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水仙🔞直播?此外，刚刚更新的Qwen3模型，还增强了以下关键性能：· 在多语言的长尾知识覆盖方面，模型取得显著进步。· 在主观及开放性任务中，模型显著增强了对用户偏好的契合能力，能够提供更有用的回复，生成更高质量的文本。· 长文本提升到256K，上下文理解能力进一步增强。 美森汽船因清静担心暂停承运电动汽车，夏威夷市场受影响最大

水仙🔞直播?我认为他的一个强项是愿意进行身体对抗，尽管他的力量还不够强大。但他从未回避过身体接触，这也是他在拉斯维加斯封盖次数多的原因之一。他非常高大，有些封盖是因为对手根本无法挑战他的身高。此外，他也不害怕被扣篮或出现在高光镜头中，这种勇气对于防守球员来说非常重要。 王正彪记者 乔彦玲 摄

水仙🔞直播?天眼查系统显示，贵州某航文化传媒有限公司（化名）成立于2021年，注册资本为200万元人民币，法定代表人为“符甲”（化名）。据黄某称，符甲为符某的亲哥哥。根据黄某提供的手机号，红星新闻记者请求添加符某为好友，手机号搜索结果显示其微信名称为“某航传媒”，其“朋友资料”公开的手机号与黄某提供的相同。

水仙🔞直播?近年来，北京链家落地贝壳集团"一体三翼"战略，各业务之间的协同性持续加深。走进任何一家链家门店，客户不仅可以获得专业的房产交易服务，还可以在经纪人的帮助下快速对接装修需求，获得从购房到装修的高效服务体验。

水仙🔞直播?沃诺克说道：“我在水晶宫时非常渴望签下一名中卫，当时有人推荐了苏格兰联赛的一位球员，在凯尔特人队，我的助教罗尼-杰普森去考察后回来说：‘没错老大，他是个好苗子，只要三四百万镑就能拿下’。” 田士勇记者 刘佳明 摄

水仙🔞直播?面向AI代理的上下文工程：构建 Manus 的经验教训 2025 年 7 月 18 日 季逸超 在Manus 项目伊始，我和团队面临一个关键抉择：是使用开源基础模型训练一个端到端的代理模型，还是基于前沿模型的上下文学习能力构建代理？ 回想我在自然语言处理领域的最初十年，我们没有这样的选择余地。在BERT 的远古时代（是的，已经七年了），模型必须经过微调并评估后才能迁移到新任务。即使当时的模型远小于如今的 LLMs，这一过程每次迭代往往也需数周。对于快速发展的应用，尤其是产品市场匹配前期，这样缓慢的反馈周期是致命的。这是我上一家创业公司的惨痛教训，当时我从零开始训练模型用于开放信息抽取和语义搜索。随后 GPT-3 和 Flan-T5 的出现，让我自研的模型一夜之间变得无关紧要。讽刺的是，正是这些模型开启了上下文学习的新纪元——也为我们开辟了一条全新的前进道路。 这个来之不易的教训让选择变得清晰：Manus 将押注于上下文工程。这使我们能够在数小时内发布改进，而不是数周，同时保持我们的产品与底层模型正交：如果模型进步是涨潮，我们希望 Manus 是船，而不是固定在海床上的柱子。 然而，上下文工程远非简单。这是一门实验科学——我们已经重建了四次代理框架，每次都是在发现了更好的上下文塑造方法之后。我们亲切地称这种手动的架构搜索、提示调整和经验猜测过程为“随机梯度下降”。它不优雅，但有效。 这篇文章分享了我们通过自己的“SGD”达到的局部最优解。如果你正在构建自己的 AI 代理，希望这些原则能帮助你更快收敛。 围绕KV缓存设计 如果只能选择一个指标，我认为KV 缓存命中率是生产阶段 AI 代理最重要的指标。它直接影响延迟和成本。要理解原因，我们先看看典型代理的工作方式： 在接收到用户输入后，代理通过一系列工具调用来完成任务。在每次迭代中，模型根据当前上下文从预定义的动作空间中选择一个动作。然后在环境中执行该动作（例如Manus 的虚拟机沙箱），以产生观察结果。动作和观察结果被追加到上下文中，形成下一次迭代的输入。这个循环持续进行，直到任务完成。 正如你所想象的，上下文随着每一步增长，而输出——通常是结构化的函数调用——则相对较短。这使得预填充与解码之间的比例在代理中远远偏高，区别于聊天机器人。例如，在 Manus 中，平均输入与输出的Token比约为100:1。 幸运的是，具有相同前缀的上下文可以利用KV 缓存，这大大减少了首次生成标记时间（TTFT）和推理成本——无论你是使用自托管模型还是调用推理 API。这里的节省可不是小数目：以 Claude Sonnet 为例，缓存的输入标记费用为 0.30 美元/千标记，而未缓存的则为 3 美元/千标记——相差 10 倍。 从上下文工程的角度来看，提高KV 缓存命中率涉及几个关键做法： 保持提示前缀稳定。由于LLMs 的自回归特性，即使是单个标记的差异也会使该标记及其之后的缓存失效。一个常见错误是在系统提示开头包含时间戳——尤其是精确到秒的时间戳。虽然这样可以让模型告诉你当前时间，但也会大幅降低缓存命中率。 使你的上下文仅追加。避免修改之前的操作或观察。确保你的序列化是确定性的。许多编程语言和库在序列化JSON 对象时不保证键的顺序稳定，这可能会悄无声息地破坏缓存。 在需要时明确标记缓存断点。一些模型提供商或推理框架不支持自动增量前缀缓存，而是需要在上下文中手动插入缓存断点。设置这些断点时，应考虑缓存可能过期的情况，至少确保断点包含系统提示的结尾部分。 此外，如果你使用像vLLM 这样的框架自托管模型，确保启用了前缀/提示缓存，并且使用会话 ID 等技术在分布式工作节点间一致地路由请求。 遮蔽，而非移除 随着你的智能体功能不断增强，其动作空间自然变得更加复杂——简单来说，就是工具数量激增。最近 MCP 的流行更是火上浇油。如果允许用户自定义工具，相信我：总会有人将数百个神秘工具接入你精心策划的动作空间。结果，模型更可能选择错误的动作或走低效路径。简而言之，你的重装智能体反而变得更笨。 一种自然的反应是设计动态动作空间——或许使用类似 RAG 的方式按需加载工具。我们在 Manus 中也尝试过。但实验表明一个明确的规则：除非绝对必要，避免在迭代过程中动态添加或移除工具。主要有两个原因： 1. 在大多数LLMs 中，工具定义在序列化后通常位于上下文的前部，通常在系统提示之前或之后。因此，任何更改都会使所有后续操作和观察的 KV 缓存失效。 2. 当之前的操作和观察仍然引用当前上下文中不再定义的工具时，模型会感到困惑。如果没有受限解码，这通常会导致模式违规或幻觉操作。 为了解决这一问题，同时提升动作选择的效果，Manus 使用了一个上下文感知的状态机来管理工具的可用性。它不是移除工具，而是在解码过程中屏蔽Token的对数概率，以根据当前上下文防止（或强制）选择某些动作。 在实际操作中，大多数模型提供商和推理框架都支持某种形式的响应预填充，这使你可以在不修改工具定义的情况下限制动作空间。函数调用通常有三种模式（我们以NousResearch 的 Hermes 格式为例）： 自动——模型可以选择是否调用函数。通过仅预填回复前缀实现：<|im_start|>assistant 必需——模型必须调用一个函数，但选择不受限制。通过预填充到工具调用标记实现：<|im_start|>assistant 指定——模型必须从特定子集中调用函数。通过预填充到函数名开头实现：<|im_start|>assistant {"name": “browser_ 利用此方法，我们通过直接屏蔽标记的对数概率来限制动作选择。例如，当用户提供新输入时，Manus 必须立即回复，而不是执行动作。我们还特意设计了具有一致前缀的动作名称——例如，所有与浏览器相关的工具都以 browser_开头，命令行工具以 shell_开头。这使我们能够轻松确保代理在特定状态下仅从某一组工具中选择，而无需使用有状态的对数概率处理器。 这些设计有助于确保Manus 代理循环保持稳定——即使在模型驱动架构下也是如此。 将文件系统用作上下文 现代前沿的LLMs 现在提供 128K Token或更多的上下文窗口。但在现实世界的智能代理场景中，这通常不够，有时甚至成为负担。有三个常见的痛点： 1. 观察内容可能非常庞大，尤其是当代理与网页或PDF 等非结构化数据交互时。很容易超出上下文限制。 2. 即使窗口技术上支持，模型性能在超过某个上下文长度后往往会下降。 3. 长输入代价高昂，即使使用前缀缓存也是如此。你仍然需要为传输和预填充每个标记付费。 为了解决这个问题，许多智能体系统实施了上下文截断或压缩策略。但过度压缩不可避免地导致信息丢失。问题是根本性的：智能体本质上必须基于所有先前状态来预测下一步动作——而你无法可靠地预测哪条观察在十步之后可能变得关键。从逻辑角度看，任何不可逆的压缩都存在风险。 这就是为什么我们将文件系统视为Manus 中的终极上下文：大小无限，天生持久，并且可以由智能体自身直接操作。模型学会按需写入和读取文件——不仅将文件系统用作存储，更作为结构化的外部记忆。 我们的压缩策略始终设计为可恢复的。例如，只要保留网址，网页内容就可以从上下文中删除；只要沙盒中仍有文档路径，文档内容也可以省略。这使得 Manus 能够缩短上下文长度而不永久丢失信息。 在开发此功能时，我不禁想象，状态空间模型（SSM）要在具代理性的环境中有效工作需要什么条件。与 Transformer 不同，SSM 缺乏完全的注意力机制，难以处理长距离的向后依赖。但如果它们能掌握基于文件的记忆——将长期状态外部化而非保存在上下文中——那么它们的速度和效率可能会开启新一代代理。具代理性的 SSM 或许才是神经图灵机的真正继任者。 通过背诵操控注意力 如果你使用过Manus，可能会注意到一个有趣的现象：在处理复杂任务时，它倾向于创建一个 todo.md 文件，并随着任务的推进逐步更新，勾选已完成的事项。 这不仅仅是可爱的行为——这是一种有意操控注意力的机制。 Manus 中的一个典型任务平均需要大约 50 次工具调用。这是一个较长的循环——由于 Manus 依赖 LLMs 进行决策，因此在长上下文或复杂任务中，容易偏离主题或忘记之前的目标。 通过不断重写待办事项清单，Manus 将其目标反复写入上下文末尾。这将全局计划推入模型的近期注意力范围，避免了“中途丢失”问题，减少了目标不一致的情况。实际上，它利用自然语言来引导自身关注任务目标——无需特殊的架构改动。 保留错误信息 智能体会犯错。这不是漏洞——这是现实。语言模型会产生幻觉，环境会返回错误，外部工具会出现异常，意外的边缘情况时常发生。在多步骤任务中，失败不是例外；它是循环的一部分。 然而，一个常见的冲动是隐藏这些错误：清理痕迹，重试操作，或重置模型状态，寄希望于神奇的“温度”参数。这看起来更安全、更可控。但这付出了代价：抹去失败就抹去了证据。没有证据，模型就无法适应。 根据我们的经验，改善智能体行为的最有效方法之一看似简单：在上下文中保留错误的路径。当模型看到失败的操作及其产生的观察结果或堆栈跟踪时，它会隐式地更新内部信念。这会使其先验偏离类似的操作，从而减少重复同样错误的可能性。 事实上，我们认为错误恢复是衡量真正智能体行为的最明确指标之一。然而，在大多数学术研究和公开基准测试中，这一指标仍然被忽视，这些研究和测试通常侧重于理想条件下的任务成功率。 避免被少量示例限制 少量示例提示是提升LLM 输出的常用技巧。但在智能体系统中，它可能以微妙的方式适得其反。 语言模型擅长模仿；它们会复制上下文中的行为模式。如果你的上下文充满了类似的过去动作-观察对，模型往往会遵循这种模式，即使这已不再是最优选择。 在涉及重复决策或操作的任务中，这可能会带来危险。例如，在使用Manus 帮助审查一批 20 份简历时，代理经常陷入一种节奏——仅仅因为上下文中出现了类似内容，就重复执行相似的操作。这会导致偏离、过度泛化，甚至有时产生幻觉。 解决方法是增加多样性。Manus 在动作和观察中引入少量结构化的变化——不同的序列化模板、替代表达、顺序或格式上的细微噪声。这种受控的随机性有助于打破模式，调整模型的注意力。 换句话说，不要让少量示例把自己限制在固定模式中。上下文越统一，代理就越脆弱。 结论 上下文工程仍是一门新兴科学——但对于代理系统来说，它已经至关重要。模型可能变得更强大、更快速、更廉价，但再强的原始能力也无法替代记忆、环境和反馈的需求。你如何塑造上下文，最终决定了代理的行为：运行速度、恢复能力以及扩展范围。 在Manus，我们通过反复重写、走过死胡同以及在数百万用户中的实际测试，学到了这些经验。我们在这里分享的内容并非普遍真理，但这些是对我们有效的模式。如果它们能帮助你避免哪怕一次痛苦的迭代，那么这篇文章就达到了它的目的。 智能代理的未来将由一个个情境逐步构建。精心设计每一个情境。 王静记者 张红兵 摄

水仙🔞直播?最近几年，几家WCBA俱乐部搞“军备竞赛”，囤国手、砸外援，目标在短期夺冠创造辉煌，却让许多年轻球员在板凳上生锈。此外更严重的是，“军备竞赛”带来的“强者恒强，弱者躺平”，某种程度上也导致球员水平停滞不前。

水仙🔞直播?俄罗斯国防部表示，俄方在过去一夜间击落了117架无人机，其中30架在莫斯科地区上空被击落。而在前一天，俄方击落的无人机数量为172架，其中30架在莫斯科地区。 陈丁江记者 毛秀茂 摄

水仙🔞直播?在选举中实现大跃升的参政党表示现阶段不考虑参与执政。该党党首神谷宗币20日晚说：“如果有对国家利益至关重要、无论如何都必须通过的议题或法案，我们也不是完全不考虑与自民党等合作。但为了靠拢而谋求职位这种事，我们完全没有考虑。”他表示，对未来的设想是，像欧洲那样由几个小党组成联合政府，例如由四五个政党联合执政。 桑莲芝记者 区树根 摄

水仙🔞直播?黄某回忆：2022年9月开始双方频繁联系，关系开始暧昧化。“航某”自称单身离异带一子，女方告知“航某”她单身离异带一女。当年10月，“航某”多次邀约黄某见面。后黄某多次前往男方办公室，因对“航某”确实产生好感而发生关系。

水仙🔞直播?数十年来，美国的政策制定者视土耳其与以色列为不可或缺（纵然棘手）的地区盟友，是维持中东区域稳定的两大支柱。如今，这两大支柱正彼此倾轧。随着伊朗的实力遭到削弱，华盛顿及其盟友必须清醒地认识到：中东的下一场考验，或许将源自美国最亲密伙伴之间的内斗。 李良音记者 李涛 摄

水仙🔞直播?王滨介绍，北京“人工智能+”行动全面起势。目前，在京人工智能企业已突破2400家，累计备案上线大模型132款，数量位居全国首位；新增智算供给1.1万PFlops，具身智能数据采集工厂建成投用，百度发布全球首个多模态数字人，技术创新与应用落地齐头并进。

水仙🔞直播?近两年，上海已经出现了不少专门做单边代理的第三方机构。房东把房源委托给单边代理后，代理方通过房产中介网络、自媒体平台等多渠道，增加曝光，尽快找到合适买家，并代表业主谈判，争取卖出理想价格。中介机构的房产经纪人和单边代理是合作关系。中介掌握着海量的客户资源，是最好的流量放大器。

水仙🔞直播?吴甜现场展示了百度联合中国科技馆开发的“科技馆智能体”，它结合了中国科学技术馆丰富的科普知识数据与文心大模型技术，不仅能为科技馆内的观众提供基础信息、导览等服务，还能随时为身处各地的青少年解答科学问题。此外，基于文心大模型的文本能力，展示了设计逻辑清晰、互动性强的科技馆展台讲解方案。基于文心大模型的多模理解能力，展示了大模型对科技馆装置的理解与认知能力。这为未来的科普讲解等场景提供了低成本、高质量、知识完备的解决方案参考。

水仙🔞直播?白俄罗斯国家市场营销中心主任鲍里斯维奇则建议建立数字交通走廊，将交通基础设施与海关认证和电子商务的现代化数字解决方案相结合，简化货运程序。

水仙🔞直播?经私募排排网整理，在市场关注度较高的稀土产业链个股中，有13家公司获得基金持股。其中，中国稀土、北方稀土等4家公司的基金持股比例超过1%，在榜单中排名靠前。环比变动方面，多数公司在二季度遭到基金减持。其中，横店东磁、宁波韵升遭基金减持比例最高。

水仙🔞直播?参考消息网7月21日报道 据路透社7月21日援引俄罗斯媒体报道，乌克兰无人机对俄罗斯的大规模袭击21日在莫斯科主要机场引发混乱。多架次航班取消或延误，数以千计的乘客排队等候或睡在机场地板上。

水仙🔞直播?回到当下的行业竞争，王莆中认为，这场外卖大战泡沫史无前例的多，呼吁社会各界能够一起讨论和反思，这种“冲单”到底对社会有没正面影响，对整个产业持续发展有没有意义？“我相信，现在的环境，肯定是不支持这种非理性战争的”。

水仙🔞直播?超高的“含新量”显示出的是链博会的创新底色，更显现出全球产业链供应链的韧性和活力。本次展会上发布的2025版《全球供应链促进报告》中创造性地发布了包括“韧性、促进、创新、连接”在内的全球供应链指数矩阵，其中“创新指数”是首次发布。 路秀杰记者 樊琪 摄

水仙🔞直播?通州区房地产业协会将继续引导全区房企，从建筑设计、施工工艺、材料选用到后期的物业管理，均严格按照“好房子”标准执行，确保每一处细节都符合高品质住宅的要求。

水仙🔞直播?泓君：我们刚刚聊到了三类，一个是AI coding，还有一个是垂类Agent，这两类我们都聊得比较透彻了，然后还有一类就是通用型Agent，比如最近在国内很火但是争议性也非常大的Manus。我最好奇的一个问题就是我好像在美国没有看到类似于像Manus这样的通用AI Agent，为什么? 周涛记者 崔原蕊 摄

水仙🔞直播?过度的追求创新很危险。段永平说过，敢为天下后。我们做了地图，但是互联网巨头摘了果子。我们做了最早的国产芯片，但是规模上不去。华为的说法是，先用鸟枪打鸟，打到鸟了再换炮。我们以前是一顿乱拳，结果老师傅没死，先把自己打死了。

水仙🔞直播?成立于2006年的ULA，本来就是波音和洛克希德·马丁为了维持国家安全发射业务组建的垄断企业。十几年来靠着“宇宙神”V和“德尔塔”IV养活自己，也养活了军方。但随着这些老旧火箭停产、成本居高不下、维护效率低下，ULA早就被SpaceX逼到墙角。

水仙🔞直播?2024年5月，薯条带着影子老师进入混龄幼儿园。但一个半学期后，因生源减少，我们决定换园。新难题又来了：人数多的幼儿园普遍不让带影子老师。 ，更多推荐：水仙🔞直播