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OpenClaw + Antfarm 多智能体工作流实战
Antfarm让你用一条命令在OpenClaw中部署完整AI工程团队,通过确定性工作流实现从需求到PR的全自动交付,无需Docker或Redis,基于YAML配置和Ralph循环架构,让代码在睡觉时自动写完。 你再也不用花五万块招一个初级开发团队了
OpenClaw自己的工作流引擎:Lobster
Lobster 是 OpenClaw 的*类型化工作流运行时(typed workflow runtime),用于将多步骤的工具调用组合成一个 单次、可控、可暂停的流程,中间带有 显式审批检查点。核心价值
OpenClaw共享大脑:一行符号链接搞定多智能体编排框架
赋予OpenClaw代理了一个共享的大脑。它们不再愚蠢了! OpenClaw智能体集体犯傻,根源从来不在模型能力,而在信息隔离!一堆智能体各干各的,能力再强也会集体掉智商。 真正拉开差距的关键动作只有一个:
软件架构绘图工具:VSCode插件Mermaid
在 Visual Studio Code 中创建和编辑 Mermaid.js 图表。 Mermaid Chart VS Code 插件是一款功能强大的开发人员图表工具,可将 Mermaid.js 图表直接带入您的 Visual Studio Cod
Lobster Workflows:Moltbot生态的开源确定性工作流模板库
Lobster Workflows是Moltbot生态的开源确定性工作流模板库,提供PR审查、部署公告等五大开箱即用剧本,用预定义流程替代AI即兴规划,一次调用代替十次工具调用,硬停止审批门确保关键操作人类把关,像Shell脚本一样简单却更强大。
CoWork智能体在办公、业务管理和工作流自动化应用案例
非技术岗位正迎来智能体革命,Claude Cowrok、Antigravity、Manus等工具大幅提升办公效率,AI正从辅助工具变为工作伙伴。 你是不是每天一睁眼,脑子里想的不是吃什么,而是“今天又要填多少表格”、“领导又在群里@我了”、“这个PPT到底
什么是服务即软件?
“服务即软件”(Service as Software:SaaS)是一种利用人工智能和自主软件代理来处理传统上由人类完成的端到端任务的概念。 这种模式不同于传统的软件即服务 (SaaS),它专注于自动化整个工作流程、做出决策和自主完成任务,而不仅仅是提供需
聊天框正成为互联网入口:软件公司界面护城河被填平
所有软件公司过去几十年吃得最香的一块肉,叫界面。现在这块肉被大模型一口吞下。只剩数据。数据还能卖多久,全看它独不独家;这件事已经走到流程终点。 软件公司的护城河正在崩塌,界面(interface)曾是垂直软件公司的核心价值,但LLM(大语言模型)正在吸收界
API设计转向:功能至上
企业应用架构再次面临变革。我们已经从大型机架构转向客户端-服务器架构,最近又从单体架构转向微服务架构。每一次变革都源于企业对应用程序和架构进行更快、更安全、更独立变更的需求,以支持竞争性创新。 每一次这样的大变化,都是因为企业想更快、更安全、更灵活
分布式双流:业务流稳如老狗,数据流快若闪电
现在我在一家流数据基础设施供应商工作,我被问到:“事件驱动架构、流处理、编排和新的持久执行类别之间有什么关系? ” 我们都曾在架构会议上遇到过类似的情况,有人会问:“这应该是一个事件吗?一个 RPC 吗?一个队列吗? ”,或者“我们如何将这个过程与
使用Kogito实现BPM业务流程自动化
在本文中,我们了解了Kogito作为创建云原生业务应用程序的自动化工具。该项目目前仍在进行大量的开发,因此界面也在不断变化。我们可以使用Kogito
multi-agent-orchestrator:多智能体协调器
这是一个灵活、轻量级的开源框架,用于协调多个 AI 代理来处理复杂的对话。 什么是多代理编排器 ❓
智能体将替代传统工作流和规则引擎
这张图片展示了三种不同的工作流程:自动化工作流程、AI工作流程(非代理型)和代理型工作流程。每种流程都以用户查询开始,并以响应结束。以下是每种流程的详细解释: 1. 自动化工作流程(基于规则,非AI): - 用户查询输入后,进入一系列预定义的步
浏览器里能自动干活 自动办公不是梦
美国程序员现在能试用Nova Act SDK预览版,能用上亚马逊的Nova Micro、Lite和Pro语言模型,还有做图(Nova Canvas)和做视频(Nova Reel)的模型。这些模型本来在Amazon Bedrock上就有,但新网站nova.amazon.com用起来更方便。 <
Pneumatic:免费开源工作流软件
免费且源代码可用的 Apache 2.0 许可的轻量级工作流自动化工具。 Pneumatic 是一个开源的云原生工作流管理系统,可帮助企业轻松实现流程自动化和简化。通过提供 Apache 2.0 许可下的源代码完全访问权限,企业现在可以拥有、定制和
两年构建金融级智能体十一条血泪总结
作者两年金融AI智能体实战经验,分享沙盒隔离、数据归一化、技能系统、Temporal工作流等核心技术,强调可靠性优先于速度。我花了两年时间给金融行业搞AI智能体。这一路踩了无数坑,今天想把学到的东西分享出来。 我要讲的内容包
企业真实工作流程首次被结构化呈现:流程终于说人话了
企业里的工作流程长期处于“大家都在干活但没人说得清怎么干”的状态,Context Graph(上下文图) 用行为轨迹把真实流程显影,让智能体第一次看懂“事情是怎么推进的”。 先把Context摆正:为什么企业天天喊智能却天天
API×AI智能体:系统·流程·体验三层架构
AI 从业者则逐渐转向一种极其相似的三层代理分类法。两者之间的相似之处如此相似,以至于引发了一个关于我们如何组织智能系统的普遍原则的问题。 第一层:系统 API 和工具代理系统 API位于基础层,提供对核心
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