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2025年是AI人工智能大规模使用的一年。AI大模型能力在不断挖掘的同时，如何基于大模型做更进一步的升级呢，于是AI智能体就应运而生。AI智能体是结合了众多软件技术的合集，充分发掘大模型的能力，并且拓展大模型的能力，让更多使用者即使不懂大模型，也能低成本的快速掌握AI的使用。在众多的智能体平台中，像Coze ， Dify ，FastGPT等，都在构筑自己的智能体平台，为普通的非互联网人员也能快速打造属于自己的智能体应用，接下来以Coze平台为例，基于Coze制作一个在新媒体行业非常流行的诗歌生成，并且为诗歌配图的完整过程。
coze是新一代AI应用发布平台，不管你是否有编程经验，都可以在coze这个平台上面快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台，通讯软件等，也可以通过API或者SDK将AI应用集成到你的业务系统中。平台入口：
Windows 一键部署OpenClaw教程 5分钟搭建本地AI智能体，摆脱复杂配置 2026年开源圈热门的「数字员工」OpenClaw（昵称小龙虾），在GitHub收获超高星标，凭借「本地运行+零代码操作+自动化执行」的核心优势备受关注。很多人误以为它是普通聊天AI，实则是能操控电脑的自动化工具——听懂自然语言指令后，可自动拆解任务、调用工具，全程无需人工干预。 本文专为技术用户（含新手）打造，基于2026最新版本优化，使用一键部署包，无需敲命令行、手动配置Python/Node.js环境，短时间即可完成部署，助力大家拥有专属AI助手，解放双手搞定文件整理、办公自动化、数据处理等重复工作！ 后续还将持续更新OpenClaw技能扩展、本地大模型接入、微信/飞书联动等进阶教程，持续关注解锁更多玩法～ 2026最新版OpenClaw Windows-2.6.0一键部署包： https://openclaw.ikidi.top/api/download/package/
这两年，AI 编码工具确实给开发效率带来了很大提升。写脚本更快了，补测试更轻松了，搭原型更顺手了，连很多文档工作都被大幅压缩。笔者自己在持续使用 GPT-5.4 和 Claude 一段时间后，也真切感受到了这种效率红利。与此同时，随着使用越来越深入，笔者也开始经常在架构师论坛和技术社区里，围绕 AI 开发的安全性、保密性、稳定性、可控性等问题，与多位大厂架构师持续交流。讨论得越多、实践得越久，我越认同一个判断：小项目、低敏项目、单人维护项目，AI 基本没有大问题；但一旦进入多人协作、长期演进、涉及核心资产和生产责任的项目，AI 如果没有边界、规范和审计，就很容易从“效率工具”变成“失控放大器”。 很多人讨论 AI，还停留在“能不能更快把功能做出来”这个层面。但架构师的关注点从来不只是“能不能开发出来”，而是“
近日，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台、国家互联网应急中心连续发布风险提示：开源AI智能体OpenClaw因默认安全配置脆弱、不当配置等问题存在较高安全风险。 当AI代理被赋予系统级权限，每一次“幻觉”或攻击都可能酿成数据浩劫 而每一次操作在操作系统中留下的痕迹，正是追溯这些风险的关键线索。移动云云日志可为移动云云主机提供命令级、文件级全量日志采集，搭配智能关键词告警与日志长期存储，让云主机上的每一行指令都有迹可循，为AI应用构建日志可追溯的安全防线。 四大高危风险，不容忽视 OpenClaw作为开源AI智能体框架，在提升自动化能力的同时，其默认配置存在的安全漏洞可能被恶意利用，导致企业核心数据面临严重威胁。 “AI智能体的安全风险不在于AI本身，而在于我们能否看清AI在系统层面的每一个动作。看不见的风险才是真正的风险。” 而移动云云日志，就是要让这些“看不见”的风险，变得“看得见”。 四大核心能力，构建AI安全防线 全量行为采集，不留死角 支持主流操作系统（CentOS、Ubuntu、WindowsServer等），可采集Shell命令历史、文
当 AI 开始「打工仔」模式：OpenClaw 指挥多个 Agent 你有没有想过：让一个 AI 帮你算数学题，再让另一个 AI 把结果翻译成英文？ 这听起来有点「多此一举」——毕竟一个 AI 就能同时做这两件事。但有时候，把任务拆分开来让不同的独立的 Agent 处理，是后续处理复杂任务的必要条件。 今天就分享一次有趣的实验：用OpenClaw 和 两个 Agent 串联完成一个完整的工作流。 前提条件 * openclaw： 2026.2.3 * 如果标记 😬，即用自然语言输入，在 webchat 中输入 * 如果标记 💻，即用命令行输入 如果标记 🔧，即背后的命令，不用管 💡 提示：用户只需用自然语言描述需求，无需手动执行底层命令。底层命令仅供技术参考。