玩转Hermes Agent|专属于小白的教程来喽~

如果你已经有了一台闲置的Lighthouse实例，可以通过重装系统时选择 Hermes Agent 应用模板来完成安装。

Claude Code 自定义 Agent 实战，打造 3 个专属智能体

自定义 Agent 的运行机制 先用 30 秒搞清楚它是怎么工作的。 每个自定义 Agent 是一个 .md 文件，放在特定目录下。 当 Claude 判断当前任务适合委托给某个 Agent 时，它会启动一个独立的 context window，加载这个 Agent 的 system prompt，然后让这个 Agent 独立完成任务并返回结果 custom-agent-architecture 关键点： 独立 context：Agent 有自己的 context window，不会污染主对话 继承 CLAUDE.md：Agent 会加载项目的 限制 Agent 可以 spawn 的子 Agent 如果你的 Agent 通过 --agent 作为主线程运行，可以限制它能调用哪些其他 Agent： --- name: coordinator tools 常见问题 Q：自定义 Agent 和 Agent Teams 是什么关系？ 自定义 Agent（Sub-agent）是在单个对话里运行的专家实例，由主对话分发任务。

ClawPro × Agent Storage 重磅发布龙虾网盘！构建专属的数据空间！！

ClawPro × 腾讯云存储 Agent Storage 重磅发布「一虾一盘」功能，为企业级 AI 文件管理提供专属解决方案。 该功能为每个智能体分配独立的专属网盘空间，实现数据清晰隔离、长期留存与统一管控，有效解决 AI 使用中文件易丢失、多智能体数据混杂、缺乏企业级安全管控等痛点。 典型应用于企业运营、客户服务与团队知识沉淀等场景，现为每个智能体赠送3个月 50GB 空间，助力构建安全、高效的专属数据资产。

腾讯 EdgeOne ClawScan：AI Agent (OpenClaw) 专属安全检测工具产品概要

一、 产品定位与核心亮点 EdgeOne ClawScan 是一款专为 OpenClaw（“小龙虾”） 打造的专属安全检测工具。 技术属性：基于对话式指令触发的自动化安全扫描引擎。 二、 产品应用场景 目标受众：部署并运行 OpenClaw (AI Agent) 的开发者与企业运维人员。 案例 2：新安装 Skill 检查（第三方组件接入场景） 背景：Agent 在运行过程中需要从第三方安装新的 Skill 扩展能力，存在被“投毒”引入后门木马的风险。 案例 4：对外服务，加固守护（公网暴露场景） 背景：“小龙虾”作为 AI Agent 需对外提供服务，直接面临公网的复杂攻击环境。 成效：构建了从网络层到 Agent 业务层的互补型安全防线，形成闭环的安全端到端加固。

ClawPro × Agent Storage 重磅发布龙虾网盘！构建专属的数据空间！！

用QClaw打造打工人专属情绪-生存-睡眠Agent

写在前面：为什么我们需要"不正经"的AI Agent？ 去年年末，当我第N次在深夜改需求文档时，突然意识到一个问题：现有的AI助手都太"乖"了。 项目一：情绪垃圾桶Agent —— 从"国粹"到"国粹艺术" 需求分析与场景拆解 这个Agent的诞生源于一个具体的痛点：某周一早上，我收到了产品经理发来的第8版需求变更，其中有一句"我们要在保持极简的同时增加功能的丰富度 * recipe.toxicity_level + "☆" * (5 - recipe.toxicity_level) danger_level = ["绿色：可食用", "黄色：勇士专属 项目三：睡眠拖延对抗Agent —— 用社死战胜熬夜 行为设计学原理 这是三个项目中最"邪门"的一个。 总结：Agent的边界与可能性 通过这三个项目，我深刻体会到QClaw作为本地化Agent平台的独特价值。

超越 Copilot Chat：用 SDK 打造专属 AI Agent（实战四场景）

场景一：PRCodeReviewBot核心能力：工具调用（ToolCalling）这是最经典的Agent模式：让LLM"决定"什么时候去调用外部函数，而不是在代码里硬编码调用顺序。 on_permission_request里加真实的审批逻辑，而不是一律approved日志和可观测性：利用TOOL_EXECUTION_*系列事件记录工具调用链路总结三篇文章，完整的学习路径：入门篇：5行代码启动Agent 事件驱动模型，39种事件类型本文（实战篇）：四个场景，工具调用、交互循环、Skills机制，从demo到生产GitHubCopilotSDK的价值不在于"它帮你调LLM"，而在于它提供了一个生产验证过的Agent

有了ModelScope-Agent，小白也能打造专属智能体，附保姆级教程

魔搭社区推出了大小模型协同解决方案 ModelScope-Agent，一个以开源大模型为核心的 Agent 系统。 ModelScope-Agent 提出了一个通用的、可定制的 Agent 框架，方便用户打造属于自己的智能体。 框架介绍 ModelScope-Agent 框架是如何设计的 ModelScope-Agent 是一个通用的、可定制的 Agent 框架，用于实际应用程序开发，其基于开源的大语言模型 (LLMs) 作为核心 ModelScope-Agent 系统架构如下： ModelScope-Agent 框架是如何执行的 ModelScope-Agent 的工作原理是，把目标拆分成更小的任务，然后一项一项完成。 Agent、个人助理 Agent、story Agent、Motion Agent、multi-Agent（多模态 Agent） 等等。

腾讯云ADP平台：基于大模型构建行业专属Agent的落地路径与交付实效

系统孤岛与“所问非所答”： 缺乏专属系统的Q&A知识库，工作流程未能与大模型（LLM）深度融合。由于各内部系统之间存在API接口壁垒，知识检索流程缺乏精细化编排，直接导致前端响应精准度不足。 二、 部署基于ADP全景解决方案的端到端智能体引擎 为跨越上述落地鸿沟，腾讯云生态核心战略合作伙伴安畅网络（生成式AI产品总监 邢翼）主导构建了基于Anspire Open的ADP（Agent Development 企业级系统深度集成（MCP）： 通过统一协议与企业微信、钉钉、飞书（IAM集成）及客户既有业务系统打通，提供联网搜索、Browser/Phone Agent等外挂工具与插件。 Agent工作流精细化编排： 提供灵活的提示词构建与复杂多步骤智能体流程编排能力，支持私有数据嵌入与基于目标的数据逻辑验证。 通过打造专属Q&A知识库并借助API高效对接内部系统。效果： 研发团队可直接复用架构，自动推断关联工作流（如直接诊断打印机纸盘状态并建立报修工单），降低人工成本并缩短决策周期。

为了Agent而Agent？

主要讲的是如何选取Agent主流框架的逻辑。 讨论了两种路径，workflows和agent。 我理解大概率是为了Agent而Agent所找的一个所谓具有代表性的例子吧。 而且你现在用Agent，未来扩展性也是一个问题。 业务想要扩展一个新的场景逻辑，你敢直接用Agent承接吗？ 有人说，我们会在Agent上线之前，充分评估模型，确保Agent可以适配新的业务场景需求。 但是业务不会等你Agent ready之后再开量啊。 而Agent更适合人机协作，比如AI Coding或其他chatbot，因为有个人在旁边可以为Agent的不可控进行兜底。 大家用Agent的目的很多时候并不是从第一性原理出发，很多时候都是为了Agent而Agent，想一想Agent真的比workflow好吗？

Centos 制作专属文件

了解Linux的朋友都知道， Linux是多用户， 多任务， 多线程的操作系统， 它衍生出的发行版有很多， Ubuntu， RedHat， Centos， Debain，Fedora，SuSE 等等

Msfvenom制作专属Shell

有时候我们上传Shell到目标主机后，不仅我们自己可以连接，其他用户也可以连接，有时候会导致我们丢失该Shell，甚至该shell被用户发现并查杀，本篇文章我们将介绍如何通过Msfvenom来生成用户自己的专属 文末思考 通过制作类似的专属Shell还有一个好处就是当你在内网渗透测试过程中拿下一台跳板机时，你可以利用这台跳板机生成一个正向木马并将其丢到内网的其他机器里面，之后随时可以通过Telnet获取到目标的

挑战5分钟打造一个专属自己的AI Agent智能体，天工AI真的很行！

一、前言 在AI时代，每个人都是一个超级个体，AI Agent智能体的出现，为我们打造超级个体提供了可能。 之前有读者留言，希望多分享一些AI Agent智能体的搭建方法，今天就从实战案例上来分享一下，怎么用天工AI快速搭建一套属于我们自己的AI Agent智能体。 二、如何利用天工AI快速构建AI Agent智能体？ 在构建AI Agent智能体之前，我们首先要想清楚的是： （1）我们需要利用这个AI Agent智能体去解决什么问题？ 这时就来到了AI Agent智能体的创建界面，如下图所示： 上图中可以看出，一个智能体分三大模块：角色和指令、技能和预览调试模块。 1. channel=new_pc 在经过上面的步骤操作完成之后，一款AI Agent智能体就创建完成了，整个制作过程不超过5分钟。

OpenClaw一键部署指南：腾讯云轻量服务器打造你的专属AI Agent全能助手

这种"对话即操作"的能力，正是AI Agent区别于传统聊天机器人的关键。 很多人在纠结"自己搭一个AI Agent"和"用OpenClaw"之间怎么选。 说实话，如果你不是专业开发者，自己从零搭建AI Agent的门槛非常高——模型对接、IM协议、消息队列、数据持久化、安全防护……每一环都是坑。 如果你一直在观望"什么时候入手AI Agent合适"——现在就是最好的时机。 九、常见问题 Q1：OpenClaw支持哪些大模型？ OpenClaw云端部署活动（专属套餐） 2026上云采购季全部特惠 免费试用Lighthouse（体验操作面板）

520专属Python代码来了

快到 520 了，分享几段 520 专属 Python 代码，不多说了，下面直接上货。

使用Hexo搭建专属Blog

使用Hexo初衷 才开始爱上折腾的自己早先在博客园有仿写几篇Blog，虽也可以自己改变风格，可是到底不是独立的一块儿地方，要知道独立的才是自己的;有属于自己独立的域名和Blog，真真是一件很爽的存在。在浏览各种大牛的分享下在GitHub下使用Jekyll有搭建一块属于自己的地方呐喊彷徨；可是用起来也不是特别爽，折腾起来显得有些麻烦。对比之下感觉Hexo爽意灰常，今抽空也搭建了一个。开始准备托管在Github的，遇到挺多麻烦的，就又看了下BAE，更是需要各种折腾才行，转而又找到了GitCafe，嗯嗯，虽然也有

小白专属mysql入门

MYSQL-深入到精通mysql教程，请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1，创建数据库： 进入MySql数据库环境后，就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名；>create database study; 注1：数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成，但不能由单独的数字组成，也不能为MySQL关键字，而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下，数据库名不区分大小写，在

专属| SQLite漏洞影响Chrome

据流行的系统清理应用程序 CCleaner 用户称：自开发商 Piriform 被 Avast 收购之后，CCleaner 的安装程序，就会在未经许可的情况下安装 Avast 反病毒软件。在今夏发布的 5.37 版本中，CCleaner 就将 Avast 捆绑为“可选附件”。早在 2017 年底，就有安全机构发现在某些版本的 CCleaner 中发现了 Floxif 恶意软件。

告别Agent Skills, 拥抱 Agent Apps

这正是面向Agent的TUI（AOTUI）要回答的问题。是什么：一种新的界面范式面向Agent的文本用户界面（AOTUI）是一种以LLMAgent为一等公民的界面范式。 没有鼠标点击，Agent调用Tool/Funtion。没有视觉提示（颜色、布局、头像），数据通过文本引用来引用。简言之：AOTUI就是当你为模型而非人类设计时，用户界面的样子。 AOTUI如何重建桥梁AOTUI为没有鼠标的Agent解决了问题的三个部分——识别、选择和触发。 下一步：[认识Agentina→](https://agentina-agent-apps.vercel.app/en)—基于AOTUI构建的Agent应用宿主。

理解 Agent2Agent(A2A)、Agent to Agent和链式函数调用的区别与联系

在构建 AI 智能体系统或多模块任务执行架构时，我们常会遇到三个关键术语： Agent to Agent 链式函数调用 Agent2Agent (A2A) 它们看似类似，甚至常被混用，但实际上分别属于不同的抽象层次 两个 Agent 间的信息传递行为 多智能体协同、机器人通信 Agent2Agent (A2A) 系统架构层 一个 Agent 主动调用其他 Agent 协作解决问题 LLM Agent 编排、AutoGen Agent2Agent 像一个“项目经理型 AI”会调度多个“专家型 AI”组成动态团队，解决复杂任务 类比一句话总结： 链式函数调用像拼装生产线，Agent to Agent像员工交流，而Agent2Agent Agent to Agent（通信范式） # 每个 Agent 通过消息交互完成任务 agent_A.send("get data") agent_B.receive("get data").send( 中的 planner_agent.plan() → 调用搜索、总结、编码 agent 七、总结一句话 链式函数调用解决“流程”，Agent to Agent定义“协作”，而Agent2Agent打造