现在 #agent# 已经能完全自动化coding了，说实话 #slock# 这个agent im模式应该是下一代 #openclaw# 的形态，兼具着 #harness# 和 #agent# 自动化的边界 最近同时vibe coding了好几个项目，一直在找能躺平开发的方案，把prd文档让ai写好，睡一觉醒来成品就给你端上来了

AI Agent 的记忆通常是黑盒——你不知道它记了什么、存在哪、能不能直接改——EverOS，10300 个 Star，把这件事做成了一堆你能打开的 .md 文件，本地跑，不依赖任何托管服务。 一句话：给 AI Agent 装一个本地优先的持久记忆层，存的是 Markdown 文件，能读、能改、能 git diff，pip 一条命令装好。 先说两个真实在用的场景： 场景一：Claude Code / Cursor 跨会话记住你的项目 你用 Claude Code 做项目，每次开新对话它就失忆了——项目用什么技术栈、之前踩过什么坑、哪些决定是故意这样设计的，全部要重新交代。 接上 evermemos-mcp（官方生态的 MCP 集成包），EverOS 把这些上下文存成本地 .md 文件，下次打开直接继续，不用重复交代背景。 场景二：多个 AI Agent 共享一套记忆 Hive Orchestrator（官方生态项目）让 Claude Code、Codex、Gemini CLI 同时作为真实进程跑，通过 EverOS 共享同一套记忆——Agent A 做完一件事，Agent B 知道，不重复踩坑，不互相打架。 为什么 .md 文件做记忆这件事值得说： （1）Markdown 是唯一真相——所有记忆都存在 ~/.everos/ 里，用任何文本编辑器打开就能看，想删、想改直接动文件，系统自动同步索引 （2）本地三件套，断网也能跑——Markdown 原文 + SQLite 存状态 + LanceDB 做向量/BM25 混合检索，不需要 MongoDB / Redis / Elasticsearch （3）用户和 Agent 分开管——用户有自己的 episodes/profile，Agent 有 cases/skills，两套独立；检索时按 user_id / agent_id / app_id / project_id 任意维度过滤 （4）Reflection（会话间自我进化）——后台自动把零散记忆合并归类，精炼 profile 和技能库，下次召回比上次准，不是纯存取的静态记忆 （5）OpenAI 兼容接口——本地起服务后 API 格式和 OpenAI 一样，现有工具直接接，不用改调用代码 装法： pip install everos everos demo      # 先跑可视化演示，不需要 API Key# everos init      # 配 OpenRouter #+ DeepInfra 的 Key everos server start 做 AI 产品、跑多 Agent 工作流、用 Claude Code 做长期项目的兄弟，这个记忆层值得接进来试试。 好东西转给需要的兄弟。🚀 #AI# Agent #开源工具# #老杨啊分享#

终于你可以在 Claude Code 里一览正在工作的牛马 Agent 的全貌了！在对话框里按“Left”或者命令行直接“claude agent”，我们现在需要一个真正的 Agent IDE 而不是 Coding IDE 🤟

🎉Clawby 正式上线 我们的 Agent 已通过审核，正式入驻 ID：3209。 Clawby 是 AI Agent 的金融 Skills 层。 我们聚合链上与传统金融专业数据，为 AI 提供可执行的金融能力，包括： 📊 实时市场行情 📈 股票 / ETF / 外汇 / 加密货币 ⛓️ 链上数据与地址分析 🌐 社交舆情（X 等） 💰 Hyperliquid、Polymarket 等专业数据 🤖 一键接入 Claude Code、Codex 等 AI Agent 让 AI 不只是会聊天，而是真正具备分析、决策与交易能力。 欢迎大家前往 搜索 Clawby，或直接输入 Agent ID：3209 下载体验。 期待大家的反馈，也欢迎把你的使用体验告诉我们，我们会持续迭代🫶

Vercel 开源了 Open Agents，一个用来搭建企业自有编程 Agent 平台的参考实现。 CEO Guillermo Rauch 说：现成的编程 Agent 在大型代码仓库上表现不行，也不了解你公司的知识体系和内部流程，所以 Stripe、Spotify、Block 这些公司都在造自己的 AI 软件工厂。 Open Agents 绑定了 Vercel 自家的 Fluid、Workflow、Sandbox 和 AI Gateway 这套底座。但不管怎么说，Open Agents 给了一个可以直接 fork 的起点。 架构分三层：前端负责会话和认证，Agent 作为持久化工作流运行在 Vercel 上，沙箱提供隔离的代码执行环境。一个关键设计是 Agent 不跑在沙箱里面，而是从外部通过工具调用（文件读写、Shell 命令、搜索等）操作沙箱。这样 Agent 的生命周期、沙箱的生命周期、模型的选择，三件事互不绑定，各自演进。 功能上已经比较完整：支持对话驱动的编程 Agent、沙箱快照恢复、仓库克隆和分支操作、自动提交和发 PR、会话分享，甚至还有语音输入。 对于正在考虑自建编程 Agent 的技术团队，这省了从零搭架子的功夫。对于没有这个需求的开发者，这个项目的架构设计本身也值得看看，尤其是 Agent 和执行环境分离这个思路，几乎是当前所有 Agent 框架都在趋同的方向。 对比下 Anthropic 的 Managed Agents。 Vercel 的 Open Agents 是开源参考实现，给你一套可以 fork 的代码，自己部署、自己改。Anthropic 的 Managed Agents 是全托管服务，你通过 API 定义 Agent 的行为，基础设施全部由 Anthropic 运行，连沙箱、状态管理、错误恢复都不用操心。 有意思的是，两者在架构核心上达成了同一个共识：Agent 和执行环境必须分离。Vercel 的文档里专门强调"the agent is not the sandbox"，Agent 从外部通过工具调用操作沙箱。Anthropic 的工程博客用了一个更形象的说法，把 Agent 拆成"大脑"和"手"，大脑（模型和调度循环）不住在容器里，通过接口远程操控沙箱。 Anthropic 的工程博客还解释了为什么要这么做：早期他们把所有东西塞进一个容器，结果容器变成了"宠物"（Pet），挂了就什么都丢了，调试还得钻进去看，而容器里又有用户数据，安全上也过不去。拆开之后，容器变成了"牲口"（Cattle），坏了就换一个，会话日志（Session）独立存储在外面，随时可以恢复。 除了架构哲学，两者的差异很明显： 模型锁定方面，Open Agents 不绑定模型，你可以接任何 LLM。Managed Agents 只能用 Claude 系列模型，但换来的是 Anthropic 在 harness 层面做的 prompt caching、上下文压缩、自动恢复这些优化，这些东西自己搭很难做好。 成本结构方面，Open Agents 的成本是你自己的基础设施费用加上模型 API 调用费。Managed Agents 是三层计费：模型 token 费 + 每小时 0.08 美元的运行时费（按毫秒计，空闲不收费）+ 网页搜索每千次 10 美元。 控制权方面，Open Agents 给你完整源码，怎么改都行，但搭建和维护是你的事。Managed Agents 上手快（有人说 30 分钟就能跑起来），但你被限制在 Anthropic 提供的 API 能力范围内。

0G Al Alliance Carnival正式启动，千万不要错过。 The 0G Al Alliance Carnival is officially live. Don’t miss it. 0G 亚太生态正在快速扩张。🌏 越来越多 AI Native 项目正在加入 0G，为社区带来更多早期参与机会。 The 0G ecosystem in APAC is growing rapidly, bringing early participation opportunities for creators and communities across AI + Web3. 本次 Carnival 将联合多个生态项目，通过线上任务、社区活动与线下曝光，共同推动 0G 生态增长，也让大家能抢先体验产品并获取早期 Alpha。 This campaign connects ecosystem projects through quests, community activations, and offline exposure to accelerate the growth of the 0G AI ecosystem. 👇 Participating Projects & Rewards | 参与项目及奖励 ━━━━━━━━━━━━━━ 🔹 @NeoSoulAI 基于 AI Agent Oracle 的原生 AI 预测市场。 AI-native prediction market powered by autonomous agentic oracles. 🎁 Rewards: • 1,000,000 NeoSoul Tokens • $OUL Points ━━━━━━━━━━━━━━ 🔹 @Ghast_AI 构建于 0G 之上的原生 AI Agent 基础设施，让 AI 记忆与交互成为可交易资产。 Native AI Agent infrastructure built on 0G — turning AI memory & interaction into tradable on-chain assets. 🎁 Rewards: • 50 Early Bird Codes ━━━━━━━━━━━━━━ 🔹 @moonfun_ai 将 Meme Token 演化为具备自主能力与社交智能的 AI Agent。 Transforming meme tokens into autonomous living AI agents with social intelligence. 🎁 Rewards: • 50,000 Moon Points ━━━━━━━━━━━━━━ 🔹 @primus_labs 面向链上链下数据与身份验证的隐私证明层。 Privacy-preserving verification layer for identity, data, and on-chain/off-chain activity. 🎁 Rewards: • Primus Reputation Score ━━━━━━━━━━━━━━ 🔹 @gmdottown 打造下一代 Agent Economy，实现 AI Agent 的自治协作与交易。 Building the next-generation Agent Economy for autonomous coordination and 24/7 AI workforce trading. 🎁 Rewards: • 50 OpenWhale Founding Member SBTs ━━━━━━━━━━━━━━ 更多 0G 生态项目即将加入。👀 More ecosystem projects are joining soon. 0G 亚太 AI 生态的增长才刚刚开始。 This is just the beginning of the 0G APAC AI expansion. 🌐 Online Quests 🌐 Offline Activations @ BEYOND Expo 🌐 Ecosystem-wide Collaboration 🌐 Early Community Rewards 更多任务与奖励即将公布，保持关注。 Stay tuned. 本次活动由 0G 生态项目 @lighthouse_2026 提供市场支持。 This event is supported by 0G ecosystem project @lighthouse_2026 for marketing.