Common Agent Framework：给 B 端一套知道边界的智能体框架

[AUTHOR: FS.IO] [DATE: 2026-02-28]

引言

2026 年初，多智能体系统从「个人玩具」走向「企业工具」。这个过程中有个问题没解决：Agent 怎么知道自己该做什么、不该做什么？

OpenClaw 证明了「本地 Agent + Skill 文件」的威力，但更适合 C 端个人用户。企业需要同样的范式，建立在不同的信任模型上。

我们一直在做类似的事情：Common Agent Framework (CAF)，一个面向 B 端的多智能体框架。核心主张：

[AUTHOR: FS.IO] [DATE: 2026-02-25]

当我们谈论 AI Agent 时，通常关注的是 Agent 本身的能力——如何推理、如何使用工具、如何完成复杂任务。但有一个关键问题经常被忽视：用户如何触达这个 Agent？

OpenClaw 是一个支持多通道的 AI Gateway，Agent 是它的核心能力。它让 AI Agent 能够通过任意渠道（WhatsApp、Telegram、Discord、飞书等）与用户交互。

本文深入分析 OpenClaw 的架构设计，探讨它在 Agent 实现、速度优化等方面的设计思考，以及通用型 Agent 进入 B 端市场后带来的新变化。

[AUTHOR: FS.IO] [DATE: 2026-02-01]

Palantir 在 2024 年股价翻了三倍，市值突破千亿美元。很多人归因于 AI 浪潮，但真正的秘密藏在一个概念背后——本体论（Ontology）。

这不是哲学课上的”存在的本质”，而是软件开发范式的一次根本性转移。

[AUTHOR: FS.IO] [DATE: 2025-11-12]

2025年，Claude Code 的出现标志着 AI 编程助手进入了一个新的阶段。它不仅是一个代码生成工具，更是一个完整的技术架构范例。本文将深入分析 Claude Code 的几项关键技术。

[AUTHOR: FS.IO] [DATE: 2025-11-01]

当 AI Agent 从”调用工具的脚本”进化到能够自主决策的系统时，一个关键的问题浮现出来：你的 Agent 应该有多大的自主权？

这个问题将 Agent 设计划分为了两种不同的路径：

这不仅仅是技术实现的差异，更是两种不同的 AI 哲学。让我们深入探讨。