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译：AI Agent 开发生命周期 (ADLC)
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文章围绕 智能体开发生命周期（ADLC）展开，系统拆解了企业如何将 AI Agent 从一次性 Demo 转化为可复制、高稳定的生产级系统。文章深入探讨了“构建、测试、部署、监控 四大核心阶段的工程实践与工具选择，并强调了成本控制、权限审计及资产复用等治理机制的重要性，为企业规模化落地 Agent 提供了清晰的工程化实战指南
Kanban - 多 Agent 协作设计模式
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本文以生成一个契合年度热点话题又现代科技化的 Mr.Bean 节目剧本为例，说明多 Agent Kanban 协作设计模式的应用。本文使用 hermes-agent ，但其它 agent 甚至你自己开发的也是可以应用的。
OpenClaw + 云容器 = Agent 并发安全沙箱浏览器
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本文介绍 OpenClaw 如何构建安全沙箱浏览器环境。在多 Agent 并发时让浏览器也支持并发。通过容器化 Sandbox，可以实现浏览器隔离、并发任务支持以及资源回收等能力。同时分析沙箱工具权限配置的关键细节，并介绍 OpenClaw 源码调试方法。
OpenClaw 出口流量管控 - AI Agent 的新安全市场
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AI Agent 正在从工具演化为执行主体，而安全模型却仍停留在权限与资源层面。真正的风险不在资源访问，而在“意图生成与路径漂移”。本文通过 cgroup + TProxy + TLS SNI 的出口流控实验，分享一种可能的安全增强路径。未来的安全市场，或将围绕“Intent Security”重构，AI Agent 的普及，也许正是下一个安全产业周期的起点。
AI 焦虑：从 OpenClaw 到黑客帝国 Agent Smith
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本文以《黑客帝国》中的 Agent Smith 为喻，探讨当代 AI Agent 的能力演进与由此产生的焦虑。从 OpenClaw 的自我修复与自我复制能力出发，分析决策权转移、技术门槛与机会公平等问题，得出真正需要面对的不是 AI 本身，而是我们对未知变革的恐惧与选择
OpenClaw + 智能家居 + 家庭服务器 = 自由的家庭 AI Agent
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本文展示了如何通过自托管的 OpenClaw Skills，对 Home Lab（家庭服务器群）与智能家居进行真 AI 智能化控制。而不受限于小米米家等平台的各种智能限制。通过将家庭服务器群环境、监控系统以及几种 API 封装为结构化的 Skills，AI Agent 可以完成服务器故障排查、以有趣的智能家居灯光方式可视化运维操作，并通过智能音箱汇总报播网站实时新闻
OpenClaw 的设计模型浅析
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OpenClaw 是一款自托管的 AI 助手。本文通过文档和 LLM 提示词追踪来分析其设计。文章探视了与 Home Assistant 集成下的提示词，展示了 skill 的发现和加载过程，以及 agent 如何通过环境变量安全地处理敏感信息
为 OpenClaw 加入 Matrix Channel - 选择孤独真实
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本文介绍了如何为 OpenClaw self-hosting Matrix Channel，包括 Matrix Server 搭建、插件安装与常见问题排查，以及 Channel 配置方法，从而实现私有、远程、可控的 AI Agent 交互聊天。
招聘页面岗位订阅 Agent (PoC) - Part 1
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一个概念验证（PoC）AI Agent，用于自动 Watching 招聘页面，发现符合用户自定义条件的新职位。该 Agent 能够导航招聘网站、提取相关信息，并将其存储到 SQLite 数据库中以便跟踪和分析。
Agentgateway 代理 MCP 流量初探
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MCP 作为 AI Agent 生态中重要的协议，Agentgateway 对 MCP 的支持是其核心功能之一。本文记录一些在使用 Agentgateway 代理 MCP 流量时的经验和思考。也是我在调查浏览器连不上 Agentgateway MCP 数天后，总结的经验。
Agentgateway 实现分析 Part3 - Http Proxy
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本文尝试分析 Agentgateway 中 Http Proxy 主流程的实现细节。让读者了解 Agentgateway 在 L7 层作为 Http Proxy 的工作原理和实现方式