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我越来越觉得，BNB Chain 现在在 AI 这条线上的战略，已经和很多公链完全不一样了 很多链现在还停留在支持 AI 这个阶段，但 @BNBCHAINZH 已经开始往AI Agent 真正怎么运行上做基础设施了 最近两个动作特别关键：BNBAgent SDK + AI Survival Pack（AI 生存工具包） 很多人可能没意识到，现在大部分 AI Agent 看起来很智能，但背后依然高度依赖人工 人工充值、人工续费、人工买 API、人工管理 OpenAI Key、人工绑定信用卡 很多 Agent 本质上还只是“半自动” 但这次 AI Survival Pack，其实是在解决一个更底层的问题 AI Agent 能不能真正自主工作 这次联合的几个项目，已经开始把模型访问、链上支付、身份、金融基础设施、现实消费这些东西慢慢接起来了 比如 Alt AI、Bankr、WorldClaw 在解决模型调用和链上结算，Pieverse 已经能做到 Agent 调 API 的同时直接稳定币支付，每笔支付还能链上验证， 在做 Agent 金融层，AEON 更进一步，已经开始让 Agent 接现实世界支付 这个方向我觉得特别重要，因为 AI Agent 后面真正爆发，拼的不会是谁更会聊天，而是谁能够自己调用服务、自己完成任务、自己支付、自己运转 而 BNBAgent SDK，其实是在解决开发者侧的问题，让开发者能更低门槛地给 Agent 配上钱包、身份、支付能力和链上 Memory 包括： ▪️bnbagent-sdk：专门给 AI Agent 配钱包、身份和赚钱能力的一套 Python 开发工具，让 Agent 真正具备链上行动能力 ▪️bnbchain-mcp：让 Cursor、Claude 这类 AI 工具，直接通过自然语言读取和操作链上数据，降低 AI 开发者接入 Web3 的门槛 ▪️bnbchain-skills：类似 AI Agent 的“链上使用说明书”，把 BNB Chain 的各种能力提前封装好，让 Agent 知道该怎么调用和使用 这一整套东西，其实已经很像 AI Agent 时代的默认操作系统了 而且有个数据很夸张，2026 年 1 月 1 日，BNB Chain 上 AI Agent 数量才 337 个，现在已经突破 10 万，增长了 266 倍 这已经说明越来越多 AI 开发者，开始真正往 BNB Chain 上迁移 我觉得 BNB Chain 现在最聪明的一点，就是没有强迫 AI 开发者去学习复杂 Web3 反而是在努力把“链”这一层隐藏掉，开发者只需要专注让 Agent 工作 剩下的钱包、支付、身份、链上能力，BNB Chain 尽量帮你封装好，这个方向我觉得很对 因为未来 AI Agent 真正大规模起来的时候，谁能成为 AI Agent 默认运行层，谁就会开始持续吃到复利 #AIonBNB# #BNBAgentSDK# #BNBAISurvivalPack#

终端编程 Agent（最接近 Claude Code） 1. OpenCode ⭐ 165k+ - 协议: MIT | 语言: Go/TypeScript - 免费: 完全免费开源，支持 75+ LLM 提供商 - 特色: - 事实上的开源 Claude Code 替代品 - 本地优先架构，支持本地模型（Ollama 等） - Provider-agnostic：同一会话可切换 Claude/Gemini/GPT/本地模型 - 精美 TUI 界面，支持桌面端和 IDE 扩展 - 中国讨论度: 低，国内媒体很少报道 - 🔗 2. Pi ⭐ 54k+ - 协议: MIT | 语言: Python - 作者: Armin Ronacher（Flask/Jinja2 作者） - 免费: 完全免费开源 - 特色: - 系统提示 < 1,000 tokens，极简设计 - "Lazy Skills" 机制：技能按需加载 - 专为 fork 和二次开发设计 - 增长速度惊人（短时间内突破 54k stars） - 中国讨论度: 极低 - 🔗 3. Crush ⭐ 25k+ - 协议: FSL（2年后转MIT）| 语言: Go - 团队: Charm（Bubble Tea 团队） - 免费: 免费使用 - 特色: - 终端美学标杆，极其流畅的 TUI - 多模型支持，会话中可切换模型 - 原生 LSP 和 MCP 支持 - 适合追求终端体验的开发者 - 中国讨论度: 低 - 🔗 4. Qwen Code ⭐ 25k+ - 协议: Apache-2.0 | 语言: TypeScript - 免费: 免费，配合 Qwen 模型有免费额度 - 特色: - 阿里巴巴出品，Gemini CLI 的开源 fork - Gemini CLI 6月停服后，这是其开源延续 - 专门优化 Qwen-Coder 模型 - 国内用户访问友好 - 中国讨论度: 中等（但远低于其价值） - 🔗 --- 通用 Agent 框架 5. OpenClaw - 协议: 开源 | 免费: 完全免费，云版待定 - 特色: - 自托管 AI Agent，50+ 原生集成 - 零外部 API 调用，隐私优先 - 连接 Slack/GitHub/Notion 等无需第三方 API - 支持 Docker 部署 - 中国讨论度: 低 - 🔗 6. Agno - 协议: 开源 | 语言: Python - 免费: 开源免费，平台版 $99/月起 - 特色: - 2 微秒 Agent 运行时间，极致轻量 - 内置记忆、存储、多模态工具 - 生产级 Python 框架 - 适合需要高性能的场景 - 中国讨论度: 极低 - 🔗 7. Hermes Agent ⭐ 60k+ - 协议: 开源 - 免费: 开源免费 - 特色: - 2个月内突破 60k stars，增速最快 - 持久多层记忆：长期语义记忆 + 工作记忆 + 情景日志 - 云优先架构，独立于本地设备 - 30天学习期后能理解用户工作模式 - 与小米 MiMo V2 Pro 合作 - 中国讨论度: 中等（小米合作有报道，但产品本身讨论少） - 🔗 --- MCP 生态工具 8. MCPX (IBM) - 协议: 开源 - 免费: 开源免费 - 特色: - MCP 网关，统一管理多个 MCP 服务器 - Tool Groups：不同团队看到不同工具子集 - Agent 访问控制 + 实时 Prometheus 指标 - 支持 Cursor/Claude Code/VS Code/Copilot 等 - 中国讨论度: 极低 - 🔗 9. ContextForge (IBM) - 协议: 开源 - 免费: 开源免费 - 特色: - 联邦化 AI 网关，跨多集群 Kubernetes - 支持 MCP/A2A/REST-to-MCP/gRPC-to-MCP - 40+ 插件 - OpenTelemetry 追踪 - 中国讨论度: 极低 - 🔗 --- 多 Agent 编排 10. Microsoft Conductor ⭐ 新项目 - 协议: MIT | 版本: v0.1.1 - 免费: 完全免费开源 - 特色: - 微软出品，GitHub Copilot SDK + Anthropic Agents SDK - YAML 定义工作流 + Web 仪表板 - 适合企业级多 Agent 场景 - 中国讨论度: 极低 - 🔗 11. Agent Skills (by Addy Osmani) ⭐ 43.8k+ - 协议: 开源 - 免费: 完全免费 - 特色: - 23 个生产级工程技能 - 7 个斜杠命令覆盖完整开发生命周期 - 编码 Google 工程文化（Hyrum's Law、trunk-based development） - 渐进式披露设计 - 中国讨论度: 低 - 🔗

兄弟们，卧槽！！！ 我直接原地傻了…… 居然有人搞出来一款能直接看懂K线交易的AI，实测胜率高达93%！ 它叫 Kronos，清华团队干的，靠45家交易所120亿条真实数据从零训练，是全球首个专为金融市场生而为K线的基础大模型，不是拿通用AI瞎改的！ 它能干的事太离谱了： 价格预测 波动率预判 全资产零样本直接用（币安、纽交所、纳斯达克全覆盖） 400万到49.9亿参数共4个版本，笔记本就能跑！ 实测数据炸裂： 比主流时序模型准93%，比顶尖非预训练模型高87%，不用微调，拿来就用！ 现在BTC实时走势演示免费开放，每小时更新！ 对冲基金定制模型动辄几百万美金，彭博终端一年2.4万刀…… 而Kronos完全免费，几行Python直接调用！ 白嫖党福音来了！！！ 目前已在Hugging Face上架，GitHub 1.16万星标 + 2400复刻，MIT协议100%开源，还入选2026 AAAI顶会。 别手动看K线了兄弟们！ 这玩意儿真的要改变交易规则了…… 快冲！ GitHub搜 Kronos + Hugging Face搜 Kronos 就能白嫖！ （我已经冲了，你们呢？） #Kronos# #AI交易# #开源大模型# #比特币#

GitHub 上极具知名度且极具价值的开源学习库，拥有超过 20 万颗星，它就是Build- your -own- X。 这个项目本质上是一个庞大的教程索引，汇集了互联网上优质的教程资源，指导小白如何不依赖现成的高级框架，亲手写出各种底层技术和流行工具的核心原型。研究好这个教程，你也可以当科学家啦，就是过程会比较痛苦。 1. 核心价值：打破封闭的技术栈，知其然，知其所以然 在日常开发中，我们习惯了调用现成的 API、使用高度封装的框架或直接集成第三方服务。这种方式效率极高，但也容易让技术栈变成一个个封闭的黑盒。 这个项目的价值在于，它强迫你深入底层。通过亲自用代码实现一个基础版本，你能真正搞懂底层的运行逻辑、数据结构和系统设计。这让个人开发者能跨越技术瓶颈、从API 调用者进阶为系统工程师。 2. 怎么用这个开源学习库？ 项目涵盖了数十个领域，从 3D 渲染器到操作系统，其中有几个模块尤其具有实战启发意义： Build your own Blockchain / Cryptocurrency这里汇集了使用 Go、Python、Rust 等语言从零实现简易区块链、P2P 节点通信、工作量证明或基础智能合约引擎的教程。 对于身处加密货币行业或需要深度理解链上逻辑、共识机制的开发者来说，亲手敲出一个最小可用模型，比阅读无数篇白皮书都要深刻。 Build your own Bot, Neural Network涵盖了各种自动化机器人以及基础 AI 模型、大语言模型架构的实现原理。 在当下利用 AI Agent 自动化处理内容工作流、或者编写高并发的数据监控及交互脚本时，理解这些底层的逻辑是如何运转的，能显著提升脚本的健壮性和执行效率。 Build your own Database, Network Stack教你如何手写一个简易版的 Redis 或 HTTP 服务器。在处理对延迟要求极高的场景时，深刻理解内存数据库的 I/O 模型和网络协议栈的底层逻辑，往往是优化性能的关键突破口。 对于初级开发者，带着目的去应用这个教程效率会比较高，比如，你想优化某个自动化脚本或研究某种代币的交互，就可以去看看这个开源项目相关的实现教程。

翻译一下，Kimi 自己基于 Python 写的 kimi-cli，在今天换成了基于 Typescript 和 pi-tui 写的新 kimi-code。 已经在 PUA 对应的研发小哥哥加一些我在 Claude Code 上用得很爽的功能。🤡🤡🤡

开源 AI 量化操作系统 上次全真开会听 @damobianyuan 老师讲量化，后面又陆续看了很多他写的帖子，我就开始对量化感兴趣。苦于门槛高，一时导致无法下手。 万幸今天我在github发现了一个开源 AI 量化交易系统，这个工具可以图表研究、AI 市场分析、Python 指标与策略、回测与实盘执行。而且很安全---跑在你自己的机器上，用你自己的 API 密钥。 仓库： 6.4 Star 多说一句，加密货币是这个工具的核心功能之一，除此之外还有美股~~~ 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

如果你想在客厅挂一幅能实时更新的太阳系地图，现在有人把工具都帮你写好了。 Reddit 上一位叫 TheGreatestCapybara 的老哥，用 Python 写了一个太阳系地图生成器。它能直接去 NASA 的 Horizons 数据库里抓取行星、卫星甚至星际探测器的最新位置，然后自动画成矢量图。 这个工具不仅能看八大行星，连一些天文奇观也能在图上暴露出来：比如天王星的卫星轨道全部都是歪的（因为天王星自己就是躺着滚的）；海王星最大的卫星崔顿，在图上走的是逆行轨道；甚至连冥王星和它的卫星卡戎，因为质量太接近，它们共同绕转的中心点（质心）直接落在了冥王星身体外面，在地图里被标记成了一个悬空的小点。 作者说，他开发这个东西的终极目标，是等大尺寸的电子墨水屏降价了，就弄一块挂在客厅里。不用频繁刷新，每天让它在后台默默更新一次，家里就能有一幅跟随全宇宙同步变动的“实体星图”了。 目前这个项目已经开源在 Codeberg 上，支持用 YAML 文件自定义你想看哪些星球，懂一点代码的同学可以自己打包成 Docker 镜像去容器里跑。

Anthropic 黑客松获奖者，把自己 10 个月重度使用 Claude Code 沉淀下来的整套打法，毫无保留地开源了出来。 ECC，一个面向 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI 编程工具的 Agent 工程化框架，目前在 GitHub 上狂揽了 18 万 Star。 它不是简单一份配置模板，而是一整套把 AI 编程工具当成基础设施来用的完整系统： - 60 个专用 Agent，覆盖规划、架构、TDD、代码审查、安全审计、构建排错等场景 - 232 个按需加载的 Skill，写代码、写文章、做投资材料、跑营销都有现成模板 - 内置 AgentShield 安全扫描，专门审计 CLAUDE.md、MCP 配置、hook、skill 里的安全风险 - 三个 Opus 4.6 跑红蓝对抗，攻击方找漏洞、防守方评估、审计方给出最终风险评级 - 连续学习层会自动把每次会话里有效的模式，沉淀成可复用的 skill - 覆盖 TypeScript、Python、Go、Rust、Java、Swift 等 12 个语言生态 GitHub： 可作为 Claude Code 插件一键安装，建议重度用 Claude Code 写代码的朋友使用。 也推荐研究一下这套配置思路，能学到很多把 AI 编程工具真正用出生产力的玩法。

第五层是回测与模拟，先证明策略站得住，再考虑上实盘。 prediction-market-backtesting，就是先做回测用的。 策略不要一上来就拿真钱跑，先放进 Polymarket 的历史数据里，看收益，回撤，滑点和执行逻辑有没有问题。 polybot就更像一套交易工程底座，里面有模拟盘、实盘执行、策略运行、数据采集、ClickHouse 数据库、Redpanda 事件流和 Grafana 监控。 这可是专业量化团队才会搭的那种交易管线。 第六层是执行和接口基础设施。 前面几层负责判断机会、验证策略、管理风险，但最后订单还是要真的打到市场。 Polymarket 官方的 Python 客户端，叫 py-clob-client，一行 pip install 就能装好。 Polymarket 的交易不是在中心化交易所里完成，而是通过它的 CLOB 订单簿撮合，最后在 Polygon 链上结算，资金用的是和美元挂钩的稳定币。