从全民养虾到产业落地，腾讯云在 Agent 时代押注了什么？
升级全栈 AI 能力。作者｜连冉2026 年，AI 产业的竞争，进入了智能体的「百虾大战」。OpenClaw 掀起的「全民养虾」热潮，让 AI Agent 从技术圈的小众概念，变成了全民热议的风口，也让所有云厂商都找到了新的增长叙事。在 3 月 27 日上海举行的腾讯云城市峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生谈到，「AI 落地不只是一道算法题，更是一道工程题。」在他看
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华为盘古大模型负责人王云鹤离职，被曝Agent创业
鱼羊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI刚刚，华为盘古大模型负责人王云鹤，宣布离职。王云鹤在北大攻读博士期间，就进入了华为诺亚方舟实验室实习，2018年博士毕业后，正式入职。8年间，王云鹤历任高级工程师、主任工程师、技术专家，2021年底升任算法应用部部长，后于2025年接棒姚骏，成为诺亚方舟实验室主任，负责盘古大模型的研发。从华为实习生到90后实验室主任王云鹤出生于1991年。本科毕业
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腾讯首次公布Agent养虾产品全景图，构建从基础设施到应用场景的完整体系
IT之家 3 月 27 日消息，腾讯云今日正式发布 Agent 产品全景图，构建了从个人到企业、从基础设施到上层场景应用的完整产品体系。该体系围绕 Agent 基础设施层、模型服务层、技能生态层、AI 应用层和安全层五个层面展开，IT之家总结如下：Agent 基础设施层定位为企业应用 Agent 的操作系统，提供安全稳定的技术底座与治理平台；模型服务层将 MaaS 平台升级为 TokenHub 大
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拐点已至！小米罗福莉最新发声：今年token增长或到100倍 AI 赛道从算力或卷向能源
快科技3月27日消息，今日上午，在 2026 中关村论坛年会 “人工智能主题日” AI 开源前沿论坛上，小米 MiMo 大模型负责人罗福莉，针对 OpenClaw 发表了专业看法。她直言：“OpenClaw 是Agent框架层面一个非常革命性、也非常颠覆性的事件，虽然深度Coding的人首选可能还是ClaudeCode，但用过openclaw的人会感受到它在Agent框架设计上是领先的， Clau
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谷歌干掉“请再说一次”！Gemini 3.1毫秒级接话，实时Agent时代来了
【新智元导读】语音AI最烦人的一句话，可能终于要被谷歌干掉了。Gemini 3.1 Flash Live 正在逼近「像人与人说话那样响应」的体验：不仅更快、更自然，连在交通声、电视声这样的真实噪音里，也更能听清你在说什么。刚刚，谷歌把语音AI最烦人的一句话狠狠干掉了：「请再说一次。」这次谷歌新发布的 Gemini 3.1 Flash Live，直接瞄准了现实生活中最乱、最吵的那些场景。https:
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Claude秘诀大曝光！Harness威力尽显
Anthropic团队的Prithvi Rajasekaran分享了一项研究，探讨了如何随着模型能力的提升，调整用于构建复杂应用的Agent Harness框架。研究从使用Opus 4.5模型开始，逐步简化并优化，最终在Opus 4.6模型上测试其有效性。初始阶段，团队使用Opus 4.5模型构建了一个复杂的Agent Harness框架，包含多个组件，如sprint结构、planner和eval
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多家顶级风投加持，金融Agent再获近2亿融资，五个月内成功完成两轮融资
金融Agent再获近2亿加码！启明红杉高瓴集体押注，5个月内连获两轮融资 思邈 2026-03-26 18:04:06 量子位 金
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DeepSeek热招Agent职位！一口气推出17个岗位，偏好重度编程文化候选人
DeepSeek公司现诚招17个与Agent相关的职位。 梦晨 2026-03-25 14:39:13 量子位 显示出公司从基础模
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海淀AI新篇章：从龙虾大赛到人工智能论坛主题日
机器之心编辑部3 月 22 日下午，北京，立春已有一段时间，中关村 AI 北纬社区热闹非凡。各类 AI 开发者、高校师生、创业者都在这片空间内集聚，「AI、OpenClaw、Agent」等词汇不断从人群中传出，几十台笔记本电脑在不停歇地运转着，面前的开发者正侃侃而谈，向评委、观众介绍自己的成果：有人搭建了自动化科研助手，有人将乍现的创意灵感变为具体可执行的商业化方案，还有人训练机械臂充当「剧本杀」
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史上最大龙虾更新，秩序全乱了
近日，智东西报道了一则与“小龙虾”OpenClaw相关的消息。在3月23日，“小龙虾”更新了2026.3.22版本，但由于这次更新采用了激进的重构方法，并没有提供兼容层，导致大量用户反馈插件无法正常使用，功能出现异常，这被认为是“小龙虾”诞生以来最严重的一次升级事故。一位网友反馈，升级后，他发现基础结构Agent无法进行配置更改，变得无法使用，最终不得不回滚到OpenClaw 2026.3.13版
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扎克伯格潜心打造CEO助手！开源「人生管理平台」引发热议
新智元报道Agent 技术正席卷整个科技界，包括社交巨头的创始人扎克伯格。据《华尔街日报》报道，扎克伯格正为自己开发一个专有的 Agent，以简化他作为 CEO 的日常工作，直接从 AI 获取所需数据，从而跳过传统的汇报流程。每天都有大量的新 Agent 工具涌现。每一款都声称能够革新你的工作方式。选择关注还是旁观，这本身就是一个挑战。AI 的发展带来了海量的信息，同时也制造了一种普遍的“错过恐惧
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AI专家卡帕西坦承：沉迷龙虾游戏引发“AI精神困扰”，不耗尽算力难求心安
智东西编译 陈骏达编辑 李水青智东西3月23日报道，在上周六发布的播客中，OpenAI联合创始人、AI大牛Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）系统梳理了自己在AI编程和OpenClaw浪潮中的一线体感与方法论，他笑称由于AI领域的飞速发展，自己仿佛出现某种“精神错乱”，在不同新事物之间疲于奔命。他还发现，当下AI编程智能体的瓶颈已不只是模型能力：“Agent做不好，多半是Ski
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在众人追捧Agent之际，光年之外为何另辟蹊径打造浏览器？
直面质疑，Tabbit 详解为什么要做 AI 浏览器。作者｜徐珊整个 3 月，「你用 OpenClaw 了吗？」成为我朋友圈里最常见的开场白。这款 AI Agent 产品的爆火，让 FOMO 情绪迅速蔓延到我身边。然而热潮之下，我们从朋友们反馈中能明显感受到人们对 OpenClaw 感受开始两极分化。有人惊叹于它能自动完成复杂任务，也有人抱怨它门槛高、Bug 多、订阅费不值。很显然，OpenCla
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北邮学子推出创新项目：“龙虾”小程序惊艳亮相2023年初
新智元报道在2026年，OpenClaw 成为了人工智能领域的一颗明星，但早在2023年1月，B站的UP主就已经推出了一个名为AstrBot的先进Agent框架，其独特之处在于它如何在技术社区中迅速扎根。当年春天，「养龙虾」成为了AI圈中最热门的话题。OpenClaw 将Agent技术从理论推向了实践，使之成为了一种流行文化现象。人们利用它来连接飞书、微信和Discord，也有人用它来监控股市、管
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具身智能的故事不好讲了
撰文｜画画宇树科技要IPO了。这条消息没有引发轩然大波，更像是一个行业话题。在今天的AI叙事里，它甚至有点无聊。毕竟过去一段时间，大众关注的是Agent和小龙虾。相比之下，一家做机器人的公司去上市，既不新，也不快。但如果把它的招股书信息打开，会看到一组不太一样的数据：人形机器人收入占比，两年内从1.88%到51.53%产销率超过95%四足机器人卖出3万台，人形机器人出货量超5500台年收入预计超过
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别再捣鼓没用的龙虾了，目前AI Agent最好的落地容器，是汽车
清晨 6:45。你的日历里标注着 9:00 在会展中心的会议。你还没起身，Agent 在后台已经完成了几轮判断。今天气温升高了几度，有点热；当天场馆周边有大型活动，常走路线预计会很堵；车辆电量还剩 62%，足够往返。于是系统自动将出发提醒从原本的闹钟时间提前至 7:20，同时将车内温度预设为 22 度，打开你惯常收听的晨间播客。等你下楼、走出电梯、拉开车门，车已经像刚刚被人收拾好一样，温度合适，路
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UIUC与清华PlugMem：重塑Agent记忆的路径探索
新智元报道目前的AI代理通常会保留长交互历史记录，但这些记录往往难以高效利用。最直接的方法是从原始记忆中检索信息，然而这种方法往往会淹没模型于冗长且价值较低的上下文中。PlugMem则将经验转化为结构化且可复用的知识，并提出一种任务无关的统一记忆模块，通过在多种代理基准上的应用来提升性能，并且消耗更少资源。随着AI代理承担的任务越来越复杂，比如长对话、多步推理和交互式网页导航等，它们需要记住并利用
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国产工作站如何让OpenClaw告别GPU闲置？
最近，光合组织发起的“龙虾局”全国线下OpenClaw体验活动吸引了众多开发者和AI技术爱好者的积极参与。这项活动从成都一路扩展至昆山、天津及杭州等地，参与者携电脑到场，享受免费安装服务并领取免费的Token算力资源。随着活动的火热进行，普通用户在部署AI Agent时遇到的一些疑问也开始显现。例如，本地部署AI Agent所需的硬件配置是什么？不少人陷入了盲目追求高性能GPU的误区，认为只有购买
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顶尖模型在新基准BeyondSWE测试中仅通过45%，AI取代程序员尚需时日
新智元报道AI编程模型在SWE-bench上的表现十分出色，但仅限于处理小型仓库的简单修补工作。BeyondSWE则提出了一种新的评估方法，旨在测试AI模型在跨仓库检索、领域知识理解、依赖关系升级和从零构建系统等方面的能力，结果显示顶尖模型的通过率骤降至45%以下，揭示了它们在实际工程思维方面的不足。近两年来，SWE-bench几乎是衡量Code Agent性能的唯一标准。从最初的解决率不到30%
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