KaiwuDB 联合上海开源协会举办 OpenClaw 开发者日活动
AI智能体的技术演进正以前所未有的速度推进。在这一浪潮中，支持本地化部署、拥有自主执行能力的开源框架OpenClaw，凭借其出色的落地效率与高度的可扩展性，迅速成为开发者社区关注的焦点。近日，以“OpenClaw开发者日”为主题的技术交流活动在上海外滩FTC圆满落幕，本次活动由上海开源信息技术协会牵头组织。
活动现场，来自上海人工智能实验室、浪潮KaiwuDB、上海鲲鹏生态创新中心及英飞流(InfiniFlow)的多位技术专家，围绕自主智能体框架构建、企业级数据平台建设、AI安全防护体系等核心话题，进行了深度解读与案例分享。他们系统梳理了Agentic AI在实际业务落地中必备的关键技术模块，并展示了OpenClaw生态在产业协作方面取得的最新成果。
浪潮KaiwuDB的时序AI与大模型专家尚勇在会上发表了《Agentic AI时代：KaiwuDB构筑行业智能体数据基石》的主题演讲。他强调，随着智能体技术快速迭代，面向行业的智能体对时序数据处理能力提出了更高要求——必须能够实时感知环境动态、精准预测趋势并自主做出决策。在工业物联网、智慧能源、智能园区等实际应用场景中，海量时序数据已成为智能体感知环境、执行指令、优化策略的核心“数据燃料”。因此，构建一个稳定可靠、高性能且易于运维的数据平台，以实现多源异构数据的统一管理、实时处理与智能分析，已成为当前企业推进AI落地的关键需求。
为应对这一挑战，浪潮KaiwuDB以自主研发的分布式多模数据库KaiwuDB为基础，面向AIoT场景提供了完整的时序数据解决方案，涵盖全栈时序处理、多模数据融合与原生AI能力，致力于为各类行业智能体打造稳固的数据支撑。针对时序数据典型的高频写入、高并发查询与复杂聚合分析等难点，KaiwuDB可实现毫秒级数据入库与秒级推理响应，从而有效赋能智能体对设备状态、能耗指标、运行功率、工况参数等实时数据的高效处理与深度分析。
在AI与数据库融合的技术路线上，KaiwuDB持续进行创新探索。其采用的“AI in DB”架构，将时序预测、异常监测、状态分类等智能化能力内嵌至数据库引擎中，使得端到端的智能分析无需依赖外部复杂模型即可高效完成。尚勇在分享中特别介绍了KaiwuDB智能体工具KAT的应用价值。该工具允许用户通过自然语言指令，即可完成数据库运维、多维数据分析乃至时序预测等复杂操作，这显著降低了智能体的开发与部署难度，助力企业与开发者将更多精力聚焦于业务逻辑的创新与优化。
图：浪潮KaiwuDB尚勇做主题分享
值得关注的是，由浪潮自主研发的“浪潮开务时序基础模型”在近期的技术成果评估中，被认定为达到“国际领先”水平。该模型在零样本预测精度上表现优于国际主流同类产品，能够精准实现光伏发电功率预测、电力市场价格峰谷识别、工业设备性能劣化预警、用能负荷异常定位等关键任务。这显著提升了智能体在能源、工业等复杂场景下的决策精度与执行效率。目前，该模型已在新能源发电预测、电力市场交易、工业设备健康管理、智慧园区能耗优化等多个场景中完成落地验证。
展望未来，浪潮KaiwuDB表示将持续深化“数据库+AI”融合创新。依托开源生态与产业协同优势，不断提升其在时序智能与多模数据处理方面的技术能力。同时，也将积极与OpenClaw等开源框架及生态伙伴展开合作，共同打造即插即用的行业智能体解决方案，以高性能数据底座推动Agentic AI实现规模化应用，为各行各业的数字化转型与智能化升级提供坚实支撑。
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OpenClaw默认本地存储导致多设备内容无法同步。可通过五种技术路径解决：远程挂载统一数据源；启用云端插件同步结构化状态；部署点对点工具保障隐私；配置监听技能利用云盘中转文件；或引入大模型实现智能剪贴板的同步与安全过滤。用户可根据数据安全和基础设施需求选择合适方案。
使用AI生成文案时，内容质量不稳定常因提示策略与流程管控不足。可通过五步闭环方案提升：采用结构化提示明确任务；多轮迭代优化内容与事实；绑定动态数据源注入实时信息；设置人工核验确保合规安全；启用多模型协同融合优势，最终输出精编内容与详细日志。
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