慢雾:MemoryOS及OpenClaw插件遭投毒
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开源 AI Agent 框架 OpenClaw 2 发布,新增多人云会话功能
ChainCatcher 消息,自托管开源 AI Agent 框架 OpenClaw 于上周末发布其迄今最大规模更新,版本号为 2026.8.1,品牌名为 OpenClaw 2。官方公告显示,该版本由 933 名贡献者共同完成,其中 569 人为首次参与,累计合并超过 1.6 万个拉取请求,约占项目历史合并 PR 总量的一半。团队原计划仅聚焦简化安装流程与重建浏览器应用,随后将改动扩展至记忆、模型、插件、消息与安全等模块,因此将本次发布称为“意外的大版本”。新版本的核心功能包括以聊天为中心重构的控制界面、可自动识别现有 Claude 或 ChatGPT 订阅及本地 Ollama 模型的安装引导,以及面向团队的多人共享云会话,用户可在 team.openclaw.ai 上接手同事正在进行中的任务。官方模拟延迟测试显示,初始 JavaScript 请求从 140 个降至 45 个,启动时间从 1.6 秒降至 575 毫秒。安全层面新增请求级审批、按参数限定的命令权限、Docker 与 Podman 沙箱、角色化执行及团队级密钥库,但沙箱与审批默认仍处于关闭状态。
观点:LLM Token价格腰斩并不意味着AI需求转弱,GPU算力租赁市场仍显示需求强劲
BlockBeats 消息,9 月 24 日,专业数据机构 Silicon Data 发文称,市场近期频繁引用其 LLM Token Index 作为看空 AI 交易的依据,但该指标下跌并不意味着 AI 需求或模型层利润正在走弱。 Silicon Data 表示,其 LLM Token Index 衡量的是样本中 API 用户每百万 Token 实际支付的价格,即「使用量加权价格」,并非 Token 使用量或总支出。该指数从 5 月 28 日的 2.07 美元降至 9 月 21 日的 1 美元,下降 52%,但今年 1 月至 5 月高点期间曾上涨 67%,因此价格变化本身不能直接作为 AI 行业景气度指标。 该机构指出,指数近期下跌主要反映更多任务被分配给廉价、快速的模型,同时 AI 实验室持续推出更多中端模型。由于 Token 并不能完全代表 AI 能力,该指标也无法单独区分模型替代与更高效的 Agent 路由。 相比之下,GPU 算力租赁市场仍显示需求强劲。Silicon Data 数据显示,非超大规模云厂商 H200 租赁价格从 6 月平均 2.87 美元升至目前 3.29 美元,9 月 19 日一度达到 3.32 美元;B200 目前为 5.76 美元,较同期上涨 7%,年初至今上涨 31%;B300 自 4 月底推出以来上涨 44%。 Silicon Data 认为,随着 Agent 大规模应用,未来绝大多数 Token 可能来自廉价、快速模型,因此 Token 价格可以持续下降,同时总 Token 使用量仍大幅增长。该机构表示,真正高价值的任务仍可能集中在前沿模型上,而 AI 全面普及意味着对算力的需求可能「更多,而不是更少」。
梁文锋署名DeepSeek发新论文,剑指大规模Agent训练
PANews 9月23日消息,据新浪财经报道,DeepSeek创始人梁文锋署名的最新论文公开,首次系统发布了 DeepSeek的Agent 训练沙盒平台DSec(DeepSeek Elastic Compute)的技术细节,作者名单超过130人,梁文锋在列。论文显示,DSec平台的规模非常庞大,其中一个生产单元由约:160个CPU节点、3万核、250TB内存构成,托管PB级镜像。能力方面,DSec平台单日服务约300万个沙盒,峰值并发超过38万个,创建速度超过每秒5000个,单个训练任务最多可以一次性拉起3.2万个沙盒。
Muse被扒出酷似OpenClaw,Meta承认「重度受启发」
动察 Beating AI 快讯,Meta 回应了 Muse 像 OpenClaw 的争议。Meta 超级智能实验室产品负责人 Nat Friedman 表示,Muse 确实「重度受 OpenClaw 启发」,但产品是从零构建,并非直接运行 OpenClaw。 社区起疑,主要是因为两者的工作区太像。Muse 被发现包含 `SOUL.md`、`IDENTITY.md`、`USER.md`、`MEMORY.md`、`AGENTS.md`、`TOOLS.md` 等文件。OpenClaw 也使用同一套设计,用来保存 Agent 人格、用户信息、记忆和操作规则。社区对比还发现,双方的 `SOUL.md` 内容几乎一样。 Friedman 没有否认这些相似之处。他称自己今年 1 月用过 OpenClaw 后,给 Meta 超级智能实验室团队买了数百台 Mac mini,很多成员随后都开始使用 OpenClaw 和其他个人 Agent。 有人追问为什么连文件名和 `SOUL.md` 都这么像,他回复称,团队认为 OpenClaw 作者 Peter Steinberger「这些东西做得完全正确」。
X-Agent 发布白皮书,介绍产品架构与 XAGT 代币应用场景
Foresight News 消息,AI Agent 链上操作系统 X-Agent 发布最新白皮书,介绍其产品架构、MCP 生态、商业模式及 XAGT 代币应用场景。白皮书内容显示,X-Agent 允许用户通过自然语言创建具备上下文、记忆、技能、API 及钱包连接能力的 AI Agent,无需编写代码。 在商业模式上,X-Agent 计划打通 Agent 创建、MCP 能力接入、分发、支付和变现的完整链路,开发者可将 API、数据和专业服务封装为 MCP 能力,通过按次调用、订阅或交易佣金获得收入。XAGT 计划用于计算费用、LLM 与 API 调用、Agent 交易结算、MCP 服务付费及开发者部署等场景,未来还将拓展至服务质押、多 Agent 结算和生态治理。 据项目方披露,X-Agent 目前注册用户超过 100 万,累计完成自主任务超过 110 万次,LLM Token 消耗量超过 840 亿。X-Agent 表示,未来其还将推进 Super-Agent、企业沙盒、去中心化 Agent Store 及多 Agent 协作体系。
X-Agent发布最新白皮书:让AI从「生成内容」走向「执行与交易」
BlockBeats 消息,9 月 21 日,AI Agent 链上操作系统 (AI Agent Onchain OS) X-Agent 发布最新白皮书,系统介绍其产品架构、MCP 生态、商业模式及$XAGT 的应用场景。 白皮书指出,AI 行业的下一阶段不只是生成文字、图片或代码,而是让 Agent 能够理解用户意图、调用工具、执行任务并完成交易。围绕「Speak to Build,Share to Connect」的理念,X-Agent 允许用户通过自然语言创建具备上下文、记忆、技能、API 及钱包连接能力的 AI Agent,无需编写代码。 在商业模式上,X-Agent 希望打通 Agent 创建、MCP 能力接入、分发、支付和变现的完整链路。开发者可以将 API、数据和专业服务封装为 MCP 能力,并通过按次调用、订阅或交易佣金获得收入。 $XAGT 计划用于安全运行环境的计算费用、LLM 与 API 调用、Agent 交易结算、MCP 服务付费、Premium Agent 模板购买及开发者部署。未来还将拓展至服务质押、多 Agent 结算和生态治理等场景。 据项目方披露,X-Agent 目前已拥有超过 100 万注册用户,累计完成超过 110 万次自主任务,LLM Token 消耗量超过 840 亿。未来,项目还将推进 Super-Agent、企业沙盒、去中心化 Agent Store 及多 Agent 协作体系。 通过此次白皮书,X-Agent 希望进一步明确其长期方向:让任何人都能通过语言创建 Agent,让 Agent 真正具备执行、分发、支付和持续商业化的能力。