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前言2017年，Google发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文彻底改变了NLP领域，成为GPT、BERT、LLaMA等大语言模型的共同基石。 本文将深入剖析Transformer的架构原理，从数学推导到代码实现，帮你彻底理解这个改变AI历史的设计。 为什么需要Transformer？RNN/LSTM的局限在Transformer之前，序列建模的主流方法是RNN和LSTM： 123h₁ → h₂ → h₃ → ... → hₙ ↓ ↓ ↓ ↓y₁ y₂ y₃ yₙ ...
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前言在前几篇文章中，我们分别介绍了OpenClaw的整体架构、多Agent功能，以及Anthropic的MCP协议。今天我们来深入探讨OpenClaw的Skill系统，并将其与MCP进行详细对比。 这两个系统都试图解决同一个问题：如何扩展AI Agent的能力。但它们的设计理念和实现方式有着根本性的差异。 什么是Skill？在OpenClaw中，Skill（技能） 是一种轻量级的扩展机制，用于教会Agent如何使用工具完成任务。每个Skill本质上是一个包含SKILL.md文件的目录： 1234567skills/├── summarize/│ └── SKILL.md├── browse ...
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前言在上一篇文章中，我们介绍了OpenClaw的整体架构。今天我们深入探讨一个强大的功能：多Agent路由。 想象一下，你能否拥有： 一个”工作助手”，专注代码和技术问题 一个”生活助手”，处理日常事务 一个”家庭助手”，在家庭群聊中服务 OpenClaw的多Agent功能让这一切成为可能——一个Gateway，多个独立”大脑”。 什么是”一个Agent”？在OpenClaw中，一个Agent是一个完全独立的AI人格，拥有自己的： 组件 说明 Workspace 工作目录，包含AGENTS.md、SOUL.md等配置 AgentDir 状态目录，存储认证配置和模型设置 ...
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前言2024年底，Anthropic开源了 Model Context Protocol (MCP) —— 一个连接AI应用与外部系统的开放标准。MCP就像AI应用的”USB-C接口”，提供了标准化的方式让AI模型访问数据源、调用工具、执行工作流。 本文将深入剖析MCP的技术架构和核心实现原理。 什么是MCP？MCP是一个开放协议，它定义了AI应用与外部系统之间的通信标准。通过MCP： AI应用（如Claude、ChatGPT）可以连接数据源（文件、数据库） 调用工具（搜索引擎、计算器） 执行工作流（特定提示模板） 123456789101112┌───────────────────── ...
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前言在AI Agent蓬勃发展的今天，如何让智能助手无缝接入我们的日常沟通渠道成为一个关键问题。OpenClaw 是一个开源的、自托管的AI Agent网关，它能将WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage等多个聊天平台连接到你的AI助手，实现真正的跨平台智能对话。 本文将深入剖析OpenClaw的技术架构和核心原理。 核心设计理念OpenClaw的设计遵循几个核心原则： 自托管（Self-hosted）：运行在你自己的硬件上，数据完全自主可控 多通道（Multi-channel）：一个Gateway进程同时服务多个聊天平台 Agent原生（Agent-native ...
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断点调试Visual Studio Code创建配置VSCode IDE要运行或者调试golang程序之前，需要创建运行配置 launch.json ，方法如下： 打开菜单“运行”->“添加配置”，在创建的配置添加如下内容： 1234567891011121314151617{ // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。 // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 "version": "0.2.0 ...
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前言编写良好的Commit messages可以达到以下几个重要的目的 加快review的流程 帮助我们编写良好的版本发布日志 让之后的维护者了解代码里出现特定变化和feature被添加的原因 目前，社区有多种 Commit message 的写法规范。来自Angular 规范是目前使用最广的写法，比较合理和系统化。如下图： Commit messages格式当前业界应用的比较广泛的是 Angular Git Commit Guidelines 具体格式为: 12345<type>: <subject><BLANK LINE><body>&l ...
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分支管理git 的分支管理功能非常强大，为了提高效率、避免分支混乱，我们参考git flow的开发流程规范或者可以直接使用git flow工具。 分支构成主要分支master分支：永远处在即将发布（production-ready）状态；develop分支：为开发分支，始终保持最新完成以及bug修复后的代码。 辅助分支feature分支：开发新功能的分支，基于develop，开发完成后merge回develop；release分支：准备要发布版本的分支（测试环境用的），用来修复SIT（System Integration Testing） bug；基于develop分支，完成后merge回de ...
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TensorFlow 安装环境要求TensorFlow在以下64位系统环境下经过测试和支持 Python 3.5–3.7 macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support) Ubuntu 16.04 or later Raspbian 9.0 or later Windows 7 or later 在mac OS上安装在mac OS上通常有两种安装方法virtualenv+pip和docker。 通过virtualenv + pipPython 3 要求 Python 3.5–3.7pip >= 19.0 Python ...
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