数字旗手

前置说明 HiClaw是一个定位于治理企业级多Agent协同的平台。 本文想在HiClaw单机embed模式部署时从外部能直接访问某worker的minio文件，方便对其进行二次开发。 以下假设worker的名字叫alice，以及hiclaw部署过程中的内部地址及端口号都保持默认。 1. 在部署机上确认 MinIO 中确实有 alice 的文件 1 2 3 docker exec hiclaw-controller sh -lc \ "mc alias set local http://127.0.0.1:9000 admin your_passwd >/dev/null 2>&1

Hermes Agent 核心教程：从零开始开发强大的 Python AI 应用 写在前面：关于 Hermes Agent Hermes Agent 是由知名 AI 研究机构 Nous Research 开发的一款具备高度自我进化能力的开源智能体系统。它旨在打破传统大模型“阅后即焚”的单一对话框限制，让 AI 真正“生活”在开发者的终端、团队的通讯软件以及自动化的流水线中。 核心亮点： * 闭环学习与长期记忆：它不仅能执行任务，还能在跨会话中持久化记忆，甚至从经验中自主创建和优化专属技能。 * 全平台无缝接入：内置强大的消息网关，一套代码即可接入 CLI、Telegram、Disco

深入解析 nanobot 的记忆机制：让 AI 拥有“活”的记忆 引言 在 AI Agent 的长期交互中，记忆管理一直是个痛点。nanobot 的记忆机制建立在一个非常优雅的理念之上：记忆应该是鲜活的，但不应该是混乱的（Memory should feel alive, but it should not feel chaotic）。 好的记忆不应该是一堆笔记的无序堆砌，而是一个安静的注意力系统。它能敏锐地注意到什么值得保留，优雅地放弃不再需要的内容，并将经历转化为平静、持久和有用的知识。本文将结合 nanobot 的实际代码（主要集中在 nanobot/agent/memory.py），

深入源码：Nanobot Agent 如何处理“使用子智能体”的交互指令 在多智能体（Multi-Agent）架构中，主智能体如何理解用户意图并动态派发任务给子智能体，是一个非常核心的设计。本文将以 Nanobot Agent 为例，详细拆解当用户在终端输入交互指令：“请使用子智能体调研一下hermes agent” 时，系统在底层是如何一步步流转的。 1. 接收输入：构造 InboundMessage 一切的起点始于用户在交互界面（例如 CLI 终端）输入文本。Nanobot 使用统一的事件总线（Message Bus）来解耦各个渠道和核心 Agent 逻辑。 当用户敲下回车后，CLI

导语：Nanobot 不仅仅是一个命令行聊天工具，它底层是一个具备“全网搜索、网页抓取、文件操作、Shell 执行”的强大智能体框架。通过 Python SDK，可以将这套强大的 Agent 能力嵌入到任何 Python 业务中。 本文将从最基础的单次对话开始，逐步解锁多轮记忆、工作区接管、内置工具链驱动，最终构建一个高并发的 Web API。 一、 初级篇：环境搭建与日志清理 在最基础的场景中，我们只需要让 Nanobot 跑起来并回答问题。为了避免框架内部冗长的 INFO/DEBUG 日志污染你的终端，我们可以通过 loguru 屏蔽底层日志。 实战代码 1：干净的单次问答

这几天Vibe Coding了一个🦞龙虾问数系统——DataClaw：https://github.com/qixinbo/DataClaw 欢迎大家 ⭐Star + 💻PR，Let’s code! 目标就是通过说人话来搞定复杂的数据分析。 主要特点就是： 🗣️ 大白话提问，自动转 SQL，还能自我纠错（底层基于Nanobot） 🛠️ 支持Skills，业务逻辑随意定制 📊 图表一键 Pin 到看板 🦞 龙虾问数 (DataClaw) 释放你的数据潜能，让分析像养龙虾一样简单爽快！ 🌊📊 龙虾问数 (DataClaw) 是一个智能的、AI 驱动的数据分析平台。通过自然语言与你

前言 最近在看OpenClaw这个当今最火的AI个人助理，想通过OpenClaw来研究下这种个人智能助理的设计和开发原理。但是发现OpenClaw太“重”了，动不动就是几十万行代码，层层封装，想从源码层面理解它的运行逻辑（它还是typescript语言），或者想自己魔改加个小功能，往往要翻半天文档。 直到我遇到了 nanobot。 它给我的第一感觉就是“干净”。核心代码只有 4000 行左右（大概只有OpenClaw 的 1%），但麻雀虽小，五脏俱全。它去掉了很多复杂的抽象，保留了 Agent 最核心的能力。 nanobot 内置了非常丰富的渠道支持。你可以把它接入 Telegram、D

前言 最近在看OpenClaw这个当今最火的AI个人助理，想通过OpenClaw来研究下这种个人智能助理的设计和开发原理。但是发现OpenClaw太“重”了，动不动就是几十万行代码，层层封装，想从源码层面理解它的运行逻辑（它还是typescript语言），或者想自己魔改加个小功能，往往要翻半天文档。 直到我遇到了 nanobot。 它给我的第一感觉就是“干净”。核心代码只有 4000 行左右（大概只有OpenClaw 的 1%），但麻雀虽小，五脏俱全。它去掉了很多复杂的抽象，保留了 Agent 最核心的能力。 nanobot 内置了非常丰富的渠道支持。你可以把它接入 Telegram、D

前言 最近在看OpenClaw这个当今最火的AI个人助理，想通过OpenClaw来研究下这种个人智能助理的设计和开发原理。但是发现OpenClaw太“重”了，动不动就是几十万行代码，层层封装，想从源码层面理解它的运行逻辑（它还是typescript语言），或者想自己魔改加个小功能，往往要翻半天文档。 直到我遇到了 nanobot。 它给我的第一感觉就是“干净”。核心代码只有 4000 行左右（大概只有OpenClaw 的 1%），但麻雀虽小，五脏俱全。它去掉了很多复杂的抽象，保留了 Agent 最核心的能力。 nanobot 内置了非常丰富的渠道支持。你可以把它接入 Telegram、D

前言 最近在看OpenClaw这个当今最火的AI个人助理，想通过OpenClaw来研究下这种个人智能助理的设计和开发原理。但是发现OpenClaw太“重”了，动不动就是几十万行代码，层层封装，想从源码层面理解它的运行逻辑（它还是typescript语言），或者想自己魔改加个小功能，往往要翻半天文档。 直到我遇到了 nanobot。 它给我的第一感觉就是“干净”。核心代码只有 4000 行左右（大概只有OpenClaw 的 1%），但麻雀虽小，五脏俱全。它去掉了很多复杂的抽象，保留了 Agent 最核心的能力。 nanobot 内置了非常丰富的渠道支持。你可以把它接入 Telegram、D