使用完 OpenClaw 之后我最大的疑问是：一个 Agent 同时活跃在 Telegram、Slack、企微甚至本地 CLI 里，它是怎么“记住我是谁”的？这些记忆又是如何做到统一的？难道我一晚上花掉几十刀的 token 全都是因为他的上下文工程做的太烂？ 更关键的是——它到底“记住”的是什么？是对话？是总结？还是被结构化后的知识？
本期内容整理自火山引擎数据平台产品总监王彦辉在NVIDIA GTC上的主题演讲。NVIDIA GTC 2026开发者大会已于3月16日在美国圣何塞盛大开幕。 作为全球AI与高性能计算领域最具影响力的技术盛会之一，GTC被誉为“AI界春晚”，是洞察AI技术趋势与NVIDIA战略方向的重要窗口，本届大会继续聚焦AI算力基础设施的革新与商业化落地。 围绕“多模态数据湖的新一代人工智能应用技术实践”这一主题，全文将结合NVIDIA工具链NeMo Curator的落地经验，系统阐述AI时代数据基础设施的变革挑战、多模态数据湖架构、前沿工具应用及典型案例，展现算力革新浪潮下的技术探索与行业思考。
吐槽了部署和二开OpenClaw踩过的坑吐槽了钉钉通道集成的问题探究了OpenClaw为啥火对比了本地模式和云上沙箱反思了Skill 与传统Agent 工程反思了AI 交付产品的局限性
大禹平台是一个离线 Dump 平台。在不同的场景都有自己的 Dump 流程，我们这里的 Dump 特指在搜索、推荐、广告（后续简称 “搜推广”）的场景中，将异构数据源加工处理后给到索引平台做索引的流程。
越来越多的开发者开始为 AI Agent 开发工具，无论是通过 MCP（Model Context Protocol）、Skills 脚本、还是直接使用 OpenAI/Claude 的 function calling。但很快大家发现了一个令人困惑的现象：技术上实现完全正确的工具，Agent 却用不好。 工具能跑通，schema 定义正确，API 调用成功，但是 Agent 总是选错工具，传错参数，或者在明明应该调用工具的时候却回复「我无法完成这个任务」。
本文是对AI Coding在前端研发实践中应用的复盘，系统总结了从工具选型、场景落地到效能评估的全流程经验。文章指出，AI在生成样板代码、单元测试编写及UI组件快速搭建等标准化场景中能显著提升效率，但在复杂业务逻辑理解、状态管理及样式细节把控上仍存在局限，需依赖人工审查与修正。通过实践，团队提炼出“人机协同”的最佳工作流：将AI定位为高效助手而非替代者，强调通过优化提示词（Prompt）、建立前端专属知识库及制定严格的代码审查规范来弥补AI的不足，最终实现研发质量与速度的双重提升，为前端团队规模化引入AI辅助开发提供了可复制的方法论。
chrome-devtools-mcp 是 Google 官方出品的 MCP server，通过 CDP 把 Chrome DevTools 的核心能力——截图、Console 监控、网络请求、性能 trace、Lighthouse 审计——暴露给 AI agent。配置只需两步：用 --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-debug 启动 Chrome，再在 VS Code 或 OpenCode 的 MCP 配置里加一个 npx chrome-devtools-mcp 条目。它的定位是 " 调试感知 " 而非 " 自动化操控 "，让 agent 真正能看到浏览器的运行时状态。
