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麻豆精品秘 国产传媒夏夏?今年5月，中海在全国第五座、北京第二座 “玖序” 系萬吉玖序首期开盘，依然热度不减，首开即实现热销63.7亿元，再次印证了玖序系的非凡魅力。 记者：彼得罗-泰拉恰诺选择了米兰1号球衣

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?成立没多久，钱就掉轰达面前了，当时建设集团一台 6000 多元的发动机，轰达他们可以买建设集团的散装零件回去组装，成本只要 1400 元，转手再以 1998 的价格卖出去。三分之一的价格，订单纷至沓来。 张军记者 余明书 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?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。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?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。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?有媒体分析认为，这场外卖“三国杀”背后的深层原因，是谁都不愿意放弃即时零售这块蛋糕。所谓即时零售，指的是依托本地仓、门店或骑手网络，实现30分钟到1小时内送达的近场配送服务，覆盖餐饮、生鲜、快消、日用等多种商品。数据显示，未来几年我国即时零售行业将保持强劲发展势头，预计到2030年市场规模将超过2万亿元。 崔向阳记者 杨志梅 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?正是这份深度地融合，让他演活了梅长苏，不仅让观众看到了一个全新的胡歌，也让他完成了从偶像派到实力派的华丽转身。 徐子龙记者 白玉锟 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?除了巨额遗产之外，此次事件中，大众关注的另一个焦点是非婚生子女与婚生子女（宗馥莉）是否享有完全平等的继承权/信托受益权？

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?“我总是告诉自己，我永远不会成为导致别人丢掉工作、被交易或被解雇的原因，”恩比德说，“别问我我们是否该签下某人或者是否该交易谁。” 程风雷记者 王况波 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?电源公司则辩称，客车公司所述电池衰减问题确实存在，但电池衰减是必然发生的，现有技术无法解决。电源公司同意配合维修，并提供备用电池保障公交车正常运行。 邓昌朋记者 罗伟 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?改装后的赛车搭载15台摄影机，360°无死角拍摄，所以在老皮赛车的时候，观众是同一视角，加上超绝的音效，就算你对这项体育赛事不敢兴趣，也没法不屏住呼吸，和老皮一起感受速度和激情了。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?但光大证券也表示，目前虽巨峰股份已构建符合上市公司监管要求的规范化内控体系框架，但需持续完善信息化管理能力，“当前公司正依托信息化体系的完善推进内控优化和提升”。 郭雷斌记者 刘国玉 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?著名相声演员杨少华7月9日去世，享年94岁。7月18日，有媒体报道称，杨少华的儿子杨议在前一天的直播中透露，“老爷子剩的现金不少，有那么四个亿，哥儿四个，正好一人一亿就分了，其他的人就别惦记了。”

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?最重要的是，这六个孩子都是同父不同母，这下网友们可炸开了锅，恐怕连娃哈哈的老员工都要惊掉下巴，原以为宗庆后在外面养着一个三口之家就够炸裂了。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?广发银行信用卡中心客服人员表示，该行信用卡推出了一天还款宽限期。同时也提供三天容时服务，有需要的客户可以打电话向银行申请。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?据统计，外卖大战开启后，宿迁当地的外卖单量规模涨了4倍。但同时，宿迁的快餐店没有人堂食了，全是外卖。堂食一份面18元，外卖6元——巨大的价格扭曲，不可持续。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?作为华润置地落子北京的第八座万象汇，也是当前北京体量最大的万象商业旗舰，北京亦庄万象汇以“逸生活 趣万象”为定位，匠心打造一座融合现代科技与生态理念的“城市森林会客厅”。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?当晚9点55分左右，在东四环中路辅路，呼家楼交通支队民警正在对沿途机动车、非机动车进行检查，突然一辆白色奔驰急刹停在原地，民警迅速上前查看。一打开车门，一股浓烈的酒气扑鼻，“我喝酒了，我喝酒了。”司机冲着酒精检测仪轻呼一口气，仪器立刻发出警报。民警便将该司机带往安全地带进行进一步调查。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?首先，申花取得各项赛事四连胜，这是自5月21日以来的第一次。其次，申花将各项赛事连续进球纪录延续到9场，上一次被零封还是5月2日0比1负于成都蓉城。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?24年12月21日，大冰连麦到一个高中生称自己被饺子店店员骚扰了，因为饺子店就在学校附近，他很害怕自己会遭受长期骚扰。大冰当即联系了在同一城市的朋友出面解决此事，最终店员受到了应有的惩罚，被骚扰的高中生也安心继续上学了。25年7月13日，大冰直播时再次提到这个孩子，称其高考分数比本科线高出了50多分 董鸣晓记者 王彦坡 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?周二，在OpenAI从事安全研究的哈佛大学计算机科学教授Boaz Barak在X上公开批评称，他本来不想发表关于Grok安全性方面的文章，因为他的公司与其存在竞争，但此事无关竞争。他很欣赏xAI的科学家和工程师，但他们处理安全问题的方式完全不负责任。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?“目前，已经有百余支队伍通过线上系统完成了比赛注册。”梁洪郡说，“在此，我们也向全球机器人企业、创新团队、科研机构、高等院校、机器人俱乐部及机器人爱好者发出邀请，欢迎大家积极报名参赛，共同见证人形机器人领域的全球盛会。”（完） 张军记者 任小缓 摄

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?目前，双方尚未进行会面，但预计将在未来几天内举行会谈。弗里克将告知罗梅乌他在巴塞罗那不会有上场机会，建议他寻找新的球队。至于他的离队方式，罗梅乌与巴塞罗那的合同还剩一年。考虑到巴塞罗那不打算用他且转会费支付困难，最合理的方案是通过解约来解除合同关系。

麻豆精品秘 国产传媒夏夏?新一代挑战者要突破辛纳-阿卡垄断，必须跨越三重障碍。技术全面性首当其冲——阿尔卡拉斯在红土、草地、硬地皆有夺冠实力，仅缺澳网即可完成全满贯。年轻选手需弥补技术短板，如商竣程自身需加强“力量和体能训练”。其次心理素质锻造是关键，斯瓦泰克六进大满贯决赛六度夺冠的案例证明，钢铁心态比技术更重要；辛纳聘请心理教练后的蜕变也说明，关键分处理能力可通过专业训练提升。另外成长速度将决定窗口期，目前辛纳与阿卡正值巅峰，年轻一代可能在2027至2028赛季迎来最佳突破时机。菲斯等新秀需在接下来两年内完成从巡回赛到大满贯竞争者的跃迁。突破路径可能有三种模式：一是抓住德约退役后的格局重组机遇；二是在“冷门场地”制造爆冷（如克耶高斯2022年温网亚军）；三是学习瓦林卡专攻大满贯的“重点突破”策略。

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