Claude Code 引入长期记忆插件，告别会话'失忆'
Claude Code 虽然顺手，但每次开启新会话就像把同事的记忆清零——项目背景要重新交代，之前的决策一问三不知。现在有个叫 claude-mem 的开源插件彻底改变了这件事。
它的工作方式很直接：自动抓取每次会话里的工具调用记录（读了哪些文件、改了哪些代码、跑了什么命令），会话结束后用 AI 把这些信息压缩成结构化摘要，下次开工时自动注入进来。一万 Token 的操作记录，最终压缩到 500 Token 左右，同时还支持自然语言检索历史（比如问一句'上次那个 React 重复渲染是怎么解的？'）。
目前已有超 3 万人收藏，宣称能节省 90% 的 Token 消耗。对重度使用 Claude Code 的开发者来说，这东西值得装一装看看。记忆问题是目前所有 AI 编程助手的共同痛点，claude-mem 用了一种轻量但很务实的方式切入，比等 Anthropic 官方'原生解决'要实际得多。
LangChain 发布 DeepAgents，Agent 走向工程化实战
LangChain 这周在 GitHub 悄悄推送了一个新框架 DeepAgents，基于 LangGraph 构建，主打三件套：任务规划工具、文件系统持久化、子智能体动态派生。
说白了就是：主智能体接到任务后先写计划、可以把子任务分包给专门的子智能体去跑、过程中产生的数据实时存文件系统而不是靠上下文窗口撑着。这套架构解决了 Agent 处理长流程任务时最头疼的几个问题：上下文撑不住、多步骤走着走着就偏了、任务结果没地方落地。
LangChain 创始人 Harrison Chase 最近也公开说了一句让人印象深刻的话：'模型能力正在商品化，真正决定 Agent 上限的，是运行框架。'DeepAgents 可以理解为他对这句话的实践版答案。Agent 领域不缺想法，缺的是能跑起来的工程框架。DeepAgents 完全开源，架构设计偏实战，值得有 Agent 落地需求的团队认真看一下。
具身智能资本转向'大脑'，VLA 路线收敛
36 氪今天发了一篇很有意思的产业梳理：2026 年开年两个月，具身智能赛道融资总额已经逼近 150 亿元，百亿估值独角兽冒出了整整 7 家，包括宇树科技、智元机器人、银河通用机器人、星海图等。
更值得关注的是资本押注方向在悄悄转移——从机器人'四肢'（关节、驱动器等机械性能）转向'大脑'（多模态大模型与决策系统）。千寻智能开源了 Spirit v1.5 物理交互模型，智平方推出 GOVLA 全身 VLA 大模型，星海图则在尝试绕过语言中介、让机器人直接从动作里学物理逻辑。
当然，真实情况也没那么完美：全球实际部署机器人还不足千台，数据规模不到自动驾驶的十分之一，部分企业估值靠的是对未来的想象而非今天的订单。产业正从'做出来'走向'怎么用起来'，VLA 路线基本收敛，谁能在真实产线跑通闭环，谁就拿到了下一轮的底牌。
NVIDIA 将 AI 算力延伸至太空轨道
在 GTC 2026 上，黄仁勋亮出了这届发布会最科幻的一张牌：Vera Rubin 太空模块——专门为轨道数据中心设计的 AI 计算单元，目标是在太空里直接跑大型语言模型和基础模型。
技术上，它采用紧耦合 CPU-GPU 架构配合高带宽互连，AI 算力是 H100 的 25 倍，能实时处理太空仪器产生的海量数据流，整体走 100% 液冷 + 无线缆路线，方便轨道部署。
配合地面的 Vera Rubin 平台（单 POD 含 2 万枚芯片，Token 生成速率 7 亿/秒，比两年前快了 350 倍），NVIDIA 的算力版图正在从地面向太空延伸。太空轨道 AI 计算不是概念，是 NVIDIA 针对地球观测、通信卫星、深空探测等实际需求的系统性押注，这条线会和具身智能、自动驾驶的数据采集需求紧密咬合。
北京 AI Show 开启人形机器人量产元年检验
今天，2026 北京国际人工智能应用与机器人创新博览会（AI Show 2026）在中国国际展览中心（朝阳馆）正式开幕，为期三天，超过 200 个品牌集中参展。
展会覆盖大模型、具身智能、人形机器人、AI+ 制造等核心方向。业界普遍把 2026 年称为'人形机器人量产元年'，这届展会算是这个判断的第一次产业级检验——能不能量产、能不能用，在展馆里一看便知。技术发布会看的是 PPT，展会看的是真机。这几天会有大量一手产品信息和落地案例流出，值得持续关注。
