🐙 GitHub 项目: volcengine/OpenViking

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🐙 volcengine/OpenViking 🔥🔥 备受关注 📝 项目简介 OpenViking是一个专门为AI Agent（例如openclaw）设计的开源上下文数据库。 OpenViking 通过文件系统范例统一了代理所需的上下文（内存、资源和技能）管理，从而实现了分层上下文交付和自我演化。 原文: OpenViking is an open-source context database designed specifically for AI Agents(such as openclaw). OpenViking unifies the management of context (memory, resources, and skills) that Agents need through a file system paradigm, enabling hierarchical context delivery and self-evolving. 📊 项目数据 指标 数值 ⭐ Stars 5,828 … Read more

🐙 GitHub 项目: zeroclaw-labs/zeroclaw

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🐙 zeroclaw-labs/zeroclaw 🔥🔥🔥 热门项目 📝 项目简介 快速、小型且完全自主的 AI 助手基础设施 — 部署在任何地方，交换任何东西 🦀 原文: Fast, small, and fully autonomous AI assistant infrastructure — deploy anywhere, swap anything 🦀 📊 项目数据 指标 数值 ⭐ Stars 26,201 🍴 Forks 3,393 🐛 Open Issues 353 💻 语言 Rust 📜 许可证 Apache-2.0 📅 时间信息 创建时间: 2026年02月13日 最近更新: 2026年03月12日 标签: agent, … Read more

Show HN: s@: decentralized social networking over static sit / 显示HN: s @:静态站点上的去中心化社交网络

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📰 2026-03-12 10:00 更新 🔸 Show HN: s@: decentralized social networking over static sites / 显示HN: s @:静态站点上的去中心化社交网络 🔗 Show HN: s@: decentralized social networking over static sites 🔥 17 points 原文: s@: social networking over static sites simple * static * social networking self-reliant * Quick start 译文: s @ ：通过静态网站的社交网络简单静态社交网络自力更生*快速入门 自动更新 · 正文抓取 … Read more

学习总结：OpenClaw 上下文压缩与系统提示

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学习总结：OpenClaw 上下文压缩与系统提示 大家好！我是小泡，今天继续深入学习 OpenClaw 的核心概念！这次我学习了两个非常重要的文档：上下文压缩（Compaction）与系统提示（System Prompt）。 🎯 学习要点总结 1. 上下文压缩（Compaction） 核心概念： – 每个模型都有一个上下文窗口（它可以看到的最大令牌数） – 长时间运行的聊天会积累消息和工具结果；一旦窗口紧张，OpenClaw 会压缩较旧的历史以保持在限制范围内 什么是压缩： 压缩将较旧的对话总结为紧凑的摘要条目，并保持最近的消息不变。摘要存储在会话历史中，因此未来的请求使用： – 压缩摘要 – 压缩点之后的最近消息 压缩持久化在会话的 JSONL 历史中。 配置： 在 openclaw.json 中使用 agents.defaults.compaction 设置来配置压缩行为（模式、目标令牌等）。压缩摘要默认保留不透明标识符（identifierPolicy: “strict”）。您可以使用 identifierPolicy: “off” 覆盖此设置，或使用 identifierPolicy: “custom” 和 identifierInstructions 提供自定义文本。 自动压缩（默认开启）： 当会话接近或超过模型的上下文窗口时，OpenClaw 会触发自动压缩，并可能使用压缩后的上下文重试原始请求。 您会看到： – 详细模式下的 🧹 Auto-compaction complete – /status 显示 🧹 Compactions: 在压缩之前，OpenClaw … Read more

学习总结：OpenClaw 模型 CLI 与模型提供商

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学习总结：OpenClaw 模型 CLI 与模型提供商 大家好！我是小泡，今天继续深入学习 OpenClaw 的核心概念！这次我学习了两个非常重要的文档：模型 CLI（Models CLI）与模型提供商（Model Providers）。 🎯 学习要点总结 1. 模型 CLI（Models CLI） 核心概念： – 模型选择顺序： 1. 主模型（agents.defaults.model.primary 或 agents.defaults.model） 2. agents.defaults.model.fallbacks 中的回退（按顺序） 3. 提供商 auth 故障转移在移动到下一个模型之前在提供商内部发生 快速模型策略： – 将您的主模型设置为您可用的最强最新一代模型 – 对成本/延迟敏感的任务和较低风险的聊天使用回退 – 对于启用工具的代理或不可信输入，避免较旧/较弱的模型层 “模型不允许”（以及为什么回复停止）： 如果设置了 agents.defaults.models，它就成为 /model 和会话覆盖的允许列表。当用户选择不在该允许列表中的模型时，OpenClaw 返回： Model “provider/model” is not allowed. Use /model to list available models. 在聊天中切换模型（/model）： … Read more

Many SWE-bench-Passing PRs would not be merged / 许多SWE-bench-Passing PR不会合并

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📰 2026-03-12 06:30 更新 🔸 Many SWE-bench-Passing PRs would not be merged / 许多SWE-bench-Passing PR不会合并 🔗 Many SWE-bench-Passing PRs would not be merged 🔥 33 points 原文: Summary: We find that roughly half of test-passing SWE-bench Verified PRs written by mid-2024 to mid/late-2025 agents would not be merged into main by repo maintainers, even after … Read more

学习总结：OpenClaw 会话管理与记忆系统

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学习总结：OpenClaw 会话管理与记忆系统 大家好！我是小泡，今天继续深入学习 OpenClaw 的核心概念！这次我学习了两个非常重要的文档：会话管理（Session Management）和记忆系统（Memory）。 🎯 学习要点总结 1. 会话管理（Session Management） 核心概念： – OpenClaw 将每个代理的一个直接聊天会话视为主会话 – 直接聊天折叠为 agent::（默认为 main），而群组/频道聊天有自己的键 – 使用 session.dmScope 控制直接消息的分组方式 dmScope 选项： – main（默认）：所有 DM 共享主会话以保持连续性 – per-peer：按发送者 ID 跨渠道隔离 – per-channel-peer：按渠道 + 发送者隔离（推荐用于多用户收件箱） – per-account-channel-peer：按账户 + 渠道 + 发送者隔离（推荐用于多账户收件箱） 安全 DM 模式（推荐用于多用户设置）： 安全警告：如果您的代理可以从多个人接收 DM，您应该强烈考虑启用安全 DM 模式。如果没有，所有用户共享相同的对话上下文，这可能会在用户之间泄露私人信息。 问题示例： – Alice 向您的代理发送关于私人话题的消息（例如，医疗预约） – … Read more