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色🔞直播?最近，家住河南的高先生遇到烦心事：他在7月9日收到蔚来汽车的短信通知，将在7个工作日后取消其终身免费换电、终身质保等核心权益，理由是车主一年跑了17万公里，远超行业标准和日常使用场景。 湖人一天两裁：一连裁掉古德温+米尔顿 为签前DPOY斯马特腾空间

色🔞直播?相比于汽车，摩托车的价值还是很明显，出行便捷、花的费用也比较少，而且具有电动车所不具备的超远（加油不限制）续航，强劲的动力和速度，而且占用的道路资源也比较少，这对于缓解交通压力和提升个人出行便捷性都有好处。 刘燕妮记者 张时成 摄

色🔞直播?但是，关键技术不断突破，面临风险也在增加。会上，国家卫健委规划发展与信息化司信息统计一级调研员沈剑锋直陈当前面临的四大风险。

色🔞直播?印度自认为自己有独特价值，美国必须另眼相看；但特朗普确实另眼相看，就是不停敲竹杠，甚至恐吓印度不能买俄罗斯便宜石油 ……

色🔞直播?在职场上，在家庭里，我们或许都做过击鼓传花，鼓声停时手里抱着花的那个人。在这一刻，我们清晰看见谁的面具掉落，谁对你口蜜腹剑，谁为你雪中送炭。 杜双平记者 吕庆如 摄

色🔞直播?如今，越来越多的墨西哥人开始在美国用“三蹦子”来摆地摊，这一类需求占到骆豪当前客户结构的二分之一。考虑到资金周转与当地的用工、物流成本，他现在选择整车进口，一次性采购二三十辆“三蹦子”，让客户自行来仓库提货。 尹进仓记者 邢连贵 摄

色🔞直播?中足联还呼吁全体足球从业者与广大球迷，共同捍卫足球运动的纯粹，坚决清除玷污足球文化的毒瘤，理性对待胜负，以足球之名传递正能量。中足联将进一步完善相关措施，更好地维护赛场秩序和联赛环境。

色🔞直播?政策草案已进入内部讨论阶段，计划2025年夏季末正式公布并提交议会审批。根据披露细节，Sixt、Europcar等租赁巨头及拥有车队的大型企业将被限制仅能采购纯电动汽车。此举旨在绕开直接要求消费者购买电动车的难题，因充电基础设施不足、维修成本高企及二手残值较低，普通用户对电动车接受度有限。租赁公司和企业车队的集中采购决策更易受政策影响，从而成为欧盟绿色转型的“排头兵”。 刘万栋记者 王一斌 摄

色🔞直播?你们可以自己去查一下，平谷，密云，怀柔，大兴，良乡，你可以随便问问当地的中介，很多地方的房价也是不过万，这和鹤岗有啥区别？虽然是远郊区老旧小区，但好歹是北京户口加持的房产，怎么就这么不值钱了？ 任浩宇记者 李立婷 摄

色🔞直播?对此，白宫发言人卡罗琳·莱维特称，特朗普的话被“断章取义了”。她表示：“特朗普只是在提问，而不是鼓励进一步的杀戮。他正在不懈地努力制止杀戮并结束这场战争。”

色🔞直播?这种性格上的差异，让很多人对他们的感情充满了遗憾与惋惜，也使得两人分开后，各自在人生的旅途上重新寻找到方向。 蒋向军记者 李廷英 摄

色🔞直播?伊姐点评：该书以海岸带为研究场域，系统阐释了土与水交界处的生态互动关系。书中特别关注工业污染对海洋生态的影响，通过未被污染的原始生态样本，对比警示当代海洋污染的危害。采用科学观察与文学叙事结合的方式，聚焦低潮线以上的海岸生态系统，展现从基岩海岸到珊瑚礁海岸的生态演化轨迹。

色🔞直播?据界面新闻，农夫山泉于2004年推出了尖叫系列功能饮料，该系列以运动饮料切入市场。红色尖叫是其中的一个口味，因包装为红色而得名，它主要作用是补充电解质，该款饮料曾上榜“难喝饮料排行榜”。

色🔞直播?发挥区位优势、夯实产业基础，下一步就是要创新应用场景，不断赋能千行百业。本次大赛的专业评委、奇安信集团董事长齐向东说，本次大赛举办目的是让AI科技企业找准千行百业的产业需求，让AI技术快速与生产、市场结合，从而不断升级、缩短转化周期。

色🔞直播?倪辰是某超一线城市急救中心工作人员、“简公益”急救志愿教官，她告诉南风窗，很多人不知道的是，那些挂着外地车牌的救护车，其实和社会车辆一样，是付了停车费才停在医院里的，和医院没有关系。“在我们这，除了印有‘XX（城市名）急救’，小程序可查询的，其他一律视为黑救护车，很多医院急诊也不让它们进，哪怕有的确实是外地正规的救护车。”

色🔞直播?上海合作组织工商论坛近日在北京举行，来自国内外政府机构、工商界代表近400人出席。与会嘉宾表示，各方应持续深化区域发展战略对接，促进上海合作组织经贸合作提质升级，共同维护和践行真正的多边主义，推动构建更加紧密的上海合作组织命运共同体，为世界持久和平与共同繁荣贡献更多力量。

色🔞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。

色🔞直播?导演张开宙不愧是“滤镜界伏地魔”，把90年代拍出了王家卫+八月长安+《请回答》大乱炖的质感——绿皮火车、铁皮铅笔盒、手写信件，连我妈看了都直呼“这不是当年我追你爸的装备清单吗”。

色🔞直播?但如今珠江帝景二手房已跌到8-9万/㎡，也就是说——葛洲坝的售价已经明显高于周边二手房。是否值得买？一个核心要素，看价格！据说东西向可能价格在 8.5万/平米。 徐志军记者 王占荣 摄

色🔞直播?是会有顾虑的。刚失业的时候，邓哥没有告诉父母和朋友，只有妻子知道。侯哥在失业后有时在社交账号上发一些状态，但他仔仔细细地屏蔽了家人。宋飞在一些瞬间会产生负罪感、耻感，比如工作时间遇到邻居，对方问他一句“最近没上班啊？”又或者，平时接送孩子都是妈妈，别的家长发现最近怎么是爸爸。而且正常是四点半放学，“他怎么能有时间呢？就感觉大家看你的眼神是不一样的”。

色🔞直播?杜建英被扒，史晓燕成了全网的笑点，向太的事也没断过，这一出谁输谁赢，现在还说不准，网友倒是乐在其中，评论区天天刷屏，看热闹，看戏，谁也不嫌多。 刘春青记者 杨文林 摄

色🔞直播?“听说西城老楼可以原拆原建了？咱这楼有戏吗？”后海边的李大爷攥着报纸，指着西城区桦皮厂胡同和爱民里小区那两个启动试点的新闻，眼里的光藏都藏不住。可当社区干部把初步方案摊开，每户几十万的出资额像盆冷水，瞬间浇熄了刚燃起的希望。

色🔞直播?这个拍法简直恐怖。明明郎朗的视角里有来自父亲的伤害，但伤害被淡化甚至仅仅被描述为“吵架”。（请注意一方对另一方的压迫被描述为“双方对立”本身就是一种罔顾事实和对弱势群体处境的漠视。）此外父亲连救孩子都变成绊了孩子一脚导致孩子坠楼，又拍摄了一个离奇的“把坠楼的孩子徒手救上来”的场面。

色🔞直播?当一个歌手，宁愿放弃唾手可得的曝光和酬劳，也要守住一份清贫的“风骨”时。另一个曾被捧上神坛的“伟人”，却在晚年一头扎进钱眼里，任由自己的羽毛被一次次玷污。 ，更多推荐：亚洲国产区