# Debian 默认没有 venv，需要先装
apt install -y python3.11-venv

git clone https://github.com/lsdefine/GenericAgent.git
cd GenericAgent

python3 -m venv ga_env
./ga_env/bin/pip install requests beautifulsoup4 bottle simple-websocket-server

./ga_env/bin/python -m pip install python-telegram-bot

cp mykey_template.py mykey.py

tg_bot_token = 'your_bot_token_here'
tg_allowed_users = [你的Telegram用户ID]

native_claude_config_minimax = {
    'name': 'minimax-anthropic',
    'apikey': 'sk-cp-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',  # 从 platform.minimax.io 获取
    'apibase': 'https://api.minimaxi.com/anthropic',
    'model': 'MiniMax-M2.7',
    'max_retries': 3,
    'thinking_type': 'adaptive',
    'read_timeout': 180,
}

mixin_config = {
    'llm_nos': ['minimax-anthropic'],
    'max_retries': 10,
    'base_delay': 0.5,
}

proxy = None

cd /root/GenericAgent
source ga_env/bin/activate
python frontends/tgapp.py

在2026年的AI Agent赛道上，OpenClaw生态迎来了两位轻量级挑战者——Hermes Agent和Nanobot，而另一边源自复旦大学的GenericAgent则以”自进化”和”极致省Token”杀出重围。本文从代码量、内存占用、Token效率、自进化能力等维度进行全面对比。

一、参赛选手简介

1. Hermes Agent

ClawClaw AI团队开发的个人AI助手框架，是OpenClaw生态的轻量级衍生版。增长势头迅猛，社区规模每周增长约19k关注者，以Memory-First设计和运行时自我优化著称。

2. Nanobot

香港大学数据智能实验室(HKUDS)出品，2026年2月2日发布。定位与Hermes Agent类似，但走的是极致精简路线——仅用约4,000行Python代码就实现了核心Agent功能，比OpenClaw代码量减少99%。

3. GenericAgent

复旦大学出品，2026年1月发布。虽然不是直接基于OpenClaw，但其设计理念高度契合”轻量+高效”。核心代码仅~3,000行，Agent Loop只有~100行，最大的亮点是自进化机制——每完成一个任务自动把执行路径结晶成可复用Skill。

二、核心数据对比

三、各自优势分析

✅ Hermes Agent 优势

• 增长最快：社区规模增长势头最猛，+19k/周
• Memory-First设计：记忆系统是核心特性，不是附加功能
• Self-Improving：运行时自我优化能力
• Tools as Governed Runtime：工具系统更体系化
• Hot Path优化：围绕高频使用场景深度优化

✅ Nanobot 优势

• 资源消耗最低：~100MB内存，树莓派都能跑
• 社区最成熟：17,800+ Stars，项目健康指标最好
• 安装超快：pip install nanobot-ai，几秒搞定
• 研究友好：4000行代码，架构清晰易理解
• 11+ LLM提供商：支持OpenRouter/Anthropic/OpenAI/DeepSeek/Gemini等

✅ GenericAgent 优势

• Token效率之王：<30K上下文，OpenClaw的1/6～1/10消耗
• 真正的自进化：任务完成→自动结晶成Skill→下次直接调用
• 最小原子工具集：仅9个原子工具，覆盖所有能力
• 真实浏览器控制：注入真实浏览器，保留登录会话
• 复旦学术背书：有arXiv技术报告支撑

四、自进化机制对比

这是GenericAgent与其他两者最核心的差异点：

GenericAgent的设计哲学：”不要预装技能——让它们自己进化出来。”

GenericAgent的自进化流程：

[新任务] → [自主探索]（安装依赖、写脚本、调试验证）→ [结晶成Skill] → [写入记忆层] → [下次类似任务直接调用]

例如：

• “读我微信消息” → 第一次：安装依赖→逆向DB→写脚本→保存Skill → 之后：一行调用
• “监控股票提醒我” → 第一次：安装mootdx→构建筛选流程→配置定时→保存Skill → 之后：一行启动

而Hermes Agent虽然也有”自我优化”能力，但更偏向运行时优化；Nanobot则走的是轻量路线，不具备自进化能力。

五、如何选择？

六、总结

2026年的AI Agent赛道，三位选手各有千秋：

• Nanobot：轻量级标杆，成熟稳定
• Hermes Agent：增长最快，工具治理最完善
• GenericAgent：Token效率之王，真正能”自己进化”的AI助手

如果你受够了OpenClaw的臃肿，这三个轻量级选手都值得一试。其中GenericAgent的自进化机制最为创新——用得越久，AI助手越懂你，形成真正属于你的技能树。

相关链接：

• GenericAgent GitHub (6,615 Stars)
• Nanobot GitHub (17,800+ Stars)
• GenericAgent 中文教程 (Datawhale出品)

2026年4月24日  |  分类：AI前线

DeepSeek-v4接口文档公布：国产大模型再次突破，API调用指南一览

一、DeepSeek-v4 核心升级亮点

• 🚀 推理速度提升 2.3倍
  采用全新CUDA内核优化与PagedAttention 2.0，官方benchmark显示v4相比v3吞吐量提升130%。
• 🔢 原生多模态支持
  内置图像编码器，API新增image输入字段，支持图文混合推理，无需调用单独的vision模型。
• 💰 定价调整
  Input tokens定价下调至$0.27/1M tokens（原$0.49），Output tokens调整为$1.10/1M tokens，降幅显著。
• 📦 上下文窗口扩展至 256K
  支持一次性处理约20万字文本，足够读完一整部长篇小说。
• 🔄 向后兼容
  v4与v3 API端点兼容，只需将版本号从v3替换为v4即可切换。

二、API调用指南

2.1 基础调用示例（Python）

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-deepseek-api-key",
    base_url="https://api.deepseek.com/v4"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位专业的AI技术顾问"},
        {"role": "user", "content": "请解释MoE架构的工作原理"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

2.2 多模态调用示例

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图里有什么？"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
            ]
        }
    ]
)

三、与其他主流模型对比

四、总结与展望

DeepSeek-v4的公布标志着国产大模型在性价比赛道上进一步拉大优势。随着API定价持续下探，多模态能力原生集成，中小开发者调用顶级模型的技术门槛已大幅降低。

可以预见，下半年各大云厂商将迎来新一轮价格战，对于终端用户而言，这无疑是一个好消息。

大模型上车周年考：Qwen上车一年后的体验分析与未来展望

2025年北京车展，无疑是中国汽车智能化进程中一个重要的历史节点。在那个万众瞩目的时刻，阿里巴巴的千问（Qwen）大模型宣布大规模”上车”，长安、东风、北汽、比亚迪、吉利、长城、理想、上汽大众、上汽智己等十多家车企同日宣布接入，一时间”大模型上新车”成为行业最热话题。

如今，一年时间过去，Qwen车载落地情况如何？体验是否达到预期？本文将进行一次全面的”周年考”，为你一一解答。

🚗 落地规模：10+车企、20+车型覆盖

据公开信息统计，截至2026年，Qwen已成功适配主流车端芯片，覆盖车型数量超过20款。以下是目前已确认接入Qwen的主要车企及代表车型：

🧠 核心能力：车载场景体验分析

经过一年的迭代，Qwen车载助手的能力边界已大幅扩展。与传统语音助手相比，接入Qwen的智能座舱实现了质的飞跃：

1. 全场景对话：从”命令执行”到”意图理解”

传统车载语音助手只能执行固定命令（如”打开空调”、”导航到公司”），而Qwen车载助手实现了真正的自然语言理解。用户可以说”我有点累了，帮我找个能休息的服务区”或”孩子吵着要吃麦当劳，附近有什么选择”，Qwen能理解复杂上下文并给出合理建议。

2. 主动服务：从”被动响应”到”主动推送”

Qwen车载助手接入了阿里生态服务，能够根据时间、地点、用户习惯主动提供服务。例如：

• 通勤场景：早高峰自动播报路况，询问是否需要提前打开会议提醒
• 餐饮场景：检测到饭点主动推荐附近餐厅，支持语音下单
• 快递场景：联动菜鸟物流，告知快递到达时间并询问是否需要送货上门

3. 跨域协同：车与家的无缝连接

通过阿里云IoT平台，Qwen车载助手已实现与智能家居的联动。用户可以在车内远程控制家中设备，或在到家前提前开启空调、热水器等设备，真正实现”车家一体”的智慧生活。

⚠️ 现存问题：仍有提升空间

尽管成绩显著，Qwen车载落地一年也暴露了一些问题：

• 响应延迟：复杂请求（如多轮对话、地图搜索）平均响应时间约2-3秒，弱网环境下可能更长
• 生态割裂：阿里系服务体验完善，但对接腾讯、百度等生态时功能受限
• 方言支持：目前对粤语、四川话等主要方言支持仍不完善，影响部分用户体验
• 隐私担忧：部分用户对车内语音数据采集存在隐私顾虑

🔮 未来展望：2026年将发生什么？

综合各方信息，2026年Qwen车载将在以下方向持续进化：

黄仁勋内部邮件曝光：要求英伟达全员使用OpenAI的Codex编程工具

2026年的AI行业，再次扔出一颗重磅炸弹。英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）近日向公司全体员工发送了一封内部邮件，明确要求每位英伟达员工使用OpenAI的Codex编程工具。这封邮件的内容随后被OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）在社交平台上分享，迅速引爆全球科技圈。

📧 邮件曝光：硬件巨头拥抱竞品AI工具

据披露，黄仁勋在邮件中附上了他发给英伟达全体员工的通知，要求大家在日常编程工作中使用OpenAI的Codex。Codex是OpenAI于2026年推出的AI编程助手，基于GPT-4o架构，专为代码生成、调试和重构优化，已被全球超过500万开发者使用。

这一举动颇具讽刺意味：全球最大的AI芯片公司英伟达，其员工使用的编程工具却来自最大的竞争对手OpenAI。英伟达的CUDA生态一直是其软件护城河，而Codex的崛起似乎在提醒行业：AI时代，硬件只是基础，软件生态才是王座。

💡 为什么是Codex？

Codex不仅仅是一个代码补全工具，它代表着AI编程助手的最高水平。相较于传统的IDE插件，Codex具备以下核心能力：

• 全流程代码生成：从需求描述直接生成完整函数或模块，支持Python、JavaScript、TypeScript、C++等20+主流语言
• 智能调试与修复：自动分析错误原因，提供修复建议甚至直接生成补丁
• 代码重构优化：理解代码意图，自动进行性能优化和架构调整
• 上下文感知：深度理解项目结构，能够跨文件进行代码推理和生成

🏭 英伟达的”真香”时刻

英伟达此举看似意外，实则顺理成章。作为AI芯片领域的绝对霸主，英伟达的核心竞争力不仅在于GPU硬件，更在于围绕CUDA构建的完整软件生态。CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型，是全球数百万开发者不可或缺的工具。

然而，黄仁勋的邮件揭示了一个深刻趋势：AI正在改变软件工程本身。无论是芯片设计、驱动开发还是AI框架优化，AI编程工具正在渗透到英伟达内部的每一个代码角落。要求全员使用Codex，本质上是英伟达对AI编程革命的一次战略表态。

🌊 行业影响：AI编程工具进入企业主流

英伟达的示范效应不可低估。作为全球最受尊敬的科技公司之一，英伟达对AI工具的全面拥抱，意味着AI编程助手已正式从”开发者尝鲜”进入”企业级部署”阶段。

业内人士分析，这一趋势将加速以下变化：

• 科技巨头跟进：预计谷歌、Meta、亚马逊等公司将在未来6个月内发布类似的全员AI编程工具部署政策
• AI编程工具竞争升级：GitHub Copilot、Google Gemini Code、Anthropic Claude Code等产品将加速迭代
• 程序员技能重构：如何高效使用AI编程工具，正在成为工程师的核心竞争力之一

WindClaw 万得小龙虾 深度评测与邀请码分享

1. 什么是 WindClaw？

2026年，万得（Wind）正式推出了其 AI 投研智能体——WindClaw，江湖人称”小龙虾”。

这不仅仅是一个聊天机器人，它是国内首个深度耦合万得底层数据库的 AI 智能体。如果说传统的 AI 是”读过几本投资书的实习生”，那 WindClaw 就是”拥有万得全量实时数据权限 + 24小时不睡觉的研究员”。

2. 为什么 WindClaw 能”降维打击”？

⚡️ 杀手级优势：数据实时性与专业度

这是 WindClaw 最核心的护城河。

🧠 核心能力：会研究、能进化

• 自动阅读：你不需要把财报复制给它，它自己会去读公告、读研报、读新闻。
• 持续进化：WindClaw 具有记忆与进化能力。它在你的使用过程中不断学习你的偏好和投资风格，”越用越聪明”。
• 多模态分析：不仅看数字，还能结合行业信息进行逻辑推理，生成专业的投研报告。

3. WindClaw 能力图谱

如上图所示，WindClaw 在数据实时性、金融深度和准确性上呈现压倒性优势，构建了从”数据获取”到”智能决策”的完整闭环。

4. 使用场景：它能帮你干什么？

• 👀 盯盘助手：“帮我盯着宁德时代，如果主力资金连续流出超过 5000 万，立刻告诉我。” —— WindClaw 实时执行。
• 📊 财报透视：“把腾讯最新一季度的财报亮点和风险点列出来，并对比去年同期。” —— WindClaw 自动抓取并分析。
• 📈 策略回测：“如果我过去三年坚持高股息策略，收益率如何？” —— WindClaw 调用历史数据秒出结果。
• 🔍 行业研究：“分析一下新能源汽车行业2026年的竞争格局变化。” —— 结合实时数据给出深度报告。
• 📋 公告解读：“帮我梳理一下这条重组公告对股价的影响。” —— WindClaw 自动关联历史案例。

5. 如何抢先体验？

由于 WindClaw 使用的是万得的核心数据接口，为了保证服务质量，目前采用邀请制体验。

这只”小龙虾”的算力正在被疯狂的量化研究员和分析师”吃”掉，越早注册，越早享受”智能体养成”的复利。

操作步骤：

1. 访问官网 claw.wind.com.cn
2. 注册/登录万得账号
3. 输入邀请码 WD49ZY 激活你的专属小龙虾
4. 开始提问：”今天大盘怎么样？” / “帮我分析宁德时代的最新资金流向”

总结

WindClaw 的上线，标志着 AI 投研从”玩具”走向了”工具”。对于金融从业者来说，拥有一个实时、专业、懂数据、能进化的 AI 助手，可能就是未来核心竞争力。

别让你的竞争对手先用上这只”小龙虾”。