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18禁 网站?据介绍，宇树科技团队实现四足机器人规模化量产，销量占全球出货量的 60%-70%，大尺寸通用人形机器人业务范围覆盖全球 50% 以上的国家和地区，推动“中国智造”出海。 手机号注销后被新用户注册微博詈骂他人，女子被着名网文作家告上法庭，上级法院作废原讯断后她再成被告

18禁 网站?丽水机场以“山中飞鸟”为设计理念，在建设中融入生态科技，能够实现“一脸通、一证通”全流程自助服务、“托运行李看得见”的行李跟踪系统，旅客可以享受到航班起飞前20分钟截止值机、航班起飞前15分钟关闭登机口的服务承诺。 刘灼烁记者 卢长永 摄

18禁 网站?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。

18禁 网站?该项目位于北京市密云新城0202街区，南至新北路，东至北京液压件厂西侧规划唐庄路，西至西环路东侧规划绿地，北至规划开元街。

18禁 网站?Anthropic管理层向投资者透露，其直接向客户销售AI模型和Claude聊天机器人产品的毛利率约为60%，并预测2027年Anthropic营收有望达到350亿美元（约合人民币2513.1亿元）。 王国庆记者 赵连河 摄

18禁 网站?联席 CEO 格雷格・彼得斯补充说，Netflix 还在个性化推荐、搜索和广告等领域采用生成式 AI，并计划在今年下半年上线互动广告。平台已在今年早些时候推出 AI 搜索功能。 李正方记者 白小峰 摄

18禁 网站?IT之家注：海水淡化亦称海水化淡或海水脱盐，泛指从咸水中去除盐分及矿物质的技术过程，海水淡化技术主要分为两大类：热法（如蒸馏）与膜法（如逆渗透）。

18禁 网站?据爆料，Anthropic近期告知投资者，其直接向客户销售AI模型和Claude聊天机器人产品的毛利率约为60%，并正朝着70%迈进。该毛利率数据通常指扣除服务器成本和客户支持费用后的利润占比。知情人士解释道，这些毛利率会随公司对计算资源的规划使用效率而波动。 郑信慧记者 杨阳 摄

18禁 网站?说实话有有点儿发蒙，不光是因为业主这态度，还因为在我的认知里，北京和上海在教育上有点儿双城记的感觉，很少换着上大学。或者说如果能考到上海，那在北京一般都能找到对标的，没必要去上海。 李巧云记者 李喜转 摄

18禁 网站?▲纽卡斯尔大学生育中心提供的视频截图显示，一个带有线粒体DNA突变的卵子中的细胞核基因组被植入一个由未受影响的女性捐赠的卵子中 图据视觉中国

18禁 网站?今年春节后，一位X风粉丝小琪（化名）私信袁女士，“X风跟你信誓旦旦的同时已经跟她在上床”。袁女士这才知道，在她全心投入的3个月里，X风还线下密会其他女性并发生关系。这让袁女士彻底崩溃，精神状态出现了异样。袁女士的世界轰然崩塌，医院6月24日的诊断书显示她患上重度抑郁和严重焦虑。 梁铁葳记者 胡小青 摄

18禁 网站?此外，全新XC60还同步推出了多项优惠政策，如首任车主终身免费基础保养、特殊群体专享补贴、0息金融政策等购车福利加持，可以进一步降低大家的购车压力。

18禁 网站?据央视新闻报道，当地时间7月16日，美国总统特朗普在社交平台表示，可口可乐公司已同意在美国使用真正的蔗糖生产可乐。

18禁 网站?当地时间7月17日，美国国会众议院先后投票通过了《天才法案》《清晰法案》和《反CBDC监控州法案》，后两者目前已移交给参议院，进入下一步立法流程。至此，美国加密货币立法已取得了实质性进展，行业发展有了更清晰的法律框架。当日，还有市场消息称，美国总统特朗普正准备签署行政命令，允许退休金投资加密货币、黄金及私募股权等另类资产。不过截至目前，该消息尚未获得官方确认。

18禁 网站?等她再出现在大众面前，已经不是那个靠资源被人捧的景甜，而是靠实力征服观众的“司藤”，《司藤》这个角色太适合她了，高贵冷艳飒气十足，每一场戏都像在走红毯，剧里她穿了50多套旗袍，几乎成了那年最让人惊艳的国风剧女主。

18禁 网站?根据美国陆军发布的新闻稿，7月15日，美国陆军第3多域特遣部队在澳大利亚部署的“堤丰”中导系统成功进行了“标准-6”多用途导弹的实弹射击，并命中海上目标。尽管美军没有透露靶舰的相关信息，但承认这是“堤丰”中导系统首次在美国本土之外进行实弹射击演练。

18禁 网站?今年5月，大兴区一小区的物业保安发现一辆挂着业主车牌的车辆进入小区地库后不久，开着相同牌照车辆的真业主也回来了，物业立即向警方报案。很快，警方将正在地库内盗窃的3名犯罪嫌疑人当场抓获。经查，3人经过事先踩点选定目标，租用与业主同款的车辆、购买伪造套牌挂在车上，佯装业主车辆驶入小区地库，盗窃业主存放在储藏室内的财物。

18禁 网站?家庭遭遇不幸，并未让他所反思，反而激发了他内心更大的欲望和野心，也方才在罪恶之路上越走越远，在万劫不复的深渊越陷越深。

18禁 网站?威斯康星州花旗参生产面临许多挑战。过去几十年，加拿大等国开始大规模种植花旗参，市场竞争加剧。天气是另一大挑战，比如2010年5月初，威斯康星州降下15厘米厚的雪，参田几乎所有遮阳结构都被压塌，大量花旗参缺氧致死。 刘国华记者 成宝艳 摄

18禁 网站?同样称自己已下单的准车主李辉（化名），也在近日试驾了尊界S800。“我喜欢各种各样的豪车，但若想豪华质感和智能驾驶（兼顾），总觉得缺一个最佳的选择。传统豪车更注重发动机、变速箱、底盘的调校，传统豪车的工艺质感目前国产高端电车还没完全追上。国产高端电车更多是追求科技性能，在内饰豪华感上有了方向，但还没有掌握那种感觉。当然，电动车本身的特性会让驾驶质感更好。简单来说，20万元的电车，远比50万元的油车表现力强，这也算是电动车的技术优势。”李辉认为。

18禁 网站?首先，倡议严格遵守《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国反不正当竞争法》等法律法规，杜绝低价倾销、模糊条款及复杂算法等扰乱市场秩序行为，确保促销规则清晰透明，切实保障消费者与商户的合法权益 苏贯楠记者 崔国庆 摄

18禁 网站?贾国龙：最开始我们觉得这几家平台就是正常竞争，觉得市场上反正都想抢这块业务，抢外卖业务入口做即时零售，反正都还有点道理，还没到疯狂的时候。感受到疯狂，就是各个平台开始纯粹想投入更大的人力、更大的弹药，有的是想迅速结束战斗，有的是想迅速阻止对方抢夺市场。他们现在的这种疯狂是在破坏整个生态，对餐饮生态破坏太大了。

18禁 网站?毒界混迹多年，靠着一手制毒术疯狂敛财，但显然还是太过贪婪，又好色无度，也是败在了这两样身上。但显然，还手握制毒技术，也是不会轻易被抛弃的。

18禁 网站?但要指出的是，从大量的现实案例来看，如果说自来水管网的改造升级属于硬件优化，那么，与此配套的管理加强，则属于同样亟待与时俱进的软件提升。仅以此次杭州自来水异常事件为例，事发过去数天，关于事件的原因仍未查清，没能及时给公众一个准确说法，以及事发后相关方面的一些应急处置和信息披露情况，或都很难说用“正常”来形容。而这样的表现，在全国范围或有着一定的普遍性。 ，更多推荐：9·1免费版九妖动漫