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OpenFinClaw 团队把试图填补这层能力断层的系统，称为“金融龙虾”——一只可以 7×24 小时持续运行、替用户完成分析、建模、执行与风控的 AI 基金经理。但在产品定位上，它更接近一个工具提供商，而不是资产管理方：用户资金仍在自己的账户中，系统只负责提供策略生成、执行与风控能力，把原本属于机构的整套工作流，以工具的形式交付给个人。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。
我们公司很多很多的小伙伴，都在用Claude Code，因为这玩意，在很多时候，确实就是最牛逼的通用Agent。但，公司的小伙伴，大家的用法差异巨大。有的人已经能开Agent Team并行跑任务了，有的人到现在还在每步挨个确认，然后不知道在命令行里怎么换行。
AI Agent世界的npm来了！
人类创作者与 Agent 是平等的。
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读，原文发布于他的 X（https://x.com/odysseus0z）。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
OpenClaw，是当下最火的开源个人 AI 助手。很多人不知道的是，OpenClaw 背后，核心是一个极简框架 Pi-coding-agent。
过去两天，全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw，接连更新了两个版本，让人直呼「开发团队是不睡觉了吗？」
Meta 收购 AI 社交平台 Moltbook 仅五天，便紧急修改规则，彻底终结了 AI 自治。新条款明确警告：人类必须为 Agent 的所有行为承担唯一法律责任。巨头入局 AI社交的第一件事，就是把风险塞回给人类。