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想象您是一名渗透测试工程师，面前是前几天宣布完成安全升级的OpenClaw 3.8。您不需要去找RCE（远程代码执行），也不用费劲构造缓冲区溢出。您只需要回想一下，近期在网上发生过的两场OpeClaw“闹剧”。第一次Meta AI的对齐总监眼睁睁看着自己的OpenClaw开始疯狂清空她的历史邮件。
“时光流转，谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
上周有个朋友跟我吐槽，说他们线上跑的 Agent，单次任务 token 消耗到了六位数。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行，“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
就在前两天，腾讯一下发布了WorkBuddy以及Qclaw两款龙虾产品，市值直接暴涨7%。目前，WorkBuddy现在已经可以下载使用了，而Qclaw还在内测当中，暂时还没有对外开放。
刚刚，谷歌发布了首个原生多模态（Multimodal）嵌入模型——Gemini Embedding 2。这次模型最大的变化在于：把文本、图像、视频、音频和文档，全部映射进同一个统一的嵌入空间。
深夜，谷歌官宣重磅更新！Gemini全面接管Docs、Sheets、Slides，AI原生办公时代来了，全球30亿谷歌用户的办公方式，或正在被彻底颠覆。
2026 年伊始，AI 的进化逻辑正从「单一工具赋能」转向「场景深度共生」，当大模型在各领域持续突破，前沿科研与新材料研发领域，正迎来一场由 Agentic AI 驱动的效率革命。
最近，Karpathy 玩 Vibe Coding 真真地上瘾了！
OpenClaw 爆火之后，我一直在想一个问题： 如果把 AI Agent 当作一个员工来看，未来最重要的能力是什么？