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亚洲综合网站?回顾这场外卖大战，消费者享受到了外卖“薅羊毛”的快乐，外卖平台收获了订单量创新高的红火战报，不少商家订单疯涨、骑手收入翻倍，也有部分外卖商家利润下降，“0元购”奶茶无人取，消费者遭遇商家“卡单”、出餐慢，增长的热闹与过度的消耗同时存在。 京东战略领投，逐际动力完成新一轮融资

亚洲综合网站?世界各地都在新建供应链和生产线，但有一点不会改变。无论发生什么，全球供应链根本不存在彻底脱钩的可能性。全球供应链过于复杂，永远都是相互关联的。 翟宝丰记者 崔善玉 摄

亚洲综合网站?按惯例，参议院选举失利，首相便会辞职。1989年的宇野宗佑、1998年的桥本龙太郎、2007年的安倍晋三都是如此。这次选举后，自民党麻生派会长麻生太郎、原安倍派人士都向首相发出逼宫信号。但石破茂以“国难时期（正在与美国谈判）不能有政治空白”为由主张留任。未来两股力量如何博弈、石破茂能坚持多久将成为一个看点。

亚洲综合网站?对此，7月16日晚，中联重科股份有限公司官方发布《严正声明》，称公司已关注到相关视频，立即展开全面核查。“经调查确认，该男子并非我司员工，与我司无劳动关系，其个人不当言行与我司无关。”声明还提到，对于侵害中联重科合法权益的不当行为，公司保留依法追究相关人员法律责任的权利。声明呼吁，“网络不是法外之地，期望与广大公众共同维护良好的网络秩序”。

亚洲综合网站?二是县域富民产业发展，互联网点亮农村居民数字化新生活。互联网赋能乡村振兴成效显著，我国农村地区互联网普及率为69.2%，较2024年12月提升1.9个百分点。数字文旅新模式不断涌现，拓宽农村居民数字化就业增收新渠道，3月乡村游产品预订量同比增长52%；农村流通高质量发展，一季度全国快递业务量中发往农村地区的占比达到三成，全国县域生活服务消费订单量同比增长42.1%。 杨静记者 赵小欧 摄

亚洲综合网站?“没有那么便宜了。”刚刚过去的周末，许多消费者发现了外卖平台补贴力度的集体下降。7月18日，市场监管总局约谈饿了么、美团、京东三家平台企业，要求各平台进一步规范促销行为，理性参与竞争。随着监管出手规范，过去几个月轰轰烈烈的“外卖大战”有了降温趋势。 毕鹏记者 李全利 摄

亚洲综合网站?近几天，多地媒体报道了有家长求助寻找孩子的新闻，家长求助的内容雷同：18岁、19岁的孩子暑假外出旅游或者打工，在家人不知情的情况下出境失联。

亚洲综合网站?7月18日，中建智地第三座宸园案名正式亮相，“紫京宸园”霸屏北京各大城市地标。宣告东四环老牌豪宅区星河湾板块，迎来全新作品。这也是继望京“中建宸园”和东四环“北京宸园”之后，中建智地文化营宅的又一突破性力作。 苗胜利记者 孙成芳 摄

亚洲综合网站?“（杨瀚森）可能是拉斯维加斯最受欢迎的人了，”伯勒尔说，“我打过国际篮球，知道作为一个外国人打球是什么感觉。看到他能从容又愉悦地应对这一切，令人印象深刻。我做不到那样，而且我出国打球时比他年纪还大。他让我很惊叹。” 罗敬忠记者 郄少然 摄

亚洲综合网站?一眼就被超越妹妹的粉色花瓣耳饰狠狠惊艳到了有没有！温柔与灵动并存，戴上它瞬间甜美气质up，整个一颗人间水蜜桃，少女心爆棚~

亚洲综合网站?2020年时，他曾在推特上点赞了一条关于香港的摄影推文，被发现后又迅速滑跪道歉，称自己只是单纯想分享照片，没有注意措辞。 刘少明记者 屈明兴 摄

亚洲综合网站?尽管生活有时并不完美，但依然愿意用干净的方式，把每一天过好。这份坚持，终会浸染气质，滋养灵魂，悄悄幻化成一种不动声色的美，像光一样落在身上，明亮又温柔。

亚洲综合网站?各国外长谴责以色列袭击叙利亚，认为这公然违反国际法、是对叙利亚主权的公然侵犯，破坏叙利亚安全、稳定、领土完整和公民安全。他们呼吁国际社会支持叙利亚重建进程，呼吁联合国安理会担负起责任确保以色列全面撤出叙利亚，停止以色列所有针对叙利亚的敌对行动及干涉，执行安理会第2766号决议及叙以1974年签订、在戈兰高地设立缓冲区的《部队脱离接触协议》。

亚洲综合网站?带着成衣工厂生产的70件自己并不满意的“星空“娃衣，沈筑开始挨个私信买家是否能接受实物与设计图有差距，“有一半人选择了退货，最终我那套在平台上爆了的衣服只卖了70套，连成本都没收回来。”

亚洲综合网站?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。

亚洲综合网站?山东省、重庆市、深圳市等多地行业协会在倡议书中强调，这种“内卷式”竞争已引发餐饮行业系统性风险，形成了平台、商户、消费者多方受损的“多输”困局：单杯奶茶利润跌破1元、某些餐品出现负4元“倒贴收益”等现象让餐饮商家经营利润被挤占、定价体系被破坏，同时，消费者面临配送延迟等消费体验恶化问题，最终损害全行业长远利益。

亚洲综合网站?事情的起点，是徐州宜丰三堡环保热电有限公司（简称“宜丰公司”）这家深陷债务泥潭的民营企业。该企业虽有形资产已资不抵债，但拥有生物质热电项目资质，迫切需要资金盘活项目。狄某强作为天景祥公司的法定代表人（持有该公司51%股份），看中了这个机会。由于天景祥公司与中节能六合公司有过合作往来，这一过往合作成了他介入此事的关键跳板。

亚洲综合网站?韩国女篮在半决赛附加赛当中，她们一边倒碾压菲律宾女篮，首节就取得30-16领先14分优势，上半场扩大59-32领先27分优势。比赛已经提前失去胜负悬念，韩国女篮下半场继续掌控局势，从而104-71轻取菲律宾女篮拿到另一个四强名额。

亚洲综合网站?我国空管设备许可证制度开始于 2002 年，国产化空管设备民航使用许可证的申请开始于 2009 年，国产化二次雷达、甚高频电台和全向信标 \ 测距仪设备分别于 2011 年、2013 年和 2014 年先后首次取得民航使用许可证。2016 年，民航局空管局正式启动系统性国产化推进计划。同年，为进一步规范合格审定检验环节，提高检验能力和公信力，民航局空管局技术中心成立空管设备检验中心，专门承担国产设备合格审定工作。 崔号强记者 王晖 摄

亚洲综合网站?作为AI商业化探索的一环，AI情感陪伴早已是一条拥有成熟付费链路和高用户黏性的赛道。国内星野、筑梦岛等 App 的次日留存几乎稳定在 55% 以上，几乎是现成的“现金流避风港”。

亚洲综合网站?邻居也找过汪阿婆的儿子，希望他劝劝母亲。但是汪先生其实也很苦恼，家里垃圾成山，无处落脚，老人日常要攀爬垃圾进出。不仅如此，家里电线可能被老鼠咬断了，长期处于断电状态。汪先生曾多次劝母亲清理垃圾，但母亲对此充满了抵触情绪。 简经红记者 王忠岭 摄

亚洲综合网站?最大的恶意，还是2005年，因为在舞台表演上扮白雪公主献吻吴卓羲，竟收到过百宗投诉，周刊把她的照片做成镖靶，说她恶心，说她故意加戏，形容这是”死亡之吻“，言语极尽刻薄。

亚洲综合网站?既然如此，那么从WTO的角度来看，美国退群并不算最坏的情况，尽管这势必令该组织进一步边缘化。毕竟，群里还有其他165位成员，它们中的绝大多数还是希望保留基于规则的贸易体系，而不是退回丛林时代。正如WTO前副总干事阿伦·沃尔夫所说，“如果WTO不存在，那么（我们）就必须创建它”，美国退出之时，或许也是三大非美贸易集团——欧盟、全面与进步跨太平洋伙伴关系协定（CPTPP）和中国联合起来，重申对WTO原则支持之时。

亚洲综合网站?3.工具管理避免动态增减，用遮蔽代替删除。代理功能多，动作空间会迅速扩大，模型更易选错。动态添加或删除工具会导致缓存失效。Manus的实践是用上下文状态机管理工具可用性：通过屏蔽Token概率，而非直接从上下文移除，既保证灵活性，又保留缓存。 ，更多推荐：国产高清一区二区