Agent

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。

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。