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水仙🔞直播?在归队前一天，特尔施特根来到俱乐部位于圣胡安德皮的体育城，与主教练弗里克进行了交谈。弗里克明确告知他，新赛季的计划是让从西班牙人引进的加西亚担任主力门将，这意味着特尔施特根的出场机会将大幅减少。 队报：纳斯里续约Canal+继续加入欧冠赛事报道，条约至2029年

水仙🔞直播?不断反映，不断处理，清扫一下，清理一下，如此大的规模公共区域为什么现在变成私人占有？交流过，我们也调解过，但是你看效果怎么样。 李付有记者 邓廷文 摄

水仙🔞直播?7月15日，湖北一位母亲向大象新闻紧急求助，称其读高中的儿子与两位同学在6月24日前往西双版纳后失联，目前疑似在缅甸，望社会各界能施以援手。

水仙🔞直播?2019年底，高雨龙调任美团快驴（针对餐饮商家做的TO B供货业务），担任快驴财务BP（业务合作伙伴），后于2021年初转岗至快驴商品部，负责商品采购业务。

水仙🔞直播?踏入展览，竟然率先在指挥室集结；忽而眼前碎片与星体“穿透”空间急速滑过，飞船迫降；宇宙旅者变为未知世界的探险者，开启追寻烛龙的全新旅程，在交互中逐一解锁秘境真相……“超出意料！”从中华艺术宫0米层北区的《山海经之烛龙秘境》沉浸式裸眼3D装置艺术展（以下简称《烛龙》）走出，梁女士一家五口意犹未尽，感叹道。转头，五岁的小女儿又被文创区的烛龙玩偶祖噜祖噜萌得走不动了。这一大家子是特地从甘肃酒泉来上海旅游的，此前在携程网无意中瞧见这个展览的预售，好奇地下了单，没想到“和想象中的传统文化展览很不一样”。 邓维星记者 忻高明 摄

水仙🔞直播?有网友感慨：“要是当初能互相包容一点，说不定现在还是幸福的一家。” 但感情里没有 “如果”，就像杨颖在采访里说的：“过去的已经过去了，我们现在是最好的朋友和父母。” 沈时迪记者 龚家强 摄

水仙🔞直播?看看，最近东方财富股东转让1%的股权给自己的儿子，在父亲清醒的时候，尽量把父亲名下的股权和资产转移到自己名下，这是最明智的。

水仙🔞直播?中央纪委国家监委网站2023年6月披露，邓晓强只手遮天，在缺乏人才、产业、环境基础及对宏观经济形势把握不准的前提下，借县四家班子领导会议强行推进“瑶汉养寿城”项目，让其实际控制的公司承建，并挪用财政资金6500万元用于该“私利”工程。2022年12月，邓晓强被开除党籍、开除公职。 卢建雷记者 杨金凤 摄

水仙🔞直播?萨尼亚说：“红军球员会一直想着这件事，因为在更衣室里会有一个空位，午餐时会有一个空位，在大巴上也是。我建议他们敞开心扉，我们首先都是人，我们与队友相处的时间比和家人在一起的时间还要多，所以这真的很难接受。没人能解释为什么会发生这样的事情，但是你必须继续前进，你必须尝试应对，尽管这确实非常困难。” 李晴记者 周黎凯 摄

水仙🔞直播?事故发生两个月后，当地道路交通事故管理部门——西安市公安局交通管理支队雁塔大队作出了事故责任认定：车主姬某因“违法停车”承担次要责任，死者罗某远因“观察不周”承担主要责任。死者家属表示，事故认定书中多处描述明显与事实不符。

水仙🔞直播?北京市商务局表示，从构建多元融合集聚区到丰富时尚文化体验区，从培育健康休闲功能区到打造特色消费街区，北京正以系统化、场景化的“时尚育新”行动，构建全域联动、全时活跃的消费生态。当政策精准滴灌、空间多维焕新、体验持续升维，一座更具韧性与魅力的国际消费中心城市，正在创新实践中展露新姿。 王永利记者 孙建瑞 摄

水仙🔞直播?但有些东西未变——我们依然渴望在影院遇见那个顶着爆炸头、戴墨镜的老顽童，看他如何用钢琴砸碎套路，用幽默解构崇高。毕竟在遍地安全牌的中国影坛，需要有人捅破天花板，仰头喝问：“天花板上头是啥？”然后转身对观众咧嘴一笑：“你行？你上！”

水仙🔞直播?7月17日，辽宁省海洋水产科学研究院工作人员向记者证实，“7月15号发现搁浅时已死亡，它是一头江豚，我们把它运回来是做一些科研实验，确认它的死因。”

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。

水仙🔞直播?该负责人认为，调动老师岗位涉及等级调整，确实应该提前告知，学校有错，但是现在倒回到之前是不可能了，要补偿要解决现在只有去起诉学校，学校出任何钱得经过法律程序，要有法律依据，然后该补偿就补偿，该处理谁就处理谁。

水仙🔞直播?一个简单的对比：所有人都需要喝水，但黄金仅能满足饰品需求。但黄金数千年来一直作为货币存在，水却从未成为过货币。对于货币来说，这说明稀缺比用处重要，信任比功能更稀缺。货币的核心不是能干什么，而是有多难得到。

水仙🔞直播?宗馥莉为什么可以动用那笔信托资产？此事未来可能有哪些发展走向？蓝鲸新闻联系多位信托、法律、家办行业人士，从专业角度梳理一二。

水仙🔞直播?OpenAI 介绍称，该智能体可以自动生成可编辑的演示文稿和幻灯片、查看用户的日历来简要介绍即将到来的客户会议、计划并购买制作家庭早餐的食材，以及运行代码等。

水仙🔞直播?从"公司事不关己"到国资下场"专班介入"，这场宗家纷争的性质正在发生转变，不再只是家族内部的权力博弈，而是正一步步演化为牵涉公共利益、企业治理的风暴核心。 李辉记者 刘春香 摄

水仙🔞直播?直播吧7月17日讯 近日，76人球星恩比德接受ESPN专访，他表示无法争冠很痛心，季后赛期间他不想看比赛，直到好友哈利伯顿冲击总决赛，恩比德才发短信祝贺，在后者的鼓励下，他观看了东决步行者的晋级战。

水仙🔞直播?点击“证书查询”，选择制造商，能查询到结果的表示符合国家安全标准，如果显示“没有找到该证书”，就是不合格的，也可将防伪码输入到“证书编号”中查询。 谢军波记者 王振杰 摄

水仙🔞直播?此次建兰之行，不仅让我们看到了一所标杆学校如何以“学校大脑”破解教育痛点，更揭示了一个核心真理：教育的革新，从来不是技术的简单堆砌，而是对“育人本质”的坚守与回归。无论是分层教学的精准、作业减负的实效，还是五育评价的多元，其背后都是对“每个学生都该被看见、被赋能”的深刻践行。对于每一所学校而言，资源有差异、条件有优劣，但对优质教育的追求、对学生成长的专注并无不同。

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水仙🔞直播?王莆中：我觉得大家有个误解。你说这么多年沃尔玛有没有创新？零售的创新，永远是在这些很微小的地方累积起来的。我们不是一个纯 Bit（比特）面的公司，创新很多时候跟零售本身的迭代有关系。 ，更多推荐：水仙🔞直播