本期周刊以 AI Agent 为核心主题，系统性地梳理了当前智能体领域的技术演进。内容涵盖了无界面交互工具 Clawdbot 的爆火现象及其作为 AI 入口的潜力；详细拆解了 AI Agent 的六大工程化设计模块（提示词、推理、工具、记忆、执行与协同）；分享了货拉拉在指标归因、得物在辅助编程以及 Kimi K2.5 在多 Agent 协同方面的落地实践。此外，还介绍了阿里开源的 OpenSandbox 安全执行环境和 Agent 记忆系统的架构设计，为开发者提供了从理论框架到工具选型再到行业应用的全面参考。
原创 小编 2026-01-30 18:07 北京
奇舞推荐
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Clawdbot（现Moltbot）是一个本地优先的AI智能体，通过Telegram/Slack等入口操控本地文件、终端与浏览器，强调“无界面化”交互与工具生态扩展性，展现AI从对话到执行的范式转变，但安全风险需严控。
系统梳理AI Agent工程化设计框架，涵盖提示词、推理、工具、记忆、执行与协同六大模块，提出“最小可用范式-工作流-动态规划”三类架构，强调领域知识、评估体系与混合架构对可控性的关键作用。
作者分享在内部平台嵌入Agent实战，采用LangGraph+Next.js+SSE实现连续对话与UI交互，通过提示词优化、知识库建设、工具压缩与会话摘要解决上下文膨胀问题，打造可用、可控、可迭代的BFF智能体。
技术实践
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货拉拉基于Anthropic Agent Skills实现自然语言查数与指标归因分析，通过渐进式披露与脚本封装提升复用性与安全性，展望Skills成为AI“包管理器”，推动模型能力向可组合、可演进架构转型。
AI编程实践：从Claude Code实践到团队协作的优化思考
得物团队基于Claude Code构建人机协作开发流程，提出精准对话流、Plan模式、子代理协作等方法论，解决上下文管理、知识传递与流程割裂问题，强调“人类主导、AI辅助”的可持续演进范式。
实测 Kimi K2.5 新版本，一键让一群 AI 来给我打工
Kimi K2.5开源模型主打多Agent协同与高性价比，支持代码、图表、视频理解与游戏生成，实测可自动拆分任务给多个Agent并行完成调研、编程、复刻小游戏，强调“人类动嘴，AI干活”的新范式。
拓展边界
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阿里重磅开源！OpenSandbox：专为 AI Agent 打造的下一代沙箱
阿里开源OpenSandbox，为AI Agent提供安全隔离的执行环境，支持代码、浏览器、远程开发等多场景，具备多语言SDK、K8s调度、网络策略与并发能力，已落地于Coding Agent与RL训练，推动AI工程化。
系统梳理Agent记忆体系，区分会话级短期记忆与跨会话长期记忆，介绍上下文压缩、卸载、隔离等策略，对比RAG与个性化记忆差异，强调记忆即服务（MaaS）与多模态、参数化记忆的发展趋势。
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