All Agentic Architectures：一个 AI agent 设计教学项目。
地址：github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
欢迎来到一套全面、动手实践型的现代 AI agent 设计大师课。本仓库包含 17+ 种前沿 agentic 架构的详细实现，基于 LangChain 和 LangGraph 构建。它被设计成一本持续更新的实践教材，用来连接理论概念与可实际运行、接近生产可用的代码。
项目旨在为开发者、研究人员和 AI 爱好者提供一条结构化、实践性强、教育价值高的学习路径，帮助他们掌握构建智能系统的方法。
该项目用 Jupyter Notebook 形式实现了 17+ 种 agentic architecture。
它主要基于 LangChain + LangGraph，每个 notebook 对应一种架构模式。
前 4 个 notebook 是单 agent 基础能力，比如反思、工具调用、ReAct 和规划；中间部分讲多 agent 协作；后面覆盖高级记忆与推理；再往后是可靠性与安全相关模式；最后涉及学习与适应。
地址：github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
欢迎来到一套全面、动手实践型的现代 AI agent 设计大师课。本仓库包含 17+ 种前沿 agentic 架构的详细实现，基于 LangChain 和 LangGraph 构建。它被设计成一本持续更新的实践教材，用来连接理论概念与可实际运行、接近生产可用的代码。
项目旨在为开发者、研究人员和 AI 爱好者提供一条结构化、实践性强、教育价值高的学习路径，帮助他们掌握构建智能系统的方法。
该项目用 Jupyter Notebook 形式实现了 17+ 种 agentic architecture。
它主要基于 LangChain + LangGraph，每个 notebook 对应一种架构模式。
前 4 个 notebook 是单 agent 基础能力，比如反思、工具调用、ReAct 和规划；中间部分讲多 agent 协作；后面覆盖高级记忆与推理；再往后是可靠性与安全相关模式；最后涉及学习与适应。
最近几天GitHub爆火的几个仓库：
https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
有套利价值的 3 个方向：
1. CLI-Anything
Agent-Native 中间件赛道。建「CLI-to-Agent 工具目录」+ SEO「make CLI tool AI agent」→ 71 天老项目但日均 1K 星，长尾流量巨大。
2. Claude for Financial Services → claudefinance.ai
Anthropic 官方推金融 AI Agent 垂直场景。
建教程站 + 金融分析模板 → 金融从业者社群导流。85 天项目，3.5K forks 说明生态在快速扩展。
3. OpenHuman → openhuman.cn
个人私有 AI 助手，日均 3,991 星。
中国市场需求旺但中文教程稀缺。写「OpenHuman vs OpenClaw vs Hermes Agent」对比 + Docker 一键部署脚本 → SEO 收割。https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
有套利价值的 3 个方向：
1. CLI-Anything
Agent-Native 中间件赛道。建「CLI-to-Agent 工具目录」+ SEO「make CLI tool AI agent」→ 71 天老项目但日均 1K 星，长尾流量巨大。
2. Claude for Financial Services → claudefinance.ai
Anthropic 官方推金融 AI Agent 垂直场景。
建教程站 + 金融分析模板 → 金融从业者社群导流。85 天项目，3.5K forks 说明生态在快速扩展。
3. OpenHuman → openhuman.cn
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中国市场需求旺但中文教程稀缺。写「OpenHuman vs OpenClaw vs Hermes Agent」对比 + Docker 一键部署脚本 → SEO 收割。https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
小白想发布你的 Vibe Coding 作品只需要以下三步：
1. 下载一个 Codex App，充值 20 刀，打开 Browser 和 Computer use
2. 注册一个 Cloudflare 账号
3. 告诉 Codex App，使用 Cloudflare 部署你的网站，接下来你只需要全程配合
1. 下载一个 Codex App，充值 20 刀，打开 Browser 和 Computer use
2. 注册一个 Cloudflare 账号
3. 告诉 Codex App，使用 Cloudflare 部署你的网站，接下来你只需要全程配合
最近群里很多人登 codex 一直被卡海外手机号验证。
其实不用到处找接码平台，有个很野但好用的方法。
直接去 ChatGPT 网页版 → 设置 → 安全，绑定 Google Authenticator 开 2FA。
开完之后，再登 codex，基本就不怎么弹手机号验证了。
很多人不知道，其实验证码优先级会被 2FA 覆盖一部分。
一个设置解决问题。
其实不用到处找接码平台，有个很野但好用的方法。
直接去 ChatGPT 网页版 → 设置 → 安全，绑定 Google Authenticator 开 2FA。
开完之后，再登 codex，基本就不怎么弹手机号验证了。
很多人不知道，其实验证码优先级会被 2FA 覆盖一部分。
一个设置解决问题。
我不推荐小朋友从小就学计算机：
1. 真心喜欢计算机的 1 年内就可以折腾出很高的水平
2. 从我 10 多年的开源社区经验看，我们和国外顶级开源项目作者的差距，不是计算机编程能力，而是想象力。国外的开源作者，会为了实现一个喜欢的功能，会研究大量的开源库，在大多数人都在纠结不可能实现的时候，他把所有开源库串联在一起实现，这条独特的开源库组合就是想象力
3. 想象力的来源不是计算机，是数学基础扎实、逻辑分析能力强、热爱生活、艺术熏陶、专注冥想，生活中爱好比较多的人，想象力越丰富
4. 一味的死磕计算机，最后只会变成刷机器，变成视野狭隘只会和别人比较的人，因为他们不明白，世界上其他人也和他一样聪明。真正的竞争是做自己，而不是别人做出来的东西，自己也要做一遍，证明自己能
互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息
1. 真心喜欢计算机的 1 年内就可以折腾出很高的水平
2. 从我 10 多年的开源社区经验看，我们和国外顶级开源项目作者的差距，不是计算机编程能力，而是想象力。国外的开源作者，会为了实现一个喜欢的功能，会研究大量的开源库，在大多数人都在纠结不可能实现的时候，他把所有开源库串联在一起实现，这条独特的开源库组合就是想象力
3. 想象力的来源不是计算机，是数学基础扎实、逻辑分析能力强、热爱生活、艺术熏陶、专注冥想，生活中爱好比较多的人，想象力越丰富
4. 一味的死磕计算机，最后只会变成刷机器，变成视野狭隘只会和别人比较的人，因为他们不明白，世界上其他人也和他一样聪明。真正的竞争是做自己，而不是别人做出来的东西，自己也要做一遍，证明自己能
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#出海运营秘籍👉@yunying23
我发现，旧瓶装新酒这个方法在ai课程研发上尤为有用。
为了写咱们公司新的ai课程大纲，今天去扒了不同平台几年前的ai课程大纲，感觉很多内容完全值得用现在热门的ai工具重新再做一遍
工具一直在变，但人的需求始终不变
我发现，旧瓶装新酒这个方法在ai课程研发上尤为有用。
为了写咱们公司新的ai课程大纲，今天去扒了不同平台几年前的ai课程大纲，感觉很多内容完全值得用现在热门的ai工具重新再做一遍
工具一直在变，但人的需求始终不变
经过一段时间的迭代，FastClaw 越来越好用了👍
FastClaw 定位是 Agent 工厂（制造+分发），支持多租户、多 Agent，云原生友好
几个主要使用场景👇
1. 个人助理。跟 OpenClaw 一样的用法，一行命令本地安装，隐私友好。（toc）
2. 云端创作。在 FastClaw Cloud 创建你自己的 Agent，定制 soul 和 skills，多渠道接入自己用，也能分享给他人使用。（to builder）
3. 团队版 Agent。可在企业内网私有化部署，挂载内部 skills，接入飞书，多 Agent 协作。（tob）
4. Agent Infra。作为 Agent Runtime，结合 ShipAny 快速创建 Agent SaaS，一小时上线一个垂类 Agent 产品。（to developer）
------
在 FastClaw 中，Agent 是一等公民，每个 Agent 可配置models、soul、skills
四层实体关系：admin -> builder -> agent -> chatter
每个实体有独立的配置，每个 agent-chatter 组合有独立的记忆，通过 fallback 继承链加载实体的 models、soul、skills 配置
（架构设计太技术向了，找机会展开讲😂）
一句话总结：功能体验尚不完美，架构设计无可挑剔✌️
------
最近收集了一些用户反馈，对 FastClaw 越来越有信心了。
欢迎试用，期待反馈😍
https://fastclaw.ai
FastClaw 定位是 Agent 工厂（制造+分发），支持多租户、多 Agent，云原生友好
几个主要使用场景👇
1. 个人助理。跟 OpenClaw 一样的用法，一行命令本地安装，隐私友好。（toc）
2. 云端创作。在 FastClaw Cloud 创建你自己的 Agent，定制 soul 和 skills，多渠道接入自己用，也能分享给他人使用。（to builder）
3. 团队版 Agent。可在企业内网私有化部署，挂载内部 skills，接入飞书，多 Agent 协作。（tob）
4. Agent Infra。作为 Agent Runtime，结合 ShipAny 快速创建 Agent SaaS，一小时上线一个垂类 Agent 产品。（to developer）
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在 FastClaw 中，Agent 是一等公民，每个 Agent 可配置models、soul、skills
四层实体关系：admin -> builder -> agent -> chatter
每个实体有独立的配置，每个 agent-chatter 组合有独立的记忆，通过 fallback 继承链加载实体的 models、soul、skills 配置
（架构设计太技术向了，找机会展开讲😂）
一句话总结：功能体验尚不完美，架构设计无可挑剔✌️
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最近收集了一些用户反馈，对 FastClaw 越来越有信心了。
欢迎试用，期待反馈😍
https://fastclaw.ai
Figma 在 AI 上远谈不上成功，但肯定是 SaaS 转 AI 的一个典型样本。它的产品和增长策略，对其它 SaaS 公司应该有不少启发。
最近几个季度的财报也能看到，Figma 正在尝试通过 AI 改变自己的收入结构。
它不是给设计师加一个 AI 助手，而是把原来只看稿、评论、拿设计稿的人，推到创作和交付里。
PM 用 Make 做原型，工程师用 MCP 接设计上下文，业务团队基于 design system 做 dashboard / presentation，设计师则上移到系统定义和质量控制。
收入逻辑也随之变了：更多低权限用户有了升级理由。
一旦从“围观”变成“参与”，就会需要生成、编辑、分享、发布、接入开发流程，也就更容易需要 Full seat、更高 rate limit、更多 AI credits。
所以 Figma 的 AI 商业化，不只是一个 AI add-on，而是 seat expansion + usage monetization + enterprise governance。
对其他 SaaS 的启发，我觉得主要是两点。
第一，找到软件里的高价值动作。
Figma 是创作和连接开发。CRM 是 follow-up、客户状态、deal risk。客服是回复、升级、赔付。数据工具是查询、dashboard、异常解释。项目管理是拆任务、排期、识别 blocker。
AI 的机会不是加聊天框，而是让更多人能执行这些原来只有专业用户才能做的动作。
第二，把“围观结果的人”变成“参与者”。
很多 SaaS 都是少数人操作，多数人看结果。分析师写 SQL，业务方看 dashboard；销售一线更新 CRM，管理层看报表；PM 维护项目，其他人看进度。
如果 AI 能让这些围观者也开始动手，商业化空间就打开了。因为参与者比围观者更容易付费。
所以 Figma 给出的样本不是“赶紧加 AI”。而是把 AI 放在能改变收入结构的位置上。
最近几个季度的财报也能看到，Figma 正在尝试通过 AI 改变自己的收入结构。
它不是给设计师加一个 AI 助手，而是把原来只看稿、评论、拿设计稿的人，推到创作和交付里。
PM 用 Make 做原型，工程师用 MCP 接设计上下文，业务团队基于 design system 做 dashboard / presentation，设计师则上移到系统定义和质量控制。
收入逻辑也随之变了：更多低权限用户有了升级理由。
一旦从“围观”变成“参与”，就会需要生成、编辑、分享、发布、接入开发流程，也就更容易需要 Full seat、更高 rate limit、更多 AI credits。
所以 Figma 的 AI 商业化，不只是一个 AI add-on，而是 seat expansion + usage monetization + enterprise governance。
对其他 SaaS 的启发，我觉得主要是两点。
第一，找到软件里的高价值动作。
Figma 是创作和连接开发。CRM 是 follow-up、客户状态、deal risk。客服是回复、升级、赔付。数据工具是查询、dashboard、异常解释。项目管理是拆任务、排期、识别 blocker。
AI 的机会不是加聊天框，而是让更多人能执行这些原来只有专业用户才能做的动作。
第二，把“围观结果的人”变成“参与者”。
很多 SaaS 都是少数人操作，多数人看结果。分析师写 SQL，业务方看 dashboard；销售一线更新 CRM，管理层看报表；PM 维护项目，其他人看进度。
如果 AI 能让这些围观者也开始动手，商业化空间就打开了。因为参与者比围观者更容易付费。
所以 Figma 给出的样本不是“赶紧加 AI”。而是把 AI 放在能改变收入结构的位置上。
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