openclaw平替之nanobot 源码解析(三):Markdown 驱动的系统提示词
如果你用过其他 Agent 框架,你可能会发现它们的提示词通常硬编码在 Python 文件里,或者藏在复杂的数据库配置中。但 nanobot 再次不走寻常路:它把 Agent 的灵魂交给了 Markd
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你现在是怎么用 AI 的? 帮你想个标题?润色一封邮件?还是陪你聊聊天? 如果还停留在这个阶段,那你可能正在错过 AI 时代最大的红利。 过去一年,AI 圈发生了一个静悄悄却极其可怕的巨变:AI 正在
AI时代,不是所有人都需要写代码,但所有人都需要会驱动AI干活。当Claude Code、Codex、OpenClaw等AI编程工具和Agent框架出现后,传统职能必须做出改变,我们都要成为Agent
前言 前面基本学习了 RAG 的基础使用,也简单有两个小的实战。那么 RAG 技术在现实中究竟有哪些常用的应用场景呢? 这一篇我们就以一个实战项目来将之前学的 RAG 知识串联起来。
用过 OpenClaw 的朋友都知道,它的 Skills 生态非常强大——处理文档、分析数据、写代码、自动化任务,一把抓。但有个问题:**它必须在电脑桌面前才能用。
很多人连一张高转化率的亚马逊主图需要什么标准都不知道,跑去研究模型的底层代码有什么用?看似每天都在学习新AI,实际上业务产出完全是零。
深入解读 Agent-Reach,一个给 AI Agent 提供互联网能力的脚手架工具,支持 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等平台,零 API 费用,一键安装
这次,在 2025 年 3 月 21日,浙江·杭州·阿里巴巴全球总部·访客中心,第 20 届 D2 跟大家相见啦!
在 Windows 系统下通过 openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu 安装飞书插件,解决安装过程中出现的各类报错,最终提供可落
TRAE_AGENT_SYSTEM_PROMPT 结构逻辑总结 概述 这个系统提示是Trae Agent的核心指令,定义了Agent的行为方式和工作流程。它告诉LLM如何像专业的软件工程师一样解决Gi
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