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2025年是AI大模型广泛使用的一年，随着大模型的能力日渐完善，基于大模型的其他周边的能力也逐步被开发出来，也在更广泛的领域中开始使用，比如结合低代码+工作流的AI智能体平台，基于传统的互联网应用的各自人工智能客服系统，各种助手等，因此大模型的边界得到了很大的拓展。在国内，比如典型的具有代表性的像Coze ，国外的Dify 等智能体平台，就是很好的将大模型的能力发挥到极致的代表，本文以智能体平台中非常核心的一个模块，工作流为例，来聊聊另一个近期非常火热的融合大模型与各种插件的流程编排工具，n8n。
n8n 是一个开源的工作流自动化工具，它允许用户通过可视化的方式创建、执行和自动化各种任务，这些任务可以是数据处理、文件操作、API 调用等。n8n 支持多种节点（nodes），每个节点代表一个特定的操作或服务，例如读取数据库、发送电子邮件、与第三方服务API交互等。官
OpenClaw（社区昵称“小龙虾”）是一款开源AI Agent框架，通过安装漫剧专用Skills，可以实现一句话或定时任务全自动生成动态AI漫剧（脚本 → 分镜 → 角色一致性生成 → 视频渲染 → 自动剪辑输出MP4）。整个流程本地运行，数据私密，支持24/7无人值守。 一、硬件与前置准备 推荐配置（新手最低配置也能跑，但渲染速度会慢）： * CPU：Intel i7 / Ryzen 7 或以上 * 内存：≥16GB（推荐32GB） * 硬盘：≥50GB SSD空闲空间 * 显卡：NVIDIA GTX 1660 或以上（支持CUDA加速） 必备软件： * Node.js ≥22.0.0 * Git、pnpm、Python 3.9+
从 OpenClaw 爆火开始，各种 “Claw” 系 AI Agent 产品正在快速出现。AI 不再只是聊天，而是开始真正帮人干活。 就在这波浪潮中，腾讯也出手了。 腾讯电脑管家团队推出了一款新的 AI Agent 工具 —— QClaw。 简单理解一句话： 让 AI 直接帮你操作电脑。 官网：https://claw.guanjia.qq.com/ AI 可以直接操控你的电脑 和普通 AI 助手不同，QClaw 的核心能力是 执行任务。 例如： * 自动整理文件 * 打开软件 * 运行脚本 * 执行办公流程 更有意思的是，QClaw 可以通过微信控制电脑。 只需要： 1️⃣ 安装 QClaw 客户端
面对堆积如山的学术文献，纯靠手动一篇一篇筛选，往往耗时费力。而传统的检索工具又很难精准定位核心内容，跨学科研究时更是无从下手。为了帮助广大科研人提高科研效率，今天我整理出了斯坦福大学都在用的 5 款学术搜索AI大模型即SciSpace、Consensus、Ask R Discovery、Ai2 Paper Finder 和 TXYZ。它们凭借各自在文献检索、语义理解和深度综述中的独有能力，无论是用来紧跟前沿动态，还是高速推进文献综述写作，都能事半功倍。 01. SciSpace 访问网址：https://scispace.com/ SciSpace是一款强大的人工智能驱动工具，适用于各个学科领域，涵盖生物学、物理学、心理学等。它能够用简洁易懂的语言解析和阐述大多数学术文本，另外它提供免费基础版，但高级版需每月 12 美元。 其核心功能包括“Chat with PDF”、“Literature Review”和“Extract Data”，用于高效分析和提取文献信息；写作方面通过“
一、开篇 最近"小龙虾"彻底火出圈了。打开抖音、刷刷小红书，满屏都是 OpenClaw 的教程、测评和安装实录。更夸张的是，有人专门上门帮人部署，甚至有公司门口排起了长队——就为了装一只"龙虾"。 这波热度不亚于当年 ChatGPT 刚出来的时候。但热闹背后，有一个问题没人说清楚：这么多人在排队，到底在排什么？排的是环境配置、是服务器、是 API Key、是一堆看不懂的命令行。原生 OpenClaw 能力确实强，但它本质上是一个开源框架，想真正跑起来，你得先过技术这关。对普通用户来说，光是部署这一步，就足够劝退了。 所以问题来了——龙虾这么香，普通人就真的没办法吃到吗？ 还真不一定。ToDesk 悄悄做了一件事，把这只龙虾"