存在我自己的问题，对于让AI Coding的需求不够具体）
如何把 8 年云端经验装进你的 AI 开发工具，让AI从"实习生"变成"持证上岗的专家"。分享如何用 Agent Skill 解决 AI Coding 领域的痛点问题，也分享如何解决 AI 不调用 Skill 等实践技巧。
近期包括Anthropic / Google / 微软 在内的科技巨头 发布了对2026年AI发展的预测，本文收集8家大厂预测报告，看看他们是怎么看2026年AI发展趋势的。
年初火爆现在热度依旧的OpenClaw为AI Agent带来了新的想象。如果说2025是AI Agent智能体元年，想必2026将会是AI Agent真正商用化的开端，而AI Agent商用化的前提是各行各业开始落地实际商业领域的AI Agent。 作为一名程序员/工程师，思考的更多的可能是如何将AI Agent落地实现的层面。工程框架往往是工程应用实现的基石，框架选型也是架构师们设计与实现一个AI Agent智能体的首要工作。由于篇幅过长，本文将分文两个部分来写：一理论篇 与 二实践篇。
2025年，具身智能领域仍在努力完成从实验室向产业化落地的惊险一跃。随着大模型在感知与决策层面的突破，以及国家战略资源的集中注入，这种跨越取得了一些实质性进展，但供应链重构、复杂场景验证以及商业模式闭环等层面的挑战依然严峻。这一年，从宇树机器人登上春晚舞台的惊艳亮相，到具身智能被正式写入2025年政府工作报告，并纳入国家“十五五”规划建议，行业获得了从政策到资本的全方位加持，到工信部人形机器人与具身智能标委会成立，再到机器人马拉松在北京亦庄拉开帷幕，钢铁躯体在赛道上的奔跑，成为行业狂奔的缩影。2025年，是名副其实的量产元年，也是资本狂热之年，更是泡沫与现实激烈碰撞的一年。
推开AI的门，你是站在门外怕迟到的人。很多人害怕迟到，害怕在众目睽睽之下，被视作一个犯错的学生。就如同，AI“呼的一下”就来了，并且发展迅猛，很多人也怕被它甩在后面，而我就是其中之一。 神经网络是了解AI大模型无法绕过的话题，是现代大模型的基石。但是别看它现在风光，在过去的半个多世纪，却是无人问津，甚至备受争议，以至于等到它再次复出时，不得不被迫改名换姓，叫作深度学习。我在第一个部分将围绕神经网络基本概念，并将自己学习过程中的疑问，融入到文章内容，希望有着同样疑问人也能有所收获。 第二部分，我会利用前文的神经网络的知识，为大家勾勒大模型的大致轮廓，先是大模型的推理，而后是大模型训练。由于GPU与大模型相生相伴，我也将在其后，分享一些AI浪潮下，它对基础设施有哪些新要求。大多数人其实很少会直接接触到大模型，而更多是通过Agent来使用它，因此在文章的最后，会简单分享一下人们是如何使用大模型的。
