Agent

AI 让代码文本的生产成本趋近于零，但它压缩不了日历、履历与问责。开源真正值钱的，不是过去的代码，而是能够持续兑现未来承诺的信用系统。

小脑这条线，让我重新看待 AI 的边界：大模型已经吃下人类显性知识，也开始通过 agentic RL 获得干预数据；但它还缺少个体化历史的容器。

Claude Code Max 到期之后，我退掉了 200 美元的订阅，把主力工作流切到了 Codex。谁强谁弱，干一票就知道。

AI 时代最危险的变化，不是机器会写文章、画图片、生成视频，而是内容本身正在失去作为证据的资格。

大模型已经够聪明，真正缺的是身体：可观测、可控制、可回滚的确定性 Runtime。Pigsty 从 PostgreSQL 发行版演化为 Agent Runtime，为 DBA Agent 和 Dev Agent 提供进入真实生产现场的手脚与上下文。

给火热的Agent记忆赛道泼冷水，不是因为 Agent 不需要记忆，恰恰相反。记忆是终局壁垒，只是这个壁垒不在今天那些"Memory 框架"手里，而在模型、Harness、数据库这三方手里。

人类花了几千年思考的那些关于造物、意识、自我、善恶、自由意志的问题，正在 AI 领域以工程问题的形式重新出现。

Token 消耗一旦从工具使用痕迹变成 KPI 和排行榜，就会迅速异化成一场表演。别晒油耗，晒你到哪了。

无聊的技术，赢得了最疯狂的时代。聊聊可扩展性、Agent 选型权、数据库克隆，以及DBA的未来。

SOTA Coding Agent —— Claude Code 源代码又泄漏了，在同一个阴沟里翻了两次船。代码全部白给，堪称行为艺术。

自由能原理试图用统一的数学框架解释生命、感知、学习、行动与智能本身，也为理解 LLM、Agent 与未来智能系统提供了一个更底层的视角。

OpenClaw v2026.3.22 发布到 npm 时漏掉了控制台前端和相关构建资源。 这次翻车暴露出的，不只是一个打包事故，而是发布流程里缺少最基本的安装后验证。

把 AI Agent 的工作目录、配置和记忆放进 PGFS 挂载目录，本质上就是把状态放进 PostgreSQL。 这样你不仅获得 PITR“时光机”，还能让多 Agent、多设备共享同一套工作空间与记忆。

360 刚发布的 AI Agent 产品“360安全龙虾”，被发现公开安装包中直接包含 *.myclaw.360.cn 泛域名证书私钥；进一步的公开验证与本地复现还暴露出 该证书吊销链路在 OCSP 返回结果上的一致性问题。

腾讯云把 OpenClaw 官方技能市集 ClawHub 大规模镜像到自家 SkillHub，引发了关于开源体面、镜像边界与大厂生态伦理的争议。

OpenClaw 源自 Claude Code 套壳，配上一个聊天软件入口。那些“养龙虾改变人生”的故事，改变他们的是背后的 Claude Code，而不是龙虾这个中介平台。

在代码产能被 AI 极大放大之后，真正稀缺的能力正在从“写代码”转向“设计与验收”。本文基于实战经验，总结了用 Codex 与 Claude 协作交付高质量软件的流程与判断。

一个熟悉环境的普通人，会比来到陌生环境的天才更能干。没有上下文的智力是空转的。没有 Runtime 的 Agent 是虚浮的。

SaaS 与流程软件已死，从 APP 与 GUI 到 Agent，Database，CLI。

我们正在见证一个"AI 操作系统"的诞生。LLM 是新 CPU，Context 是新内存，Agent 是新应用。那么 OS 会是什么？ 理解这个类比，也许能帮助我们预测未来 2-3 年基础设施的演化路径 —— 以及找到真正的机会所在。

如何不翻墙下载安装使用 Claude Code？如何用 Claude 十分之一的成本实现近似的效果？一行命令免翻装好 CC！以及 GLM 4.7 到底能不能吊打 Claude？

AI Agent 的瓶颈不在数据库内核，而在上层整合。肌肉记忆（库内计算）、联想记忆（向量+图谱融合）、试错魄力（Git for Data）将成为关键，不过这些能力不需要新引擎。

未来的软件形态是 Agent + 数据库，没有前后端中间商，Agent直接CRUD。微软CEO纳德拉预言SaaS已死，软件从数据库开始。数据库技能相当保值，PostgreSQL将成为AI Agent时代的核心数据库。