樱花视频

樱花视频?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。 票房破35亿！姜文、大鹏新片厮杀，一个更大问题，正在影戏圈爆发

樱花视频?埃弗里特向记者介绍，澳中友协1951年成立，致力于通过教育、语言、文化、艺术等交流活动，增进澳中两国人民的友谊与理解。40多年前，她加入澳中友协塔斯马尼亚州分会，并于2022年成为全国主席。 李亚武记者 骆永明 摄

樱花视频?核心高管大换血背后，不仅是阿里面向AI时代做出的调整，也反映了吴泳铭的用人策略，即大胆起用年轻人。早在2023年12月20日，吴泳铭接任淘天集团CEO当天，他就任命了吴嘉、处端、家洛等众多年轻骨干。有内部员工估计，新的核心管理层比此前年轻了近10岁，且都已有战功在身。

樱花视频?新华网北京7月18日电（记者吴文诩）记者近日从“一把手发布·京华巡礼”海淀专场发布会上了解到，为进一步优化提升营商环境，海淀区政府从企业角度出发制定八类措施，简称“海八条”，旨在助力企业提升发展韧性、创新活力与全球竞争力。

樱花视频?所以在那些没有妈妈保护的，跌跌撞撞、起起伏伏的日子里，你说她会不会也无数次循环和妈妈一起唱过的歌？歌声不会变淡，歌里的叮咛会随着她的际遇变得更深沉、厚重。 王勇记者 尹惠君 摄

樱花视频?7月16日，演员董璇与喜剧演员张维伊在山西大同举办了一场温馨简约的婚宴，正式开启人生新篇章。这场相差9岁的姐弟恋终于修成正果，现场甜蜜细节引发网友热议。 彭铁岭记者 雷震 摄

樱花视频?判决书显示，2012年，31岁的戴某与美国人大卫（尚未归案）合谋运作新型传销项目：设立跨国公司，投入重金宣传，用文化产业的外衣将传销伪装成理财项目，以高额回报吸纳社会人员“投资”。

樱花视频?7月15日，董璇在新综艺《姐姐当家》媒体看片会上主动宣布再婚，新婚丈夫为37岁演员张维伊（两人年龄差9岁）。两人因合作网剧《拆案》系列（2023年）结缘，2024年恋爱关系稳定发展，今年6月21日于山西大同低调领证。 李维记者 吴士群 摄

樱花视频?在波特兰效力的11个赛季中，利拉德7次入选NBA全明星，曾入选最佳阵容一阵（2018年）、二阵（2021年、2020年、2019年、2016年）和三阵（2023年、2014年），是NBA75周年纪念队成员，还获得过2021年NBA最佳队友奖、2013年NBA年度最佳新秀奖，并入选2013年NBA最佳新秀一阵。 张博记者 樊福玲 摄

樱花视频?自7月中旬开始，已经有两个联合政府内的极右翼宗教小党选择退出当前政府，以色列总理内塔尼亚胡领导的执政联盟，已经岌岌可危。

樱花视频?史晓燕倒是活跃，一会直播一会发微博，说杜建英“真不容易”，说得跟自家姐妹一样，网友看着没当回事，有的直接回怼她，“当年净身出户不是也为了点东西吗”，评论区热闹得很。 张健记者 曹仲祥 摄

樱花视频?在肇事司机李某行车记录仪视频中，记者注意到，交警追车时长约6-7分钟，按照视频和司机李某的回忆，记者反复重走了追车路段，根据多次往返后车辆里程表读数的变化，确定追车路段长度约10公里左右。途经的绝大部分路段是双向两车道，并且经过镇区街道，街道两旁是密集的商铺和民居，途中还经过幼儿园、小学和中学，道路两旁40公里和60公里的限速标识清晰可见。

樱花视频?链博会的常态化举办，是对中国推动全球产业链供应链开放合作的生动注脚。前两届链博会累计促成合作项目金额超3000亿元，众多中外参展企业通过这一平台建立了长期稳定的上下游合作关系。在第二届链博会上，GE医疗与厦门自贸片区签署战略合作备忘录，以加强医疗设备供应链韧性；匈牙利与中国湖北省签约9个项目，总金额达302亿元；日本住友电工与多家中国合作伙伴签署约1亿元的光纤熔接机长期战略协议；美国霍尼韦尔公司与中方企业签署了关于将地沟油转化为航空燃料技术的战略合作备忘录……这些成果印证了链博会的核心价值：它不是简单的商品交易会，而是聚焦产业链上下游协同、促进大中小企业融通的合作平台。其“手拉手”“找朋友”的理念，有效抵制了部分国家所鼓吹的“脱钩断链”的逆全球化思潮。正如GE医疗中国副总裁陈和强所说：“期望通过链博会让大家意识到，我们的供应链是一个‘共赢链’。”

樱花视频?该产品为新能源车辆, 新能源类型为纯电动.选装 (不同色行李架 / 窗框饰条 / 后视镜底座 / 前格栅饰条 / 后保险杠 / 侧裙饰条 / 翼子板装饰 / 前灯饰条 / 尾灯饰条 / 前徽标 / 尾部字标, 轮辋样式, 前格栅样式, 红色卡钳, 侧脚踏板, 电动门, 翼子板装饰造型).ABS 系统控制器型号 / 生产企业:IPB / 博世汽车部件（苏州）有限公司.储能装置种类 / 单体生产企业 / 总成生产企业: 三元锂离子蓄电池 / 江苏时代新能源科技有限公司 / 四川时代新能源科技有限公司.驱动电机额定功率:73kW, 峰值功率:227kW.该车型可选装 ETC 车载装置, 该车配备汽车事件数据记录系统 (EDR).

樱花视频?由于公司管理层对未来增长担忧并下调了业绩指引，荷兰知名光刻机生产商巨头阿斯麦(ASML.US)周三在欧洲和美国股市均出现大幅下跌。

樱花视频?他还指出，主要航运公司逐步重返运河是必然趋势，其速度将取决于当前的局势和该地区的地缘政治挑战。他预计，2025 年下半年通过运河的汽车运输船吨位将比上半年增加至少 20%。

樱花视频?该方法构建了一个系统化的多阶段流程，涵盖相机轨迹恢复、外观优化、拓扑统一、纹理合成等关键步骤，让视频“秒变模型”，大幅提升动画与游戏内容的生成效率与可用性。

樱花视频?2022年8月，刘慧调任全国政协教科卫体委员会驻会副主任，任职仅半年，2023年1月，政协第十三届全国委员会常务委员会第二十五次会议通报，刘慧不再担任教科卫体委员会驻会副主任。

樱花视频?“彭欣力对于长春亚泰来说一定是有用的。阿卜杜肉苏力不算是年轻球员了，这个非常有天赋的小伙子最重要的是系统打上比赛。买乌郎还年轻，但打上比赛也是最重要的。​​​” 裴俊平记者 王秀辉 摄

樱花视频?小薇透露，X风曾教她“怎么夸大姐”：“宁静姐一送礼物，就刷‘感谢宁静姐守护我们X风’‘X风哥说昨天梦到你了’。”又或者渲染紧迫危机，“这场输了哥哥要被开除，大家救救他！”

樱花视频?从一段视频生成连续动画网格资产，一直是视觉计算长期未解的问题：传统动画制作需依赖多摄像头、动捕设备、人工建模等高成本手段。隐式方法如NeRF虽能复现外观，却难以直接输出拓扑一致的显式网格。 韩松山记者 孙启林 摄

樱花视频?“多种型号”“近万架次舰载机安全起降”透露出怎样的信息？对此，张军社分析称，这些机型包括歼-15战斗机和最新曝光的歼-15T弹射型战斗机以及搜救直升机、预警直升机、运输直升机等。

樱花视频?航线的开通，架起一座连接梦想与现实、沟通地域差异的桥梁，它承载着丽水人民对美好憧憬，肩负着促进区域经济协同发展的重任。如今，飞鸟已振翅腾空，以最美的姿态，迎接属于它的蓝天时代。

樱花视频?珠海另一家酒店同样采取了防风措施：“门口装了铁板、堆了沙袋，客房窗户也被锁住，客人无法打开。”工作人员同样强调，在台风红色预警下，“我们会提醒客人非必要不出门，如果一定要入住的话，尽量在平台上预订好再过来”。 ，更多推荐：桃花视频