你们使用 clawhub,遇到这个问题了吗?
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[CONVEX Q(appMeta:getDeploymentInfo)] [Request ID: 5476d1e434681193] Server Error
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这是什么意思??有大佬解答下
xiaohack博客专注前沿科技动态与实用技术干货分享,涵盖 AI 代理、大模型应用、编程工具、文档解析、SEO 实战、自动化部署等内容,提供开源项目教程、科技资讯日报、工具使用指南,助力开发者、AI 爱好者获取前沿技术与实战经验。
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当前志愿服务活动中,组织者与志愿者之间存在信息不对称、管理效率低下等痛点。传统的管理方式依赖人工统计和线下沟通,难以满足日益增长的志愿服务需求。 Excel导出:后端使用POI或EasyExcel库,将查询结果封装为Excel流返回前端下载。背景
研究意义
系统需求分析

业务流程设计
关键代码片段
package com.volunteer.entity;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
@TableName("t_appointment")
public class Appointment {
@TableId(type = IdType.AUTO)package com.volunteer.service.impl;
import com.volunteer.entity.Activity;
import com.volunteer.entity.Appointment;
import com.volunteer.mapper.ActivityMapper;
import com.volunteer.mapper.AppointmentMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.UUID;
@Service
public class AppointmentServiceImpl {
@Autowired
private ActivityMapper activityMapper;
@Autowired
private AppointmentMapper appointmentMapper;
/**
* 用户预约活动
* @param userId 用户ID
* @param activityId 活动ID
* @param timeSlot 时段
* @return 预约结果
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public boolean bookActivity(Long userId, Long activityId, String timeSlot) {
// 1. 查询活动信息 (使用 selectById 并锁定行,或使用版本号机制)
// 这里演示简单的检查逻辑,生产环境建议结合 Redis 预减库存
Activity activity = activityMapper.selectById(activityId);
if (activity == null || activity.getStatus() != 1) {
throw new RuntimeException("活动不存在或未开启");
}
if (activity.getBookedCount() >= activity.getTotalQuota()) {
throw new RuntimeException("名额已满");
}
// 2. 检查用户是否重复预约该时段
long count = appointmentMapper.selectCount(
new LambdaQueryWrapper<Appointment>()
.eq(Appointment::getUserId, userId)
.eq(Appointment::getActivityId, activityId)
.eq(Appointment::getTimeSlot, timeSlot)
.in(Appointment::getStatus, 0, 1) // 只查有效预约
);
if (count > 0) {
throw new RuntimeException("您已预约该时段");
}
// 3. 扣减库存 (利用数据库原子更新,防止并发超卖)
// SQL: UPDATE t_activity SET booked_count = booked_count + 1
// WHERE activity_id = ? AND booked_count < total_quota
int updatedRows = activityMapper.decrementQuota(activityId);
if (updatedRows == 0) {
throw new RuntimeException("预约失败,名额已被抢光");
}
// 4. 创建预约记录
Appointment appointment = new Appointment();
appointment.setUserId(userId);
appointment.setActivityId(activityId);
appointment.setTimeSlot(timeSlot);
appointment.setVerifyCode(UUID.randomUUID().toString().replace("-", "")); // 生成核销码
appointment.setStatus(0); // 待参加
appointment.setBookTime(LocalDateTime.now());
appointmentMapper.insert(appointment);
return true;
}
}数据库设计
字段名 类型 长度 主键 非空 默认值 说明 user_idBIGINT 20 YES YES AUTO_INC 用户ID openidVARCHAR 64 NO YES - 微信OpenID (唯一标识) nameVARCHAR 50 NO YES - 真实姓名 phoneVARCHAR 20 NO NO - 联系电话 specialtyVARCHAR 255 NO NO - 服务特长/技能 avatar_urlVARCHAR 255 NO NO - 头像链接 created_atDATETIME - NO YES NOW() 注册时间 updated_atDATETIME - NO YES NOW() 更新时间 字段名 类型 长度 主键 非空 默认值 说明 activity_idBIGINT 20 YES YES AUTO_INC 活动ID titleVARCHAR 100 NO YES - 活动标题 typeVARCHAR 50 NO YES - 活动类型 (如: 环保, 助老) descriptionTEXT - NO NO - 活动详情描述 locationVARCHAR 255 NO NO - 活动地点 total_quotaINT 11 NO YES 0 总招募人数 booked_countINT 11 NO YES 0 已报名人数 start_timeDATETIME - NO YES - 活动开始时间 end_timeDATETIME - NO YES - 活动结束时间 statusTINYINT 1 NO YES 1 状态 (0:下架, 1:进行中, 2:已结束) created_byBIGINT 20 NO YES - 创建者ID (Admin) created_atDATETIME - NO YES NOW() 发布时间 字段名 类型 长度 主键 非空 默认值 说明 content_idBIGINT 20 YES YES AUTO_INC 内容ID categoryVARCHAR 50 NO YES - 分类 (notice, knowledge, etc.) titleVARCHAR 100 NO YES - 标题 bodyLONGTEXT - NO NO - 正文内容 (HTML/Markdown) cover_imgVARCHAR 255 NO NO - 封面图URL view_countINT 11 NO YES 0 浏览次数 created_atDATETIME - NO YES NOW() 发布时间 字段名 类型 长度 主键 非空 默认值 说明 admin_idBIGINT 20 YES YES AUTO_INC 管理员ID usernameVARCHAR 50 NO YES - 登录用户名 password_hashVARCHAR 100 NO YES - 加密后的密码 roleVARCHAR 20 NO YES 'admin' 角色 (super_admin, admin, checker) is_activeTINYINT 1 NO YES 1 账户状态 (0:禁用, 1:启用) last_loginDATETIME - NO NO - 最后登录时间 关键代码逻辑
UI设计




后台管理系统设计



测试结果
git下载
项目地址:https://github.com/ilaziness/vexo 图片预览



在企业数字化转型进程中,CRM(客户关系管理系统)已成为串联市场、销售、服务全链路的核心枢纽。但面对市面上功能各异、定位不同的CRM产品,如何跳出“大而全”的宣传陷阱,精准匹配自身业务需求,是众多企业选型时的核心痛点。 本文基于2026年企业用户调研、产品实测及行业适配性分析,从功能覆盖、行业适配、 成本结构 、技术灵活性、服务支持五大核心维度,对8款主流CRM产品进行深度拆解,同时梳理选型关键指标与常见问题,为不同规模、不同行业的企业提供决策参考。 选型的本质是“匹配需求”而非“追逐功能”,以下5个维度需优先厘清: 核心定位:为工业、工贸类企业提供“CRM+进销存+生产+财务”全链路一体化解决方案,基于国内罕见的全业务云架构打造。 适配场景:需打通销售-采购-库存-生产-财务全流程的企业,如机械制造、电子元器件、贸易类企业。 核心优势详解: 适合企业:年产值500万-5亿的工业/工贸企业,需全链路业务管理且预算有限,基础版年费用约2万-8万。 核心定位:聚焦中大型企业的长周期复杂销售场景,以商机阶段管控与跨部门协同为核心能力。 适配场景:销售周期>3个月、涉及多方决策(如客户采购部+技术部+高层)、需项目制交付的企业,如IT解决方案、高端装备制造行业。 核心优势详解: 适合企业:年营收>10亿的中大型B2B企业,需精细化管理复杂销售流程,基础版年费用约10万起。 核心定位:依托微信生态(企业微信、个人微信),聚焦ToC/小B企业的私域流量转化与客户复购。 适配场景:依赖微信获客、需高频触达客户(如社群运营、朋友圈营销)、注重客户生命周期价值挖掘的企业,如教育机构、医美诊所、母婴零售。 核心优势详解: 适合企业:依赖微信生态获客的ToC/小B企业,需精细化运营私域流量。 核心定位:提供永久免费版,主打小微企业基础客户管理功能,轻量化易上手。 适配场景:初创企业、团队规模<20人,仅需基础客户记录、销售跟进、合同管理的企业,如广告公司、咨询工作室。 核心优势详解: 适合企业:初创公司、小型工作室等仅需基础客户管理的小微企业,付费版年费用约5千-2万。 核心定位:基于低代码平台打造的可自定义CRM,适合有个性化业务需求但无技术开发团队的企业。 适配场景:业务流程非标准化(如非标准服务、项目制交付)、需自定义表单/工作流的企业,如设计公司、工程服务提供商。 核心优势详解: 适合企业:业务流程特殊、需个性化配置但无技术团队的企业,复杂功能需额外付费。 核心定位:聚焦中小企业“业务+财务”一体化管理,实现销售数据与财务数据的自动联动。 适配场景:需同步管理销售订单、应收款、发票,且注重税务合规的企业,如贸易、批发零售行业。 核心优势详解: 适合企业:贸易、批发零售类企业,需业务与财务数据实时同步。 核心定位:聚焦外勤销售/服务团队的现场管理,以位置管控、工单派单为核心能力。 适配场景:依赖外勤人员(如地推销售、售后维修、现场巡检)的企业,如家电售后、建材地推、物流服务行业。 核心优势详解: 适合企业:依赖外勤人员的服务/销售型企业,需提升外勤团队管理透明度。 核心定位:专为外贸企业打造,覆盖询盘-报价-订单-结汇全流程,支持多语言、多币种管理。 适配场景:出口型企业,如跨境电商、外贸工厂,需管理海外客户、处理汇率波动、对接海关数据。 核心优势详解: 适合企业:出口型外贸企业,需管理跨境订单与海外客户关系,基础版年费用约3万-10万。 为便于快速对比,以下整理了8款产品的核心信息: 结合企业规模与行业特性,可参考以下匹配方向: A1:CRM以客户全生命周期管理为核心,聚焦销售、市场、服务端的客户关系维护与转化,目标是提升客户满意度与营收;ERP则以企业内部资源管理为核心,覆盖生产、采购、库存、财务等供应链环节,目标是优化内部运营效率。两者可通过集成实现业务数据的打通,形成完整的企业数字化闭环。 A2:中小企业需根据自身业务复杂度判断。若业务流程标准化(如普通零售),可选择功能轻量化、易上手的标准化CRM,降低成本与使用门槛;若业务有特殊流程(如工业企业全链路管理),可选择支持低成本客制化的产品,避免过度定制增加不必要的成本。 A3:主流CRM厂商通常采用以下措施保障数据安全:① 云服务器加密存储与多地域数据备份;② 基于角色的权限分级管理,避免数据泄露;③ 合规认证(如等保三级);④ 支持数据导出与本地备份。企业选型时可关注厂商的安全认证资质,以及数据管理的灵活性。 A4:可从三方面入手:① 选择易上手的系统,降低学习成本;② 开展针对性培训,结合实际业务场景演示操作;③ 建立配套激励机制,将CRM使用与销售绩效挂钩,引导团队主动使用。 A5:若企业已有ERP、财务软件、电商平台等系统,建议优先选择支持集成的CRM产品。通过集成可实现业务数据的自动流转(如订单从CRM同步至ERP),避免手动重复录入,提升整体运营效率。若企业暂无其他系统,可先部署独立CRM,后续根据需求再考虑集成。一、CRM选型前必明确的5大核心指标
二、8大热门CRM产品深度测评(2026版)
1. 超兔CRM(XTools超兔一体云):工业/工贸企业的全业务一体化底座
2. 销售易:中大型B2B企业的复杂销售流程专家
3. 腾讯EC:微信生态下的私域流量运营利器
4. 悟空CRM:小微企业的免费入门级CRM
5. 简道云CRM:低代码自定义的灵活解决方案
6. 金蝶云·星辰:业财一体的财务友好型CRM
7. 红圈CRM:外勤团队的移动管理专家
8. 小满CRM:外贸企业的跨境全链路管理工具
三、核心产品横向对比表
产品名称 核心定位 核心能力 适配行业 预算范围(年) 超兔CRM 工业/工贸全业务一体化底座 CRM+进销存+生产+财务+AI智能体 机械制造、电子元器件、贸易 2万-8万(基础版) 销售易 中大型B2B复杂销售流程管理 商机阶段管控、跨部门协同 IT解决方案、高端装备制造 10万起(基础版) 腾讯EC 微信生态私域流量运营 微信深度集成、智能触达SOP 教育、医美、母婴零售 1万-3万(基础版) 悟空CRM 小微企业免费入门CRM 基础客户管理、轻量化易上手 初创公司、小型工作室 免费版(10人内)/5千-2万 简道云CRM 低代码自定义CRM 可视化表单搭建、个性化看板 设计公司、工程服务 按需付费(基础版约1万起) 金蝶云·星辰 业财一体化CRM 销售-财务数据联动、税务对接 贸易、批发零售 约2万-5万(基础版) 红圈CRM 外勤团队移动管理 位置管控、智能工单派单 家电售后、建材地推 约3万-8万(基础版) 小满CRM 外贸跨境全链路管理 多语言多币种、海关数据集成 跨境电商、外贸工厂 3万-10万(基础版) 四、选型总结与建议
五、CRM常见问题QA
Q1:CRM和ERP的核心区别是什么?
Q2:中小企业选CRM时,要不要优先考虑定制化?
Q3:CRM的数据安全有哪些保障措施?
Q4:CRM落地后,如何提升团队的使用率?
Q5:CRM是否需要与其他系统集成?
Eclipse 基金会发布了Eclipse GlassFish 8.0.0。这款轻量级开源应用服务器多年来一直是 Java EE/Jakarta EE 的参考实现与兼容实现。 除了缺陷修复与依赖项升级外,本版本的新特性包括,虚拟线程支持、增强的应用安全能力,以及改进的数据访问支持。 在OmniFish团队的主导下,历经 15 个里程碑版本后,GlassFish 8.0.0 正式发布,该版本最低要求 JDK 21,并已支持 JDK 25,同时作为 Jakarta EE 11 的兼容实现。 虚拟线程支持包括,来自Jakarta Concurrency 3.1规范的托管执行器,以及GlassFish Grizzly为 HTTP 和 IIOP 请求提供的虚拟线程池。这让 GlassFish 能够以极低开销处理大量并发请求。 GlassFish 通过初步集成Eclipse JNoSQL(Jakarta NoSQL规范的兼容实现),支持了Jakarta Data 1.0规范。Jakarta Data 定义的存储库模式(repository pattern)为开发者带来了更优的体验,包括,减少样板代码、可基于领域模型与用例组织存储库,同时支持基于偏移量与基于游标的两种分页方式。 GlassFish 通过集成MicroProfile JWT Authentication 2.1与Jakarta Security 4.0规范,提供了增强的安全能力。开发者可以注入基于 JWT 的认证机制,并与安全的 REST 端点和用户界面页面结合使用。 自 2022 年 4 月OmniFish团队成立以来,GlassFish 项目一直由该团队主导,David Matějček担任项目负责人。OmniFish 为所有 GlassFish 版本提供直接支持,确保所有管理任务正确执行,并对 GlassFish 进行全面测试。OmniFish 联合创始人Arjan Tijms、Ondro Mihályi、Matějček 以及 Web 工程师Bauke Scholtz在 GlassFish、Jakarta EE、Java 应用开发与 Java 中间件生产支持方面均拥有多年的经验。 当被问及 OmniFish 完成 15 个里程碑版本并最终发布 GlassFish 8.0.0 过程中的亮点与挑战时,Mihályi 向 InfoQ 表示: 每一次重大新版本的发布,在规划、执行与保持所有内容对齐方面都是一项挑战。GlassFish 并非单一的单体项目,而是由许多内部与外部模块组成。所有内容都必须同步,所有模块都要为最终的 GlassFish 8 发布正式版本。与此同时,我们还面临来自 Jakarta EE TCK 团队的压力,需要尽早提供里程碑版本供他们运行测试套件。而且,Jakarta EE 最初计划仅支持 Java 21,但是他们又突然决定同时支持 Java 17。Jakarta EE 11 要正式发布,至少需要有一个通过认证的服务器,在当时,GlassFish 实际上是唯一可行的选择。因此我们不得不额外提供一个支持 Java 17 的版本。这一切都给 GlassFish 团队与背后主导开发的 OmniFish 带来了巨大压力。 GlassFish 8.0 的一大亮点是对全新 Jakarta Data 规范的支持,同时支持 NoSQL 与持久化(JPA)存储库。我们与 Eclipse JNoSQL 项目合作,该项目已拥有可复用的 NoSQL 数据库 Data 实现。OmniFish 则为 JNoSQL 增加了 SQL 数据库支持。两个项目都能够从中受益,GlassFish 获得了对 NoSQL 与 JPA 实体的存储库支持,而 JNoSQL 则获得了可复用的 JPA 后端。 另一大亮点是对虚拟线程的支持。这项工作由来已久,Java 21 发布后不久,OmniFish 就为 GlassFish 构建了一个扩展,使其能够在虚拟线程中运行 HTTP 请求。不过,将其正式加入 GlassFish 项目颇具挑战,因为当时 Grizzly 模块还无法兼容需要 Java 21 的代码。最终,我们在需要 Java 21 的 Grizzly 5 与 GlassFish 8 中实现了成功集成。为了在托管执行器中支持虚拟线程,我们与 Payara 团队在 GlassFish Concurro 组件上密切合作,该组件也被用于他们的服务器。 还有许多值得一提但不那么直观的改进。我们在开发 GlassFish 8 的同时,也在并行增强 GlassFish 7。我们引入了大量结构与性能优化,包括在 GlassFish 7.1 中初步实现 JPMS 模块化,并将这些改进合并到了 GlassFish 8 中。总而言之,GlassFish 8 不仅带来了新版 Jakarta EE,还集成了 MicroProfile Health、对最新 Java 版本的支持、多项 GlassFish 专属的新特性,以及由全面测试套件与维护团队保障的生产级质量。 GlassFish 拥有长达 30 年悠久历史。它最早于 1996 年 1 月以 Kiva Enterprise Server 的名称面世,同月 JDK 1.0 发布。在发展历程中,它历经多家公司与多次更名:1997 年 Netscape 收购 Kiva 后更名为 Netscape Application Server(NAS),1999 年 Sun 与 Netscape 结盟后更名为 iPlanet,2002 年随版本 7 发布后更名为 Sun ONE Application Server(S1AS/SOAS),2004 年随版本 8 发布后更名为 Sun Java System Application Server(SJSAS),最终在 2005 年,基于 SJSAS 捐赠的源码成立了全新的开源项目 GlassFish。 2006 年,GlassFish 1.0 成为 Java EE 5 的兼容实现。 有关本次版本发布的更多细节,可查阅发布说明。 查看英文原文:GlassFish 8.0 Delivers Compatibility with Jakarta EE 11, Enhanced Security and Improved Data Access
最近有个需求,希望家庭成员能在某个时间段的时候,才有某个摄像头的权限。
这个好像米家没这样的精细权限控制,想到的方案是,调用米家的加入 家庭成员和取消家庭成员的 api ,定时脚本去处理。
请问各位大佬
有这样的 open api 吗?还是要抓包?
别的品牌摄像头有这样的功能吗,能接入米家么。家里都是米家生态。不太想再安装一个 app
今日,博云科技正式发布了AI原生智能体平台BoClaw。作为面向开发者和知识工作者的智能化生产力工具,BoClaw具有极简安装、便捷使用的特点。BoClaw以“数据不出域、权限精细化、技能可定制”为核心设计理念,集成AI对话协作、技能扩展、多平台IM远程控制、定时任务等核心能力,通过一站式的智能解决方案,打破传统工作流程中的效率壁垒,让AI真正深度融入文档处理、代码开发、创意设计、远程办公等多元工作场景,为专业人士带来工作效率的全方位提升。 》》官方下载地址:https://boclaw.ai《《 在数字化办公的当下,开发者和知识工作者常常面临多工具切换繁琐、AI能力单一、远程协作不便、重复任务耗时、智能体本地安装非常复杂、使用还不够便捷等诸多痛点。 与此同时,企业对数据安全、权限管控、系统对接的要求日益严苛。BoClaw的诞生,精准直击这些行业痛点,以强大的功能矩阵和人性化的设计,极简安装和便捷使用,重新定义AI生产力工具的使用体验。无论是程序员高效编写代码、分析师快速完成数据报告,还是设计师实现创意落地、职场人处理日常办公事务,BoClaw都能成为适配多元场景的智能搭档,让复杂工作变简单,让重复工作被解放。 BoClaw实现全程低门槛、一键化、可视化安装,目前支持macOS(Apple Silicon/Intel)、Windows 10+、Linux(x64/ARM64)及主流浏览器(Web沙箱模式)。 根据指引和系统提示,非技术人员也可以在10分钟内完成下载和安装,并在30分钟内完成从0开始的准备工作,让BoClaw开启智能化工作。 BoClaw所有对话、文件、记忆数据存储在用户本地,支持私有云、物理机、离线环境部署,数据不出域,满足用户对数据保护的要求。 执行层:基于博云深耕14年的虚拟化技术,代码执行与文件操作在隔离沙箱中运行,安全不触达主机。 权限层:AI调用系统工具前可逐条审批,工具级权限管控,一人一实例权限隔离,每个操作都在管控之下。 分发层:FoLib私有技能仓库+技能审核,杜绝恶意插件,实现企业内技能统一管理。 客户端 Agent 模式:面向开发者与专业用户。本地直连大模型,零延迟响应;支持文件系统直接读写,提供完整 IDE 级操作体验。 客户端沙箱模式:面向全员与客户端用户。一键下载安装沙箱至本地环境;VM 级安全与权限隔离,沙箱数据与本地数据完全分离,兼顾便捷与安全。 Web 沙箱模式:面向企业用户即将推出。浏览器即开即用,免安装免配置;云端 VM 级虚拟化沙箱隔离,安全权限可控,多用户并行互不干扰。 BoClaw的协作对话(Cowork)模块将多轮AI对话协作的能力发挥到极致,真正实现了从“问答”到“执行”的跨越。其支持流式对话模式,完美兼容Markdown、代码高亮、LaTeX、Mermaid等多种格式,让开发者写代码、知识工作者做分析时,无需切换工具即可实现内容的专业呈现。 在AI工具调用环节,BoClaw设计了灵活的权限审批机制,用户可逐条审批或一键允许AI调用系统工具,兼顾效率与安全;同时提供本地、沙箱、自动选择三种执行模式,用户可根据工作内容的隐私性和复杂度自由选择,既保障敏感数据的安全,又能充分利用云端算力。 在实际工作中,用户可在对话中直接附加docx、xlsx、pdf等各类文件,并自定义工作目录,AI将直接基于文件内容进行分析和处理;而Artifacts预览功能则支持HTML、SVG、React、Mermaid在安全沙箱中实时预览,让设计、开发成果可视化呈现。 此外,BoClaw预置了PPT制作、数据分析等丰富的快捷操作模板,用户一键即可启动专业工作流程。 BoClaw构建了强大的技能系统(Skills),成为其提升工作效率的重要抓手。 该系统拥有36项内置技能,分为文档处理、信息检索、创意设计、自动化、通讯/系统、元技能六大分类,全方位覆盖日常工作的各类需求。 不仅如此,BoClaw支持技能热加载,无需重启应用即可完成技能的更新与启用。同时搭配专属技能市场,用户可浏览、安装海量在线技能——目前社区已贡献14,000+技能,持续为AI能力升级,让工具始终适配不断变化的工作需求。 针对企业客户,BoClaw独创FoLib私有化技能仓库。企业可自建内网技能中台,实现技能的统一管理、安全分发与版本控制,支持CI/CD集成,既享受开源生态的丰富,又守住核心业务的安全。 BoClaw创新打造的记忆系统(Memory)让AI拥有了“个性化记忆”能力,彻底摆脱了传统AI工具“记不住、不了解”的痛点。系统支持显式记忆与隐式提取双重模式,用户可主动触发记忆的保存与删除,AI也能自动识别用户的个人档案、工作偏好等信息;同时设置了严格、标准、宽松三档安全等级,结合LLM二次验证和TTL缓存机制,对边界案例进行智能判断。记忆数据本地存储,用户可随时查看、编辑、删除,让AI的服务更贴合个人工作习惯,越用越顺手。 定时任务(Scheduled Tasks)功能则让工作实现“无人值守”的自动化运行,支持单次、每日、每周、每月及Cron表达式等多种任务调度方式。用户可对任务列表进行启用/禁用、编辑、删除等精细化管理,系统会完整记录任务执行历史与全局日志,每次执行还会自动创建Cowork会话,用户可随时回溯执行过程与AI输出结果。无论是定时生成数据分析报告、定时同步文件,还是定时执行自动化脚本,BoClaw都能精准完成。 针对当下远程协作、移动办公的需求,BoClaw打造了IM远程控制(IM Gateway)功能,通过钉钉、飞书、企业微信、Telegram、Discord等主流IM平台的机器人,实现远程触发AI任务的操作。 用户只需在手机或其他终端的IM软件中发送指令,BoClaw即可在电脑端自动完成文档处理、代码生成、数据分析等工作,并实时反馈结果,让用户在外出、出差等场景下也能高效处理工作,真正实现“随时随地办公”。 BoClaw在AI模型支持方面做到了高度开放与兼容,支持40+主流模型,包括Claude、GPT、DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱GLM、Gemini、Ollama等,同时支持自定义端点接入,让用户可根据工作需求自由选择AI模型。内置的OpenAI兼容代理实现了Anthropic与OpenAI API格式的无缝桥接,无需复杂配置即可实现多模型的切换使用。 BoClaw支持加密配置的导入与导出,对AI模型的API Key等敏感信息进行加密保护,全方位保障用户的账号与数据安全。 BoClaw 支持系统工具的在线接入与统一权限管理。权限体系与技能系统深度打通,实现用户与 BoClaw 1:1 权限映射——用户能操作的,BoClaw 才能操作;用户无权访问的,BoClaw同样受限。每一次工具调用都经过权限校验,确保 AI 在既有安全边界内执行任务,做到操作精准、结果可靠、权限可控。 BoClaw核心差异化定位:极简安装,便捷使用· 数据不出域·技能可定制·系统全连接 BoClaw将“极简”贯穿产品设计全流程,打造了三步式便捷使用流程: 桌面端直接使用:新建协作对话,输入提示词,AI自动执行,快速获取结果 远程使用:一键配置IM机器人,通过钉钉、飞书等发送消息,BoClaw执行并回复 拓展能力:在技能市场一键浏览、安装在线技能,启用后直接增强AI能力。 注:BoClaw完美支持macOS(Apple Silicon/Intel)、Windows 10+、Linux(x64/ARM64)及主流浏览器(Web沙箱模式),在不同设备上均能提供一致的使用体验。 BoClaw现已正式发布,个人用户可访问官网免费下载使用,企业用户可申请私有化部署方案与技术咨询。 》》官方下载地址:https://boclaw.ai《《
极简安装,便捷使用
极简安装,便捷使用

数据主权:本地优先+私有化部署
安全管控:三层防护体系
多模式架构:覆盖全员

全场景AI智能体,从“问答”到“执行”
强大的技能生态:36项内置技能+
14,000社区技能+私有化技能仓库
开发与自动化:面向开发者的编程辅助、自动化测试与定时任务工具,支持网页游戏开发、浏览器自动化、前端界面构建、代码计划及项目管理。
办公与文档处理:覆盖日常办公的文档编辑、表格处理、演示文稿制作、邮件管理及文件整理,让文档协作与任务跟踪更高效。
创意与内容生成:预置seedream、seedance、canvas-design、frontend-design等能力,为设计师、营销与内容创作者提供图像/视频生成、海报设计、社交媒体文案创作及小说编写等AI辅助工具。
信息检索与查询:一站式获取天气、影视、音乐等实用信息,快速响应各类查询需求。
个性化元能力:具备skill-creator能力,支持用户自定义工作流、创建专属技能,实现AI能力的个性化定制与扩展。
记忆系统+定时任务,
让AI更懂你,让工作更自主
多平台IM远程控制,打破空间限制
多模型兼容+加密配置,兼顾能力与安全
支持在线工具接入,实现AI可控运行

BoClaw与其他产品的区别

多元应用场景

极简使用流程,全平台适配
安装并一键配置AI模型API Key
主流视频会议工具深度解析:高效协作的数字化选择 高清音视频体验:支持1080P高清画质,结合智能降噪与回声消除技术,确保沟通清晰顺畅。 多样化协作支持:提供屏幕共享、互动白板、实时投票等工具,激发团队协作活力。 智能会议辅助:内置AI助手,可自动提炼讨论要点,甚至模拟参会者进行基础问答。 二、云屋视频会议:智能高效的协作平台 灵活接入与稳定连接:支持网页、客户端、移动端等多种入会方式,并在网络波动时保持音视频流畅。 会议室资源管理:集成会议室预约与状态查看系统,有效解决线下场地协调难题。 智能化会后处理:自动生成文字记录,支持内容检索与关键信息筛选,减轻人工整理负担。 三、Zoom:全球部署的跨域沟通专家 优异的网络适应性:即使在带宽有限的条件下,仍能保持低延迟、高清晰的通话质量。 极简操作体验:创建与加入会议流程直观,适合各类技术背景的用户快速上手。 企业级安全防护:采用端到端加密、会议密码、等候室等多重机制,保障会话隐私。 四、钉钉会议:生态整合的协同工作门户 生态内无缝衔接:会议可关联日程安排、群组聊天、云盘文件,实现信息自然流转。 灵活的设备适配性:支持会议室硬件终端、个人设备等多种接入方式,适应不同规模场景。 信息结构化处理:可将会议讨论内容自动归类整理,便于后续追溯与任务跟进。 五、华为云会议:安全可靠的企业级方案 灵活的部署模式:支持公有云、私有云及混合云部署,满足不同企业的数据管理需求。 沉浸式会议体验:通过智能取景、多画面布局、虚拟背景等功能,提升远程临场感。 全流程服务支持:提供从部署、培训到技术保障的全程专业服务,确保系统稳定运行。 六、Microsoft Teams:集成办公的生态中枢 深度Office集成:在会议界面中可直接编辑Word、Excel、PowerPoint文档,无需切换应用。 任务与项目管理:通过内置的Planner、To Do等工具,将会议决议转化为可跟踪的任务。 AI效率提升:借助Copilot等智能功能,自动生成讨论摘要、提取行动项,辅助决策执行。 七、讯飞会议:语言智能驱动的沟通桥梁 多语言实时互译:支持数十种语言与主要方言的转写与翻译,降低语言沟通障碍。 高精度文字转写:语音识别准确率行业领先,可自动区分发言人并生成结构化文本。 智能内容归纳:自动分析讨论内容,提炼核心议题与决议要点,输出清晰的会议总结。 八、WPS会议:轻量便捷的文档协作伴侣 低门槛快速启用:界面简洁,无需复杂配置即可发起或加入会议。 文档协同聚焦:参会者可同步查看、编辑演示中的文档,讨论与修改同步进行。 跨平台一致体验:支持Windows、macOS、iOS、Android等多系统,保障各设备端体验流畅。 总结
在当今工作场景中,会议常常被视为效率的阻碍——流程冗长、内容分散、参与感低成为普遍痛点。然而,选择合适的视频会议工具,能够从根本上改变这一现状,让会议成为推动工作的有效环节。本文将对当前市场上八款具有代表性的视频会议平台进行梳理,从功能特点、适用场景等维度展开分析,助您找到更匹配团队需求的解决方案。
一、腾讯会议:稳定易用的国民级应用
腾讯会议依托稳定的云端服务架构与广泛的用户基础,已成为国内众多企业与个人的首选。该平台以简洁的操作界面与可靠的音视频质量为核心,同时融入了智能化元素,使线上交流更具效率。
主要功能亮点:
云屋视频会议注重效率与安全,致力于通过技术手段简化会议流程。其特色在于融合了多项智能处理功能,尤其擅长应对多语言、多文档的复杂会议场景。
核心优势:
Zoom以其出色的国际链路优化与高稳定性著称,广泛用于各类跨国会议、线上研讨及大型行业峰会。在用户友好性与安全性方面也积累了良好口碑。
突出特点:
作为阿里巴巴旗下智能办公平台的重要组成部分,钉钉会议不仅提供专业的视频会议能力,更与日程、审批、文档等办公模块深度打通,构建了一体化的工作协同环境。
关键能力:
华为云会议依托华为在通信领域的技术积累与全球网络资源,专注于为企业及组织机构提供专业、安全的视频会议服务,在数据合规与系统稳定性方面表现突出。
核心特性:
Microsoft Teams不仅是视频会议工具,更是整合了聊天、协作、文件管理及业务流程的工作平台。尤其适合已使用Microsoft 365生态的用户,实现工具间的无缝联动。
特色功能:
基于科大讯飞领先的语音识别与多语言处理技术,讯飞会议在语音转写、实时翻译、会议纪要生成等方面具备显著优势,特别适合跨国、跨方言的交流场景。
技术亮点:
WPS会议延续了金山办公产品轻快、易用的特点,并与WPS Office套件紧密集成,使文档演示、协同编辑与视频交流融为一体,适合中小团队及个人用户快速开展协作。
产品特色:
不同的视频会议工具在定位、功能侧重与适用场景上各有千秋。企业在选择时,应综合考虑团队规模、协作习惯、安全要求及现有系统生态,从而找到最能提升沟通效率、助力业务推进的那一款。合适的工具不仅是技术的应用,更是工作方式与团队协作文化的塑造者。
手持 iPhone 13PM 感觉已经有点不太好用了,打炉石都能掉帧,电池健康度也只有 77%,刚京东看了下以旧换新+国补,3000 可以买 iPhone Air ,是等 618 还是现在就可以换了?还是说 Air 不值得换,得换 PM 版本?
当企业官网的访问者提出问题时,传统客服的响应延迟往往意味着商机的流失。在这个追求效率的时代,一种新型的智能客服解决方案正在悄然改变游戏规则。 曾几何时,部署一个智能客服系统需要技术团队的深度参与,从API对接到底层开发,整个过程耗时耗力。而现在,访答智能客服网页版的出现,彻底颠覆了这一模式。只需一行代码,企业就能在5分钟内拥有专属的智能问答机器人,这种极简的部署方式让技术门槛几乎降为零。 与传统客服机器人机械式的应答不同,基于中文RAG技术的智能客服能够深度理解上下文语义。它不仅能准确解析官网的全部内容,还能识别图片、图文混排等多模态信息,将产品参数图、活动海报等视觉元素融入问答逻辑。这种深度的内容理解能力,确保了每个回答都精准且有据可循。 企业官网内容更新是常态,而访答的知识库一键更新功能完美解决了这一痛点。网站内容迭代后,只需简单操作就能同步更新机器人知识库,前端界面无需任何调整。这种智能的同步机制,确保了客服机器人始终与官网保持信息同步。 智能客服的价值不仅在于回答问题,更在于引导用户深度探索。溯源参考导航功能让每个答案都附带原文链接,用户可一键跳转至相关页面。这种设计既增强了回答的可信度,又巧妙地提升了网站留存率,形成良性的用户体验闭环。 在数字化转型的大潮中,智能客服已不再是奢侈的选择,而是企业官网的标准配置。访答以其独特的技术优势和极简的部署方式,正在重新定义企业智能客服的行业标准。智能客服新革命:一行代码的无限可能
技术赋能:从复杂到极简的蜕变
精准应答背后的技术革新
持续进化的知识管理体系
用户体验的深度优化

对于做自媒体或者做生意的人来说,每天都会收到不少好友申请,要逐个点同意、分组打标签、再确认对方需求,确实很耗时间。很多人的做法可能是把微信里好友验证关掉,这样别人加你好友时不需要你同意也可以给你发消息。 但这样还是得你手动加一遍对方才能进行一些好友才能执行的操作(比如转账),不然会一直提示对方不是你的好友。有没有一个工具可以帮我们实现这个功能的自动化,并且可以免费使用呢。 我之前使用的微信如何自动接收好友请求并拉好友进群,不过随着微信更新4.1版本,原先的微信3.9版本有着很多限制,比如账号会出现低版本无法登录的情况。最近作者已经更新了新版本: 我简单做个使用介绍,大家还是以GitHub的描述为准,因为工具还处于初期的开发阶段,很可能会有比较大的改动。 网盘下载地址: 首先从网盘里下载需要的文件并解压,如下: 使用网盘中的绿色版微信即可,exe安装版的话会覆盖掉电脑上原来的微信,绿色版可以共存使用。 先登录微信,然后打开 这个和你使用微信同意好友申请的界面设置类似,还增加了一些额外的配置项 你按自己的需求配置完就完成了。 这个有兴趣的可以看:如何实时监听并通知公众号的发文,这里就不重复介绍了https://github.com/kanadeblisst00/pywxrobot4。使用教程

准备工作
https://www.123865.com/s/ihEKVv-Sflx?pwd=vCI5#
开始使用
自动同意好友申请.exe,在菜单栏里的功能->插件设置配置一下你需要在同意好友时做的一些设置。

备注无法做到通用配置,所以就没有增加这个配置选项。其它的字段详细解释如下:标签分类:是否需要根据发送的申请内容将好友分类到某个标签里,目前是通过设置关键词列表来实现。当好友的申请内容包含关键词时,如果正好存在这个关键词标签,则将该好友放到该标签下。消息免打扰:是否需要在同意好友请求后,将好友的消息设置免打扰朋友圈权限:跟界面上一样,有五个:默认、仅聊天、不看他、不让他看、不看他|不让他看发送问候语:当申请内容为空或者是我是...这种就给他发送设置的问候语,很多人加好友不说明来意,加完后也不发消息,还得问一句才知道。仅关键词: 只有匹配到关键词的申请才会自动同意关键词列表:关键词用于标签分类和仅关键词通用配置项
整理|华卫 “真不敢相信旧金山湾区居然有人要花 6000 美元请人上门安装 OpenClaw。”今日,X 上一条这样的帖子引发热议。 这是海外代装平台 SetupClaw 给出的明码标价:托管安装 OpenClaw3000 美元,含 Mac mini 硬件的远程配置 5000 美元,含 Mac mini 硬件的现场配置 6000 美元。有人评价道,“价格确实离谱,但市场需求是真实存在的。” 短短两月,OpenClaw 以一个个人智能体的身份在全球掀起现象级安装热潮,远超此前任何一款 Agent 产品的公众影响力和普及程度。在国内平台,“OpenClaw 上门安装”的帖子也不断刷屏,服务提供者的 IP 蔓延到全国各地,报价普遍在几百到一千不等,还有人为了接单不仅上门部署还送“做饭服务”。 与此同时,已经有人靠这波安装热潮赚翻了。SetupClaw 创始人 Michael 更是号称靠这门手艺,有望年入百万美元。小米则是直接把“龙虾”搬到了手机上,小米手机版 AI Agent“Xiaomi miclaw”在昨日开启封测。 面对如此热潮,昨天,腾讯云团队也下场为大众提供了帮助大家安装 OpenClaw 的服务:“你带着笔记本电脑去现场,就能把小龙虾带回家”。 据悉,腾讯云这次一共派出了 20 位工程师到场摆摊讲解。在深圳腾讯大厦楼下,排起了长队,其中还不乏小学生和满头白发的老人。3 小时内,数百台 OpenClaw 成功上线。 这场颇具话题性的“线下养虾”活动,甚至还获得了 OpenClaw 创始人的转发。 然而巧合的是,腾讯云昨天还在线下大规模推广、现场帮用户装机;今天,“OpenClaw Exposure Watchboard”的公开监控页面上,就已经新增了好几例来自腾讯云服务器的暴露实例。 在“OpenClaw Exposure Watchboard”的全部网页上,列出了超 25.8 万个暴露在公网的 OpenClaw 实例,覆盖美国、新加坡、中国大陆等多个地区。 而除了安全暴露,费用问题也开始浮出水面。 “OpenClaw 很有趣,但如果不小心,它也会耗尽你的钱包。”此前,就有开发者指出,OpenClaw 必须接入外部模型才能让它运转,其在模拟全天候助理的待命状态过程中内置了一套心跳(Heartbeat)机制,每隔 30 分钟自动醒来检查事项,而每次的唤醒都会消耗 token,算下来一个月即使没有实际产出、仅靠心跳机制也要烧掉近 750 美元。 事实上,OpenClaw 的各种安全事故绝不在少数。 几天前,一位开发者在使用 OpenClaw 时突然收到银行短信:他的信用卡额度被刷爆了!查看日志后,他发现罪魁祸首是几天前刚刚部署的 OpenClaw 实例。 他用 OpenClaw 编写了自动化脚本,通过 noVNC 将 Chrome 浏览器直接暴露在公网(端口直连映射),本意是远程调试浏览器自动化流程。结果,Chrome 里保存的支付方式、Cookie、自动填充的信用卡信息,直接变成了公开的“自助 ATM 机”。攻击者发现了这个暴露的 VNC 实例,短短几分钟就将信用卡刷爆。 简单来说,因为其 OpenClaw 服务暴露在公共互联网上,攻击者访问后窃取了保存在 Chrome 浏览器中的信用卡信息。 值得注意的是,这些并非个例,而是一场系统性安全灾难。OpenClaw(含沙箱浏览器入口)默认将服务绑定至 0.0.0.0 (全网卡监听),早期版本 x11vnc 甚至启用 -nopw (无密码认证)。这意味着,运行 Docker 时若未添加 --network host 或显式限制端口发布,等同于将整个浏览器桌面直接丢进公网。 “这些 Agent 就像以前的共享软件,存在大量安全漏洞。”有人说道。 前不久,Cato CTRL 的高级安全研究员 Vitaly Simonovich 也披露了一起让 Agent 圈警醒的案例:攻击者通过一台遭入侵的、基于 OpenClaw 的 AI 个人智能体,拿到并出售英国一家自动化公司 CEO 电脑的 root shell 访问权限,甚至还把这项权限直接挂上暗网出售,开价 2.5 万美元。 但真正值钱的,甚至不是 root 权限本身,而是这位 CEO 背后的 OpenClaw 实例。因为这款 AI 私人助理,早已在悄无声息地替攻击者“攒情报”:关于家庭、爱好和财务的私人对话、公司完整生产数据库、Telegram 机器人账号信息,甚至还有 CEO 正在开发的 Trading 212 交易机器人可用 API 密钥。 卖家“fluffyduck”将目标公司描述为一家拥有 11–50 名员工的英国小型自动化公司。该公司主要开发可编程逻辑控制器(PLC)、安装工业机器人、制造定制装配机和自动导引车(AGV),同时还是西门子的合作伙伴,公司资产规模约为 80 万英镑。 他甚至还特意强调,这位 CEO 直到当时还在持续与这个 AI 助手聊天,“边聊边泄露”,因此是一个“近乎完美的目标”。 具体来看,这个被挂到暗网出售的 OpenClaw 实例,几乎等于把一个 CEO 的数字生活和一家公司的运营底牌一起交到了攻击者手里,包括: OpenClaw AI 助手的完整访问权限(包括全部对话、上下文和长期记忆) OpenClaw 控制台账号凭证 CEO 的 Telegram 机器人 token 和 chat ID Trading 212 交易 API 密钥(CEO 正在开发交易机器人) CEO 向 AI 透露的大量个人信息,包括家庭情况、妻子、孩子、兴趣爱好以及家庭联系人 更夸张的是,数据库层面的暴露也不是零散信息,而是高度完整的企业运营数据,涵盖客户联系人、现金流预测、人工成本、采购订单、项目进度、资源可用性、排班模式、通知偏好等几十张业务数据表。也就是说,黑客盯上的,已经不只是你的电脑,而是你身边那个最懂你、也替你记住一切的 OpenClaw 个人助理。 “2026 年最大的安全风险,不在于 AI 有多智能,而在于开发者把本地等同于安全。OpenClaw 再强大,也挡不住一次 0.0.0.0 的疏忽。”当前,所有 OpenClaw 用户们都需要警惕其风险了。 事实上,OpenClaw 创始人 Peter 早就提醒过,这个项目最初并不是为了公网环境设计的,但阻止不了大家把它直接放公网上。Peter 表示,Openclaw 的 Web 服务最早只是一个本地调试工具,默认使用场景是本地可信网络,所以没有公网必需的安全机制。 最近,OpenClaw 也开始尝试通过权限收紧来降低风险。例如,在 2026.3.2 的新版本中,默认工具权限被大幅限制,只保留了 messaging(消息)权限,像 coding、system 等涉及系统操作的能力都被默认关闭。 但从开发者社区的反馈来看,这种限制也并非不可绕过。有开发者在 X 上调侃道: “新安装的 2026.3.2 版本默认只有 messaging 权限,其它 coding、system 权限全没了……你的龙虾只能陪你聊天了。” 不过,如果直接修改 openclaw.json 配置文件,把 messaging 改为 full 或删除限制,再重启服务,“一只活蹦乱跳的龙虾就回来了”。 换句话说,虽然官方已经开始收紧默认权限,但对于熟悉部署流程的用户来说,这些限制并不难被修改。而在越来越多人把 OpenClaw 部署到公网服务器的情况下,这种“默认安全 + 手动放开权限”的模式,究竟能在多大程度上降低风险,仍然是一个值得观察的问题。 值得注意的是,Anthropic 和谷歌正在严厉打击在其平台上运行 OpenClaw 的用户。Anthropic 更新了使用条款,明确禁止通过第三方工具使用 Claude 订阅的 OAuth token(包括 OpenClaw 这类封装工具)。谷歌也突击封杀使用开源智能体 OpenClaw 的开发者账号,并指控他们存在“恶意使用”行为。 CNBC Deirdre Bosa:如今,OpenClaw 在中国的热度,甚至可能已经超过了硅谷。 字节跳动、阿里巴巴、腾讯都在围绕它打造云服务;线下聚会动辄三百人规模;甚至连“上门安装 OpenClaw”,都开始变成一门火爆的副业。 而在美国这边,却是另一番景象:Anthropic 和 Google 正在加强限制,打击用户通过它们的平台运行 OpenClaw。 上月,中国工业和信息化部也发布安全警报,警告 OpenClaw 存在相关风险。警报指出,监控发现某些 OpenClaw 部署在默认或不当配置下会引发较高的安全风险,使其极易受到网络攻击和信息泄露。 “这就像让⼀个握有你全部秘密(API Key、 密码) 的笨⼩孩出⻔办事, 路上随时可能被⼏块糖(Prompt Injection) 骗⾛你家地址。”对于热门的 OpenClaw,前 Meta AI 研究总监⽥渊栋在近日的一场对话中这样评价。据称,他在试⽤OpenClaw 两⼩时后选择了卸载,核⼼担忧就是安全。 参考链接: https://x.com/landiantech/status/2029946380039684322?s=20 https://x.com/evilcos/status/2029939612941176872 



昨天刚装上,今天就“裸奔”了?!

信用卡刷爆、CEO 电脑被黑产出售 Root 权限



为什么这类 Agent 天生不安全

最近总是遇到一个问题:
我拖一堆零散文件、截图、下载附件……
然后不知道放哪。
桌面放着又乱,Finder 里开窗口又很打断节奏。
我想要一个 “先随手放一边,等会再处理” 的地方。
于是我就自己写了一个小工具 —— Pocket。
技术上其实很朴素:
没有什么黑科技,重点是 体验顺手。
我自己放在电脑上用了一段时间,
发现 每天都会用到很多次。
然后我突然意识到:
也许不只是我一个人需要这个东西。
目前这个工具还处在很初期的阶段:
特别想知道,这种 “临时口袋” 在你的工作流里有没有价值?你更希望它保持极简,还是慢慢变强?以下是我的路线
哪怕一句很主观的感受也很有帮助。
如果大家觉得这个方向是对的,我会继续打磨它,
可能会 开源,也可能会 做成一个正式的小工具。


总之,这是我做的 一个只解决一件事的小工具,
也是我自己 最想每天用的小玩意。
从「AI For What」到「Value From AI」,100+可落地实践案例打通 AI 实战最后一公里! 4 月 16 日-4 月 18 日,QCon 全球软件开发大会将在北京举办。本届大会锚定 Agentic AI 时代的软件工程重塑,聚焦 Agentic AI、多智能体协作、算力优化、技术债治理、多模态和 AI 原生基础设施等前沿话题,邀请来自腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、小米、网易等企业技术专家,带来百余项真实落地案例,系统性分享前沿洞察与实战干货,以技术共创探索 AI 落地新路径。 阿里云高级技术专家马云雷已确认出席 “Agentic Engineering” 专题,并发表题为《从 Demo 到规模落地:AIOps Agent 在复杂云原生场景下的研发范式与数据飞轮实践》的主题分享。当前,Agent 已成为企业执行复杂任务的核心载体。但在运维等深水区,开发者常面临“Demo 惊艳,落地乏力”的困境:面对海量异构的日志、指标与动态拓扑,Agent 极易产生幻觉,且性能与成本难以平衡。本次分享将以云原生基础设施智能运维 Agent 的研发过程为核心案例,深入探讨如何打破传统研发模式,构建以统一语义层 UModel 为底座、以数据飞轮为驱动的 Agent Engineering 新范式。 马云雷,拥有 14 年可观测行业经验,从 0 到 1 参与可观测体系建设,主导日志采集、查询、向量搜索、大模型可观测等模块,支撑阿里云可观测实现日处理百 PB 级数据、秒级查询百亿数据。目前专注 Data+AI 方向,探索 Data for AI 与 AI for Data:基于多模态存储检索、数据飞轮、Agent 记忆等赋能 Agent 迭代与训练;依托 Agent 实现 NL2SQL 可执行率 98%,持续迭代 AIOps Agent,在 Agent 研发与运维中沉淀实践,助力构建高效 Agent 数据基座。他在本次会议的详细演讲内容如下: 演讲提纲 AIOps Agent 落地微服务场景的深水区挑战 复杂云原生架构下的故障模式:为何传统 RAG 无法处理动态拓扑与海量日志? Agent 规模化落地的核心障碍:语义断裂、不可度量、成本失控。 2. 构建行业知识的本体:基于统一语义层 UModel 的世界模型 解决 LLM 对数字世界的理解鸿沟:如何将异构运维数据抽象为统一语义表述。 算子下推与大小模型协同:如何降低 90% 以上的 Token 消耗并提升响应时延。 案例展示:Agent 如何在统一地图上实现有方向的根因分析。 3. 数据进化:从在线运行时数据到 Agent 可靠性飞轮 构建全链路观测体系: 如何通过高质量、无侵入的探针采集 Agent 运行时数据,实现对 Agent 执行路径的深度 Debug。 高质量数据集的持续沉淀: 从海量生产 Trace 中自动化提取、清洗出具有高置信度的数据集用于评估和 RL。 自动化回归与评估: 建立基于实时数据的回归评估机制,确保 Agent 的每一次版本迭代、Prompt 修改或模型升级都“有据可依”。 4. 记忆增强:基于 Context 知识沉淀的长程交互优化 从短期机器挖掘长期价值: 如何将 Agent 的上下文知识转化为长期记忆,沉淀用户交互习惯与专业运维经验。 提升理解准确率: 记忆系统如何辅助 Agent 更好地理解用户意图,解决语义理解的 gap,减少重复问询,提升复杂问题的首轮解决率。 5. 总结:Agent Engineering 的未来范式 DevOps 流程的变化:从 Dev/Ops 分离,到 DevOps 一体化。注重挖掘运行时数据的价值,持续性迭代 Agent 应用的质量。 这样的技术在实践过程中有哪些痛点? Agent 评测难: 解决基于 LLM 的评估系统置信度不高、End-to-End 指标过粗无法指导优化的问题。 数据利用率低: 解决线上运行的大量 Trace/Log 无法有效转化为模型进化资产的痛点。 落地门槛高: 提供一套从碎片化数据到结构化 Agent 决策的标准化路径。 演讲亮点 UModel 统一语义层,解决 LLM 语义世界和数字世界的理解鸿沟; 在线数据飞轮,基于 Runtime Trace 持续迭代 Agent 的质量。 听众收益 深水区实战: 深入分享 AIOps 这一最复杂 Agent 场景的真实踩坑经验。 工程化范式: 完整介绍一套可复用的 Agent Engineering 方法论,涵盖从语义观测、分层评测到数据回流的全链路。 技术前瞻: 探讨统一语义层解决 Agent 幻觉和不可靠的问题,通过数据飞轮持续迭代提升 Agent 的质量。 除此之外,本次大会还策划了Agentic Engineering、多模态理解与生成的突破、记忆觉醒:智能体记忆系统的范式重塑与产业落地、具身智能与物理世界交互、Agent Infra 架构设计、AI 重塑数据生产与消费、AI 原生基础设施、AI 驱动的技术债治理、小模型与领域适配模型、大模型算力优化、Agent 可观测性与评估工程、AI for SRE等 20 多个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。 更多详情可扫码或联系票务经理 18514549229 进行咨询。
新人第一次正经做开源项目,想装饰下自己的 profile ,就用 claude 试试水,做了一个英语签名动画生成,先上效果。

目前支持的功能
部署在 vercel 的页面 https://readme-signature-generate.vercel.app
API 使用示例:
https://readme-signature-generate-1qezc8u6a-mcoylabs-projects.vercel.app/api?signature=John+Smith&font=refined&color=black&speed=0.5&bg=%23ffffff
欢迎大家试用,提 issue 、PR 和 star 。
也希望推荐几个好用的花哨的 API 可以让继续装点我的 profile
我司不是软件企业,我在信息化部门,领导想跟风部署 openclaw,我目前在自己电脑上用 docker 部署了一套(OpenWebUI、Ollama、OpenClaw)还打算接入线上模型再做测试,现在有几个问题想咨询一个各位:
1、因为本地的 Ollama 是不能自动执行任务,有什么推荐的线上模型,token 便宜的?
2、领导要求要在其他同事电脑上部署(估计是想展示信息部门的工作),有什么快速的部署方案,其他人应该都不用 docker
谷歌研究院通过对 180 种智能体配置进行对照评估,试图解答如何设计智能体系统以实现最优性能的问题。研究团队由此得出了他们所称的“AI 智能体系统首批定量扩展原则”,结果表明,多智能体协同并不能稳定提升效果,甚至可能降低性能。 研究作者称,该研究对多个普遍认可的观点提出了挑战: 从业者往往依赖经验法则,例如,默认“智能体越多越好”,认为增加专用智能体会持续提升效果。 而他们认为,这种优势仅适用于特定类型的任务,因为增加更多智能体通常会触及性能天花板,在某些情况下甚至会损害性能。 该研究评估了五种架构,包括单智能体、独立多智能体、集中调度、点对点以及混合系统,他们发现,可并行化任务(即工作可拆分为独立的模块)能从多智能体协同中显著获益。例如: 在金融推理等可并行化的任务中,集中式协同相比单智能体性能提升 80.9%。 反之,在PlanCraft这类顺序推理的任务中,引入多智能体往往会导致效果变差: 我们测试的所有多智能体变体性能均下降 39%–70%。在这类场景下,通信开销会割裂推理过程,导致实际任务没有足够的“认知预算”。 该研究还指出了工具使用的瓶颈,也就是当任务需要更多工具调用(如 API、网页操作及其他外部资源)时,协同成本会上升。这些成本可能超过多智能体系统带来的收益,并成为决定是否采用多智能体架构的关键因素。 另一项值得注意的发现是,如果错误没有被有约束地传播,独立智能体可能将错误放大约 17 倍。相比之下,集中式协同可将错误传播限制在约 4.4 倍,因为调度器会在传递结果前对其进行校验和管理。 最后,研究人员还开发了一个预测模型,用于选择合适的架构: 开发者无需猜测是使用集群智能体还是单个强大模型,而是可以根据任务特性做出有理论依据的工程决策,尤其是其顺序依赖关系与工具密集度。 该模型对约 87%的未见过的任务配置能正确识别最优方案,决定系数(R²)达到了 0.513。 在 Hacker News 上针对谷歌这项研究的讨论中, 我们发现调度器并非核心组件,核心是为每个动作配备专用评估器,在执行结束时将结果、目标与方法进行匹配,并向调度器反馈目标达成情况。 查看英文原文:Google Explores Scaling Principles for Multi-agent Coordinationzkmon认为该研究缺乏坚实的理论基础,没有清晰解释为何某些架构会产生观测到的差异。同样,gopalv指出,虽然单智能体系统可能对错误不具备健壮性,但引入协调器未必是合适的解决方案:kioku则指出,通过使用协调器获得的 8%性能提升,可能不足以证明引入协同层所增加的复杂度与成本是合理的。