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2026一定是会太空之夏，能不能够大赚一笔就看这一波了，一定码住！ SpaceX 目前有 92% 的隐含概率将在今年夏天上市，这可能成为太空行业的推动因素。 传闻中的 2 万亿美元估值、黄金穹顶以及发射、卫星和国防基础设施需求的上升，正在推动投资者超越 SpaceX，看向整个太空供应链： 轨道发射（通往太空的通道） • $FLY、$SPCE、$ULA 增加了月球、研究和重型发射任务配置的曝光 • SpaceX 仍是生态系统的基石，星舰推动每公斤成本更低的经济学，而黄金穹顶进一步验证了国家安全需求层 • $RKLB 提供专用发射和集成太空服务，用于中小型任务，由其 8.05 亿美元 SDA 跟踪层合同、约 19 亿美元积压订单、中子火箭路线图和 SHIELD 资格支持 卫星运营商（需求层） • $PL、$BKSY 捕捉地球观测和国防情报需求 • $VSAT、$SPIR、$SATL、$TSAT 支持航空、海事、光谱和专业通信 • $AMZN Leo 与 Globalstar 光谱合作构建宽带和 D2D 层，$AAPL 卫星服务以及 Delta、AT&T、Vodafone 和 NASA 等客户 • $ASTS 通过与 AT&T、Verizon 和 Vodafone 等运营商的合作伙伴关系构建太空基蜂窝宽带，2027 年合同收入 12 亿美元，以及 BlueBird 星座扩展 太空基础设施（在轨系统和服务） • $MNTS 位于轨道运输和太空物流领域 • $LUNR 拥有月球和深空任务基础设施 • $VOYG 通过 Starlab（由 $PLTR 和 Airbus 等合作伙伴支持）锚定商业空间站转型 • $RDW 供应关键太空基础设施组件，包括太阳能阵列、有效载荷设施、机器人和太空制造系统 制造与供应链（工业骨干） • $KTOS、Anduril 位于自主防御、导弹防御和太空赋能系统交汇处 • $BWXT 带来太空动力、国防系统和更广泛核能复兴的核暴露 • $LMT、$NOC、$RTX、$BA 锚定国防核心层，涵盖航天器、发射系统和国家安全平台 • $LHX、$TDY、$HON 供应国防太空项目所需的传感器、航空电子设备和任务关键硬件

北京时间周四凌晨，美联储利率决议，这次降息25个基点，基本是没跑了！那么这次降息该如何解读，哪些美股方向将会形成利好，尤其是最近马斯克主导的热点方向——太空 #AI# 板块，有哪些美股直接利好，这里给大家带来一个梳理！🧐 先讲一个结论，我认为这次降息本质并不是为了放水刺激，假如从货币宽松的角度，即将到来的1月份开始，每月美联储采取的400-450亿美金的国债回购方案，这才是最直接的放水刺激。 这次降息，更像是为了救“高利率环境下，快撑不住的经济”。尤其是现在居民贷款违约率居高不下，商业房地产岌岌可危的现状。目前10年期美债利率依旧高达4.15%，市场利率在20年高位，美国企业、房地产、地方政府、银行都压得喘不过气。这次降息是为了迫切把融资成本拉下来，避免经济被高利率引发潜在衰退，这也就造成了12月polymarket降息概率波动如此之大的原因所在。 🎯 降息带来的直接利好： ①资产价格的“估值提升”，科技、成长股最受益 利率越低，未来现金流的折现成本越低，成长股的估值会直接往上抬。比如AI、半导体，还有一些长期合同型企业（如太空科技、国防科技），另外高研发投入企业也十分利好，这类公司短期内无法立刻盈利赚钱，但未来预期足够大，降息就是它们的提神药。 ②公司融资成本下降，高资本开支行业被“解放” 例如太空、芯片、能源、制造这些行业，烧钱速度非常快。降息之后，整体发债成本会下降，银行端的贷款压力会减弱，直接会刺激产业项目的更快落地。像 Rocket Lab、AST SpaceMobile、Firefly 这种“要烧钱造未来”的公司，都会受益。 🚀 结合最近热点“马斯克太空AI概念”，叠加降息带来的利好，我列举5个公司，供大家参考。 1️⃣ $RKLB — Rocket Lab（强成长 + 国防护城河 + 降息受益最大） Rocket Lab 应该是目前美股上，最被低估的“太空全能选手”，它已经早就不是单纯的火箭发射公司了。它悄悄打造了一条完整的太空产业链： · 自己造火箭（Electron 和未来的 Neutron） · 自产卫星零件（太阳能板、推进器等） · 能组网、能接国防部任务 · 还有星间激光通信技术 · 甚至提供“交钥匙”太空任务服务 从降息纬度来看，Rocket Lab 属于典型的“高资本开支 + 长期合同 + 大订单在手” 的成长股。降息后，公司融资成本会得到下降，有利于新建产线、新引擎、新卫星平台，长期估值模型改善（折现率下降）。同时DoD和NASA 的大型合同发放概率提高，稳健的国防预算也给Rocket Lab 锁了一层安全垫。 它现在是除了 SpaceX 之外，最有潜力成为美国国家级太空供应商的企业。政府订单占比越来越高，不是靠讲故事，而是靠实打实的垂直整合能力。如果一切顺利，未来市值有望冲到1000亿美元(目前它市值仅仅275亿)。 2️⃣ $ASTS — AST SpaceMobile（用卫星直连手机的“颠覆者”） AST SpaceMobile 公司要做一件疯狂的事：让普通手机不用换设备，直接连卫星上网。相当于把基站搬到天上，覆盖全球没信号的地方。这跟星链很像，但它更方便，不需要星链的接收器，直接手机直连。 最重要的是，目前全球两大电信巨头（AT&T 和 Verizon）不仅跟它签了合作协议，还直接投资了它。这说明运营商不希望 SpaceX（星链）自己做手机直连、抢走用户。相比之下，AST 是“中立批发商”，帮运营商扩展信号、提升收入，而不是抢饭碗。接下来就看它能不能快速发射卫星、铺开网络、实现真正盈利赚钱。 所以降息对AST是最直接的利好，目前市场预估它需要几十亿美元发射卫星建网，利率下降能省下巨额资本开支，并且与运营商的融资合作也会更容易落地。当整体预期变强时，资本市场更愿意为卫星网络买单。 这是最典型的“利率敏感型高科技成长股”。降息越狠，ASTS 的赔率也就越高，成长空间越大。最核心还是要关注其规模化，包括锁定载波分发、快速发射卫星网络以及在数十亿终端上实现频谱经济的货币化。 3️⃣ $PL — Planet Labs（低利率周期的天然受益者） Planet Labs业务十分垂直也很有意思，这家公司以前是“给地球拍照片”的，现在转型成卖地理情报数据的平台。客户包括政府、军方、保险公司、农业公司，国防部希望以低成本实现持久的ISR(情报监视与侦察)。气候和农业领域需要持续的地面真实数据。他们都需要高频、低成本的地球观测数据，Planet正好弥补了这样的市场缺口。 公司优势十分明显，成本比传统军用卫星低得多，数据更新快。欧洲军方今年也开始采购他们家的产品，说明数据有“主权级”价值。 但问题也十分突出，盈利虽然涨了，却还没证明自己能高效盈利。市场还在等它从“项目制”变成“平台型”生意，有点像SaaS订阅付费模式，客户年年续费、越买越多，目前这条道路还没走通。 降息对它的利好也十分明显，未来现金流价值更高（偏 SaaS 属性），政府合同稳定，财政压力下降，欧盟、NASA、DoD 的 ISR 预算不被削减，降息+国防数据需求上升，Planet 的爆发点可能正在临近。 4️⃣ $FLY —Firefly Aerospace (航天领域全能型选手) Firefly 这家公司，非常“全能”：搞火箭、登月舱、快速响应发射、甚至军用任务。国防部十分喜欢这种“一站式”合作伙伴。美国国防部一直希望拥有能够支持从运送到月球再到ISR任务的合作伙伴，但挑战在于Firefly业务板块过于分散，导致尚未展现出规模化的稳定执行优势。比如下面👇这些弊端： · 火箭发射次数不够稳。 · 登月任务（Blue Ghost）依赖 NASA 的里程碑付款，风险高。 · 快速发射业务烧钱，对制造能力要求极高，而它还没完全证明自己。 公司工程师履历十分牛掰，但商业模式还没跑通。潜力巨大，目前产品线（Alpha、Blue Ghost、快速发射）非常对 DoD 胃口。但需要更多实测战绩来证明自己不是“一个PPT太空公司”。 Firefly 是一家很能造，很能卷，很缺钱的公司。这类企业在高利率时代几乎活不下去。所以降息以后，公司发债和融资成本低了，NASA 项目拨款更顺畅了，DoD 的快速反应发射合同更稳定，不再被资本市场“利率压估值”。这可能是最受降息影响的公司之一。 5️⃣ $RDW — Redwire(太空刚需型企业） Redwire 是一家专注「太空基础设施+太空组件+太空任务支持」的公司。它虽然没有前面几家公司造卫星或者建火箭那么性感，但它提供广泛且关键的“太空零组件+系统+制造+维修” ， 比如卫星天线、太阳能阵列、散热系统、可展开结构 、空间级传感器、机械臂、在轨制造 ，3D 打印等等。基本上现在搞太空发射的公司，都需要使用它的产品，类似于卖铲子的企业。 整体来说，Redwire 的方向是没毛病的，搞太空制造、空间结构、在轨服务，都是未来刚需。但问题在于团队说得多，做得少，执行比较拉胯。 财务上，公司今年二季度还暴过雷，连全年利润指引都撤回了，管理层却提前毫无预警，商业计划上有点吹嘘的味道。这种操作在高风险的太空行业里，属于严重的信任危机。 整体来说，Redwire有好资产，但缺的是稳定交付能力，这也导致它市值较低，仅仅11亿。目前更像一家“理想很丰满”的工程公司，而不是可靠的太空供应商，需要一定时间去检验。从降息的角度来说，跟上面描述的公司，基本是一致的，融资成本下降有利于高资本开支和长周期的项目，而且也更容易拿到国防相关的订单。 总结来看，12 月降息的真正逻辑很简单，降息让高资本开支行业“重获生命”，让成长股重新被估值，让国防航天更容易拿到大单。叠加最近马斯克太空AI概念火热，这其中可能会有不错的机会。另外AI、芯片等高成长科技股，也会直接受益。太空公司普遍毛利率未来都比较高、周期长、业务是国家战略，美联储降息相当于直接给它们开绿灯，值得重视。🧐 目前我使用的 @MSX_CN 美股平台，有3家太空公司支持交易，这在其他 #RWA# 美股平台，基本没有，代码分别是：RKLB.M；ASTS.M；FLY.M，其实选的都是比较优质的太空企业，像 $RDW 相对差一点，就没放进去，也充分说明了MSX团队，择股的能力优势(如图2)。 假如您还受限于国内美股开户不方便，那么可以尝试用U炒美股，体验丝丝顺滑，我个人正在使用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同参与美股市场：# 目前可以免费进我们美股社群，免费阅读海外投行一手报告，每周限额10人，可以私信我，填写表单，进入美股交流和探讨社群(最近加群人数较多，助理审核需要时间，感谢理解🙏)

终于忍不住说实话了！美国鼓吹在月球部署军队，专门防着中国 最近，美国宇航局发布的月球基地项目，引起大家关注。据艾萨克曼介绍，该机构将借助商业航天的力量，分三个阶段，在2032年左右实现在月球常驻宇航员，进而在未来建设成总面积达上百平方英里的巨大基地。 美国这么着急建立月球基地，就是为了抢在中国之前开采丰富的月球资源。尽管当下该国载人登月时间点还先于中国，但月球基地方面，此前一直没有进展，被认为落后于中国。考虑到太空资源遵循先到先得原则，月球资源最丰富的区域又相对集中，他们生怕中国率先开采，自己被排挤在外。 最近，该国一家名叫米切尔航空航天研究所的智库，发布了比美国宇航局更加极端的构想。该智库宣称，美国应该在月球部署军队，以防发生所谓“月球领土和资源控制权之争”。 这篇报告的作者，是美国太空军退役上校凯尔·普姆罗伊。在报告中，他再次搬出美西方国家那一套陈词滥调，造谣中国在发展“军事化的太空计划”，炒作“中国登月计划对美国国家安全构成威胁”。 他认为，中国的登月计划步步为营，而且规划明确，正在追赶美国步伐。照这样下去，中国不仅可以率先建立月球基地，而且可以作为领导者，制定人类未来在月球定居和月球经济的规范、标准以及法律框架，从而进一步巩固优势。 因此普姆罗伊建议，美国应该尽快建立一套从近地轨道到月球的完整基础设施，而且要赶在中国前面，这样才能获得制定规范与标准的能力。而这套规范与标准，显然要一切从美国利益为出发点，从而有效屏蔽中国等国家。 可以看到，普姆罗伊拿出西方国家惯有的“被迫害妄想”思维，以小人之心度君子之腹。中方多次强调要和平利用太空，为全人类福祉服务，反对太空军事化。美国领先惯了，总觉得他国也会采取他们的恶劣行径，将一切资源据为己有。 这哥们也不是没有“新意”，他更加夸张地在报告中指出，万一中国建立了“太空丝绸之路”，美国将彻底失去太空影响力和相对控制权。 所以，他才忧心忡忡地建议美国建立起一支训练有素、组织严密且装备精良的太空部队，从而赢得制定月球居住及开发标准的主动权。尽管该国在2019年就组建了太空军，但其主要职责是负责管理太空发射、跟踪轨道物体、维护卫星等任务，天基作战仅仅是其中一个方面，普姆罗伊认为这远远不够。 根据《美国法典》第10编，如果获得授权，其国防部可以在全球范围内组织、训练和部署军事力量。普姆罗伊提出，美国太空军应该在其授权下，迅速制定军事载人航天计划，从而“对抗中国太空活动”。

第一個智能體不用自己寫迴圈，那程式設計師還剩下什麼？ 官方來源：Martin Bernaola Mendez，原文發表於 2026-11-13（1 天內，見文末核實）。原文標題直譯：《在微軟開發平台做你的第一個智能體，比你想的簡單》。先把反常識結論放前面：多數人以為做智能體要先學一堆新東西，新的框架、新的寫法、新的觀念，沒三個月下不來；真相剛好相反，你的第一個智能體根本不用學新東西，用你本來就會的主程式語言、你本來就熟的寫法，一個下午就跑起來了。智能體的本質一點都不神秘，就是模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來：模型先判斷要不要用工具、再叫你的程式去做事、拿到結果再寫答案，迴圈跑完才收工。關鍵在最後一句：這個迴圈不用你寫，框架全包了。你只剩三件事：給它一個名字與指示、給它一個工具、給它一段記憶。微軟的智能體框架就是幹這個的，底下還有一個聊天客戶端介面，幫你把不同模型的呼叫方式統一成同一套寫法。這篇只做一件事：照原文四步走，帶你從零做出第一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，最後再換成本機免費版，一毛錢都不花。先說清楚底線：前置條件是開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能的應用程式介面金鑰；沒有金鑰也沒關係，文末有本機免費版。 說清詞： - 智能體：模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來的程式，模型負責判斷、你的程式負責做事。 - 聊天客戶端介面：微軟擴充智能裡的統一介面，把不同模型的呼叫方式包成同一套寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面、專門加智能體功能的那一層，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 指示：你給智能體的工作說明，寫明它是誰、說話多簡短、什麼時候該用工具，寫得越具體、它做得越穩。 - 工具：就是你本來就會寫的普通方法，加上一句說明文字掛進智能體，模型看說明決定什麼時候叫它。 - 說明屬性：掛在方法與參數上面的說明文字，告訴模型這個方法是幹什麼的、參數是什麼意思，模型就靠它決定要不要叫、要傳什麼。 - 迴圈：模型決策、呼叫方法、結果回填、寫答案，四步轉一圈，直到答案夠好才停，框架自動跑，你不用自己寫。 - 工作階段：對話的記憶盒子，建立一次、每次跑都傳進去，智能體才記得上一句講過什麼。 - 串流：答案一個字一個字出現的跑法，像聊天視窗那樣慢慢印出來，整段等完才印是另一種跑法。 - 主控台專案：最簡單的那種程式，沒有視窗、沒有網頁，只在命令列視窗裡跑，做第一個智能體用它就夠了。 - 環境變數：存在電腦系統裡的設定值，金鑰放這裡，程式碼裡只讀它、不寫明文。 - 本機模型：裝在你自己電腦上跑的模型，不用連雲端、不用付按量費用，代表作是奧拉瑪接開源模型。 - 模型上下文協定：接現成工具伺服器的標準作法，原文只在展望裡提，叫你以後自己去接，不用現在學。 - 可觀察性：把每一次模型呼叫與工具呼叫都留下紀錄的作法，出怪事時靠它追查，原文只在展望裡提。 一個真實的例子：原文的第一個智能體叫旅行小幫手，做的事再小不過：回答去馬德里旅行的小建議。做法是拿開放智能的客戶端取一個聊天客戶端、指定一個支援工具呼叫的聊天模型，再把它轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，跑起來就完成了。問它去里斯本玩兩天怎麼排，答案一個字一個字慢慢印出來，那是串流跑法。接著給它一個工具：一個查天氣的普通方法，加上一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法本身只是回傳一段寫死的假天氣。問它去里斯本要不要帶傘，背後發生四件事：模型讀問題、發現需要天氣資料、叫方法去查里斯本、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘。迴圈你一行都沒寫，框架全包了。最後加記憶：建立一個工作階段、每次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本，再問要不要帶傘，第二問根本沒提城市，智能體自己用對的城市查天氣；再問我叫什麼名字，它答得出安娜。這三問跑下來，第一個智能體該有的東西全齊了：會判斷、會動手、會記得。 為什麼是框架全包，而不是你自己寫迴圈？因為迴圈裡最容易出錯的地方，全是重複的髒活：模型回傳要叫工具，你要解析它叫的是哪一個、參數對不對；方法跑完，你要把結果用對的格式回填給模型；模型又回傳要再叫一次，你要判斷這是正常接力還是無限鬼打牆；答案終於出來了，你要決定什麼時候停。這些事每一件都不難，但加起來就是幾十行容易寫錯的程式碼，錯一次、除錯半天。框架把這整圈包起來，你只寫三件事：指示寫清楚、工具掛上去、工作階段傳進去。11 月 12 日那篇手寫迴圈的教程立場剛好相反，叫你自己把迴圈寫出來、看懂每一圈在幹什麼；這篇的立場是先跑起來再說，迴圈交給框架，你先嚐到智能體動起來的滋味。兩篇沒有誰對誰錯，是先後順序：新手先照這篇跑起來，想搞懂底層再去讀手寫迴圈那篇，順序反過來很容易卡在第一圈就放棄。 再算一筆帳，讓你知道第一個智能體到底花多少錢。示範用的是開放智能的輕量聊天模型，特點是便宜、支援工具呼叫，跑幾十次問答常常不到一塊錢美金，練手完全不心疼。真正貴的不是模型，是你把正式環境的大模型、長上下文、高價輸出全開來練手，練十次就抵得上一個月的示範費用。所以練手的規矩只有一個：示範模型挑輕量便宜的，指示寫簡短，工具先用寫死的假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。本機免費版更徹底：模型裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行。先在本機版把迴圈、工具、記憶三件事都摸熟，上雲端花錢時才知道錢花在哪裡。 反方適用條件清單——以下情況，先別照本篇做第一個智能體，免得把本篇讀成保證： - 不想碰微軟開發平台、只用別的語言生態：本篇是微軟開發平台的作法，換生態等於整篇重寫。 - 沒有金鑰、也不想裝本機模型：兩條路都沒有，模型叫不動，智能體跑不起來，先選一條路再開工。 - 挑的模型不支援工具呼叫：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 想一次做多智能體協作、寫作者加審查者的流程：原文只做到單一智能體，多智能體是展望裡的下一步，現在做還太早。 - 想直接做正式上線的產品：本篇只到主控台示範為止，正式產品要另外做驗證、備份、錯誤處理。 - 指示寫得含糊、只寫你是個助理：指示越空、模型做得越飄，指示要寫明身分、語氣、什麼時候用工具。 - 除此之外，只要你會寫主程式語言、想親手跑一個會動手的智能體——這篇就是為你寫的。 一句定性金句：迴圈不用你寫，判斷不用你寫，你只剩三件事：給指示、給工具、驗答案。 一、翻車清單 - 金鑰寫進程式碼、貼進群組、傳進公開倉庫：誰拿到都能花你帳上的額度，正確做法是存進環境變數，程式碼裡只讀變數不寫明文。 - 開發平台軟體開發套件版本太舊：原文要第十版或全新的第十一版，舊版可能沒有智能體框架要的寫法，先升級再開工。 - 套件裝錯：開放智能版與通用版是兩個套件，雲端版裝開放智能那一個，本機版才裝通用版加奧拉瑪那一個，裝錯就接不上。 - 模型挑不支援工具呼叫的：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 指示寫得太空：只寫你是個助理，模型不知道該簡短還是詳細、該不該用工具，指示要寫明身分、語氣與用工具的時機。 - 工具沒加說明文字：模型看不懂這個方法是幹什麼的，永遠不會叫它，說明文字是工具能不能被叫到的關鍵。 - 工具方法寫了真的去查天氣：示範階段先用寫死的假資料，跑通迴圈再換真資料，一開始就接真服務，出錯不知道是迴圈錯還是服務錯。 - 忘記建立工作階段：每一次呼叫都從零開始，第二問不提城市它就不知道去哪裡，名字也記不住，記憶要靠工作階段傳進去。 - 工作階段建了卻沒傳進去：建立一次不夠，每一次跑都要傳，漏傳一次、那一次的對話就斷了。 - 串流與整段回傳搞混：串流是一個字一個字印，整段是等完一次印，兩種跑法的寫法不一樣，抄錯會編不過。 - 金鑰放環境變數卻沒重開命令列視窗：環境變數改了要重開視窗才生效，舊視窗讀到的是舊值，一問就說金鑰沒設。 - 本機模型挑不支援工具呼叫的：本機開源模型不是每一個都支援工具呼叫，挑之前先確認，否則工具掛上去也不動。 - 本機服務沒啟動就跑程式：奧拉瑪的本機服務要先跑起來，程式連的是本機位址，服務沒開就連不上。 - 把示範程式當正式產品：主控台示範沒有錯誤處理、沒有備份、沒有驗證，正式上線要另外補齊，示範跑通不等於產品做完。 - 一次給太多工具：第一個智能體先給一個查天氣就好，工具一次給五個，模型叫錯的機率立刻上升，出錯不知道是哪一個工具的問題。 - 指示與工具打架：指示寫不要用工具、工具又掛上去，模型左右為難，指示與工具要講同一套話。 - 名字與指示寫完就以為智能體懂了：名字只是名字，真正管行為的是指示，指示沒寫清楚，名字再好聽也沒用。 - 測試不跑就說通了：模型說帶傘不算數，程式真的跑起來、答案真的對、第二問真的記得城市，才算通。 - 換雲端平台就以為程式碼要重寫：聊天客戶端介面就是為了換模型不用重寫，雲端平台、開源模型、微軟雲端，全是換呼叫模型的那一行，其餘不動。 - 把多智能體協作當第一步：原文的展望是下一步，先把單一智能體跑通，作者加審查者的流程以後再加，一步登天一定摔。 二、替代方案＋理由 原文只給一條主路，理由很硬：先拿雲端輕量模型跑通，再換本機免費版——理由是雲端版最快驗證迴圈、工具、記憶三件事，本機版再把花費壓到零，順序反過來很容易卡在本機安裝那一步、還沒看到智能體動起來就放棄。雲端版的理由是套件裝好、金鑰設好就能跑，示範用的輕量模型便宜又支援工具呼叫，練手不心疼。本機免費版的理由是模型裝在自己電腦上，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行，適合想一直練、一直試的人。還有一條同理可推的路：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版，理由是聊天客戶端介面把模型呼叫統一了，換平台只是換呼叫模型的那一行，其餘程式碼全不動，適合公司已經有指定平台的人。順序只有一個：雲端輕量版先跑通，再換本機版或公司平台版，不要三種同時開工。 工具的作法也有替代方案，理由一樣硬：示範用寫死的假天氣，理由是先驗迴圈對不對，出錯只可能是迴圈錯；換真資料是下一步，理由是迴圈通了再接真服務，出錯只可能是服務錯。兩步分開除錯，永遠比一次全上、錯了不知道找誰快。記憶的作法也一樣：工作階段是原文給的正規作法，理由是框架幫你管記憶，不用自己寫對話紀錄；自己寫對話紀錄是另一條路，理由是想完全掌控格式的人可以自己來，但新手先不要，框架的版本先跑通再說。 三、目標形態 一個能對照的最小閉環：開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數；主控台專案已建好、開放智能套件已裝好；智能體已有名字旅行小幫手、指示寫明友善的旅行助理、答案保持簡短；問它去里斯本要不要帶傘，模型自己叫查天氣的工具、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘；第二問不提城市，它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，它答得出安娜。三問全對、程式真的跑起來，才算通。一句話：先讓一個智能體真正動起來，再談多智能體。 這個最小閉環還有三個進階樣子，通了之後可以一個一個加上去。第一個是換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案裡的溫度與天氣要對得上真實預報，迴圈不動、只換方法裡面。第二個是換本機免費版：模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問，答案一樣對，帳單變零。第三個是加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問一個同時需要天氣與景點的問題，看模型會不會自己挑對工具。這三個樣子有一個共同點：一次只換一件事，換完立刻驗三問，驗不過就只退一步，不用整段重寫。 四、遷移步驟 1. 先備前置條件：開發平台軟體開發套件裝第十版或全新的第十一版，開放智能金鑰申請好、存進環境變數，不要寫進程式碼。 2. 新建主控台專案：用命令列工具新建一個主控台專案、進到專案資料夾，裝開放智能版的智能體套件。 3. 寫第一版主程式：拿開放智能客戶端取聊天客戶端、指定輕量聊天模型，轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，問一句去馬德里旅行的小建議，跑起來。 4. 換串流跑法驗一次：同一個問題改用串流跑法，答案一個字一個字印出來，確認兩種跑法都通。 5. 給它第一個工具：寫一個查天氣的普通方法、加一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法裡先回傳寫死的假天氣，掛進智能體。 6. 問它去里斯本要不要帶傘：看模型自己叫查天氣的方法、拿到結果寫答案，迴圈四步都發生了才算通。 7. 建立工作階段：建立一個工作階段，每一次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本。 8. 驗記憶三問：第二問要不要帶傘不提城市，看它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，看它答得出安娜；三問全對才算通。 9. 換本機免費版：裝通用版套件加奧拉瑪套件，本機服務先啟動，模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問。 10. 換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案要對得上真實預報。 11. 加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問同時需要兩種資料的問題，看模型挑不挑得對。 12. 換公司平台驗一次：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版挑一種，換呼叫模型的那一行，其餘不動，確認聊天客戶端介面真的統一了寫法。 13. 記帳：示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，練手用輕量模型、指示寫簡短、工具先用假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。 14. 排定主力與備胎：主力一種平台每天用，備胎一種放在旁邊，主力出問題、換專案時立刻換備胎頂上，不用臨時翻文件重學寫法。 15. 每月回頭對一次官方文件：智能體框架還在長大，多智能體流程、模型上下文協定、除錯工具都會變，每月花十分鐘對一次，才不會拿著舊地圖走新路。 跑完這十五步，真正拉開差距的不是你會幾種平台，是你給指示的方式。指示寫得含糊，模型就做得含糊；指示寫得具體，模型就動得具體。好的指示有三個要素：先說身分，再說語氣，最後說用工具的時機。身分是你是誰，例如友善的旅行助理；語氣是答案多長，例如保持簡短；用工具的時機是何時該查資料，例如需要天氣資料時就用工具查。三個要素寫進每一次設定，模型的命中率立刻不一樣。反過來最差的指示是只寫你是個助理，模型不知道你要它簡短還是詳細、不知道什麼時候該動手，只能憑感覺猜，猜錯了你還要花時間收拾。框架是硬體，指示是軟體，硬體接好了、軟體跟不上，一樣跑不快。 問問題也有一個進階技巧：一次只問一件事。請模型同時排行程、查天氣、再訂機票，它常常三件都做得半調子；拆成三輪，每一輪只做一件、每一輪都驗收，總時間反而更短，因為返工最花時間。還有一個習慣值得養：每一次請模型動手之前，先請它用一句話說出它理解的任務是什麼，它說對了再讓它動手，它說錯了先糾正理解、不要讓它帶著錯誤的理解去叫工具。這兩個習慣加起來，模型的出錯率會掉一大截，你花的檢查時間也會跟著掉。 五、團隊共建分工 做第一個智能體是小事，但三個角色別一個人全扛： - 你自己管金鑰：金鑰只你經手，存進環境變數、不寫進程式碼、不貼進群組，誰要用就請他自己建一把。 - 審查者核對帳單：每週對一次用量，示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，大模型、長上下文、高價輸出的帳單先抓出來看。 - 紀錄者留對照表：把每一次實驗的模型、指示、工具、工作階段、驗收結果寫進本篇贈品驗收表，換人接手時不用重讀原文，換模型時照表改名字就好。 - 守門員管範圍：每一次請模型動手之前，先說清楚哪些工具能叫、哪些資料不能碰，正式環境的設定一律列入禁區，模型動手之前先對一次範圍，叫錯工具的代價比多問一句話貴得多。 - 新人先跑最小閉環：新加入的人不要一次做多智能體，先照本篇第四節跑一遍最小閉環，三問全對、程式真的跑起來，通了才算入門，通不了先找守門員對設定，不要自己硬湊。 六、官方工具包 - 微軟擴充智能：聊天客戶端介面，統一不同模型的呼叫寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 開放智能版套件：雲端版裝這一個，示範用輕量聊天模型，支援工具呼叫。 - 通用版套件加奧拉瑪套件：本機免費版裝這兩個，接本機開源模型，其餘程式碼不變。 - 示範模型：輕量聊天模型，支援工具呼叫，練手便宜。 - 本機模型代表：駱馬三點二，裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花。 - 同理可接的平台：雲端平台、開源模型平台、微軟雲端，換呼叫模型的那一行就好。 - 展望裡的下一步：多智能體流程、模型上下文協定、智能體對智能體、可觀察性、除錯工具，現在先知道名字就好。 - 前置條件：開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能金鑰或一台裝好本機模型的電腦。 結尾收束：原則比框架多重要——智能體框架不是魔法，是把迴圈包起來的那一層。可重複的動作規則只有一條：每次換模型、換平台、加工具之前，先回到那個最小閉環——三問全對、程式真的跑起來——通了再往下走。今晚就能做的事：先備好金鑰、建一個主控台專案、問它一句去馬德里旅行的小建議，答得對，這條路就是你的了。 最後再提醒一次最容易被低估的事：第一個智能體真正的成本不是金鑰、不是套件，是你願不願意把指示寫清楚。指示寫不清楚，模型做得再快也是亂做，你還要花更多時間收拾；指示寫清楚了，迴圈、工具、記憶三件事立刻各就各位。這筆帳，比幾十次問答不到一塊錢美金重要得多。今晚先跑三問，明天上班第一件事就拿一個你真正的工作問題去問它，問完看它會不會自己挑對工具，挑對了，你就知道這條路值不值得走下去。 本篇贈品：微軟智能體首次落地驗收表 開通之前逐項打勾：1 前置——開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數、沒寫進程式碼；2 專案——主控台專案已建好、開放智能版套件已裝好；3 第一版——智能體已有名字旅行小幫手、指示已寫明友善的旅行助理與答案保持簡短、問去馬德里旅行的小建議已跑通；4 串流——串流跑法已驗一次、答案一個字一個字印出來；5 工具——查天氣的方法已寫好、說明文字已加上、方法裡先用寫死的假資料、問去里斯本要不要帶傘已看到模型自己叫方法；6 記憶——工作階段已建立、每次跑都已傳進去、第二問不提城市已用對的城市查天氣、第三問已答得出安娜；7 本機版——通用版套件加奧拉瑪套件已裝好、本機服務已啟動、模型已換成本機開源模型、三問已重跑全對；8 真資料——查天氣的方法已換成真的天氣服務、答案已對上真實預報；9 第二工具——第二個方法已掛上、指示已寫明什麼時候用哪一個、同時需要兩種資料的問題已驗過；10 帳單——示範用的輕量模型跑幾十次不到一塊錢美金的算法已知道、練手用輕量模型與假資料的規矩已立好；11 維護——每月回頭對一次官方文件、換平台只換呼叫模型那一行的作法已驗過；12 指示——每一次設定已寫明身分、語氣、用工具的時機三個要素，一次只問一件事，模型動手前已先用一句話說出它理解的任務。 S1哥觀點 別再問「做智能體是不是很難」了——難的不是智能體，是你以為迴圈要自己寫。還在觀望的人，花的時間不是學習，是猶豫；照這篇跑起來的人，一個下午就有一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，迴圈框架全包了，你只剩給指示、給工具、驗答案。更值得問的是：你現在每天重複做的那件小事，是查資料、還是回覆、還是整理？那一件，就是你第一個智能體該先接的理由。還有一個更扎心的問題：你上一次說要學智能體，結果三個月過去、連第一個主控台專案都還沒建，是什麼時候？這種拖延，跑起來一次就治好了，因為跑通的那一刻你就知道，原來第一步這麼小。你第一個智能體想讓它先幫你做什麼？評論區說說。

马斯克最近爆种了，昨天就发了56条推特。推特bio也改了。 近期讲了 很多 $SPCX 和 $tsla 新估值的叙事 1.最近跟Walter Isaacson做播客时说得很直白：DOGE跑完一圈下来，并不是人事关系然他放弃了，是他确认省钱解决不了美债，美债每年的利息比全年军费开支还要多，省是省不出来的。唯一出路是AI和机器人把生产力拉上去。这里马斯克断言，通货膨胀是因为产能不够，而不是产能过剩。他认为只要生产速度大于货币增发速度，就会通缩。物价就会降下来。 对赌那块他没拿到顶薪，特斯拉那个万亿激励计划里程碑目前一个都没触发。SpaceX和特斯拉已经在谈合并了。 2.这几天他把推特bio改成了space和特斯拉的最新业务Terafab。Terafab的叙事是他要自己把逻辑、存储、封装尽量垂直整合的芯片厂，和intel合作目标把AI算力产能直接拉到太瓦级别。用来服务特斯拉汽车和机器人。 芯片如果真能从一年迭代压到一个月，后面所有应用的成本结构都会变。 3. Starmind和Terafab是同一件事的上下游。Terafab负责把芯片做出来，Starmind负责通过把一系列的算力卫星把扔到晨昏太阳同步轨道上跑——对着太阳发电，背对着太阳散热。用激光相连，形成一个太空超级算力中心，全太阳能发电，把算力能源成本降到0 前几天荷兰乌特勒支大学的Jan Broersen教授发帖说真空是最好的隔热体，根本散不了热 马斯克直接回怼，官网发了算力卫星的设计图，展示他用的太空热辐射散热方案 （我也是第一次知道因为太空没有空气和水，热量无法对流和传导，只能热辐射） 马斯克的太空算力中心方案从火星到月球，到现在的环地球轨道方案，越来越靠谱了。 Terafab、Starmind、机器人和星链放进同一个叙事里，估值锚点从汽车和火箭切到超级智能基础设施上。

马斯克同时参与航天，AI和机器人研发，这些技术本身就可能改变战争。 现在他真的成了五角大楼的军师。 9月30日，美国国防部宣布启动子午线计划。 由马斯克，军工企业Anduril联合创始人帕尔默·拉奇，以及前众议长纽特·金里奇共同牵头，在120天内研究美军未来需要哪些武器和技术，并提出研发和部署建议。 美军可以借助马斯克的研发经验，提前布局下一代装备。 军事装备从研发到服役往往需要多年，今天选定的技术路线，可能在真正投入使用前就落后了。 马斯克了解AI，机器人和卫星网络的进展与局限，可以帮助军方判断现有装备是否还值得继续升级，以及新的技术路线是否已经可行。 让美军在研发初期就考虑技术变化，减少装备定型后再推倒重来的代价。 对马斯克来说，这次参与也可能扩大SpaceX的市场。 他有机会向军方展示，大规模卫星网络和更频繁的太空发射，能够支持更广泛的军事应用。 如果这些能力进入美军的长期建设计划，就会产生持续的卫星制造，发射和通信需求，SpaceX已经积累的技术和生产能力也就有了更大的用武之地。

SpaceX 上市后的第一份财报出来了，电话会信息量很大。我把纪要从头读完了，先说最核心的结论： SpaceX 正式向美国三大电信运营商宣战了。以前马斯克的口径一直是，星链只是运营商的补充；这次 Gwynne Shotwell 直接说：三大运营商一年收入 6000 亿美元，我们的服务比他们好，会有相当多的用户转投 Starlink。底气来自手机直连：明年 EchoStar 的自有频谱接入，加上卫星数量扩大 10 倍，服务能力会是现在的 100 倍。而 Starlink 现在一年收入 170 亿美元左右，只相当于三大运营商的 3%。这会是 SpaceX 未来几年增长最猛的故事线之一。 电话会里还聊到了： — 手机直连的卫星不够多，拿什么支撑大体量用户？ — 宽带和手机直连用户都在暴涨，天上卫星的总带宽够用吗？ — 星舰什么时候成熟？隔热瓦问题到底解决没有？ — AI 业务收入暴涨 247%，马斯克在xAI 遇到困难时下了哪两步棋？ — 一个季度 184 亿美元资本开支砸进算力，多久能回本？建在地上还是太空？ 内容非常精彩，详情请见视频。

下周美股8.10财报周，光通信两巨头LITE COHR+小火箭 RKLB+一堆半导体，还是看主线故事能否续写 我的重点关注如下： 周一（8月10日） 盘前 $CEVA CEVA（无线通信芯片厂商） $BARRICK 巴里克黄金（全球顶级黄金矿业龙头） 盘后 $RKLB Rocket Lab（太空网红股） $PLUG Plug Power（氢能赛道人气网红标的） $QUBT Quantum Computing（量子计算热门股） $ASTS AST SpaceMobile（太空网红股） $HIMS Hims&Hers（远程医疗网红龙头） 周二（8月11日） 盘前 $SE 冬海集团（东南亚小腾讯） $TME 腾讯音乐（国内头部在线音乐平台） 盘后 $SMCI 超微电脑（AI服务器大牛股，数据中心硬件龙头） $CRWV CoreWeave（AI算力租赁网红算力公司） $LITE Lumentum（光模块、激光光学核心厂商） $FNV 泛美白银（全球知名贵金属矿业股） 周三（8月12日） 盘前 $TRMB Trimble（测绘导航工业硬件龙头） 盘后 $CSCO 思科（全球网络设备通信巨头，交换机龙头） $COHR Coherent（光通信、激光设备核心厂商） $CBRS Cerebras（AI专用晶圆芯片小众硬核AI公司） $ENVX Enovix（新一代硅电池储能网红科技股） 周四（8月13日） 盘前 $AMAT 应用材料（半导体设备四大龙头之一，刻蚀沉积设备巨头） $JD 京东（国内头部电商零售巨头） $MLCO 美高梅中国（澳门博彩娱乐龙头） 你准备call哪只？ 本条由 @bitget_zh 赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

底层看稀缺，顶层看客户！看到 @chamath 分享的这张 AI Stack，感觉这个架构划分和 Rewire Index 5 Layer 相当类似，分享一下我对每一层的理解： 1. 能源与基础设施层（最底层） 与 Rewired Index 的逻辑一致。电力会迎来爆发式增长，尤其是无需接入电网的独立供电商（IPP）；而土地受政策影响太大，弹性有限。在大众的舆论压力之下，太空基建应该会是未来几年的新机会，无需土地，无限电力⚡️ 2. 芯片层 做独立芯片，初创公司基本没有机会：性能要求极高、工艺极其复杂，最关键的是供应链已被完全锁死——这是头部玩家的战场。 真正的机会在融合与生态。从 Google TPU 的发展路径，到 Cerebras 等高速推理芯片的崛起，可以看出芯片会与云厂商、模型公司深度绑定。围绕芯片构建数据中心的整体供应与创新，机会很多；单做独立芯片，机会渺茫。 3. 云服务层 云可以分为 Hyperscaler 和 NeoCloud两类。模型商品化之后，几乎所有的负载都要靠云来承载，这会是非常赚钱的生意。但构建极其复杂，堪称 AI 时代的重资产业务——或者说，智能时代的房地产。 4. 模型层 模型公司面临的核心问题是正在被商品化： - 如果 Scaling Law 已到极限，模型百分之百会被商品化； - 即使 Scaling Law 还有很大空间，大家对「最好智能」的需求也在被分解——大量日常应用不需要最顶级的智能，中等水平模型和开源模型会逐渐接管这些需求，反而加速了商品化； - 最尖端的头部模型公司，更像是「先进制程」的芯片：能从中获取很高的价值，但并非所有任务都需要它。 5. 应用层：Harness vs Application 这张图最有趣的地方，是把应用层拆成了 Harness 和 Application 两层。 我的判断是：按目前模型的进化速度，Application 还没有任何机会，但 Harness 的机会已经大量出现，尤其在企业端。企业内化的知识只能通过 Context 和约束来落地，所以 Harness 就是新的企业应用层；它们会替代旧的 SaaS，或倒逼旧 SaaS 升级。 如果把 AI 扩展到大语言模型之外的更广义范畴，应用层更可能以垂直集成的形态出现，例如：自动驾驶 / RoboTaxi / 任何可端到端自动化工业流程和武器系统；生物研究 / Wet Labs；把执行能力直接部署进企业内部的模式（类似 Palantir 的服务方式）

Elon Musk 今天55岁了 这是他的55个里程碑 54岁：成为世界首位万亿富翁 54岁：SpaceX上市 54岁：SpaceX收购xAI 54岁：发布Grok 4 53岁：推出Robotaxi服务 53岁：xAI收购X 53岁：成功捕获星舰助推器 53岁：发布Cybercab 53岁：首次私人太空行走 53岁：Colossus超级计算机 52岁：首次Neuralink植入 52岁：推出Grok 52岁：Twitter改名X 52岁：创办xAI 51岁：首次星舰发射 51岁：收购Twitter 50岁：首个全平民宇航员团队飞行 50岁：发布Optimus机器人 49岁：赢得NASA月球合同 48岁：送宇航员进入轨道 48岁：推出Tesla Model Y 48岁：发布Cybertruck 48岁：推出Tesla Megapack 47岁：发射首批Starlink卫星 46岁：发射Falcon Heavy 46岁：发布Tesla Semi 45岁：创办Boring Company 45岁：开设首家Gigafactory 45岁：创办Neuralink 45岁：发布Solar Roof 45岁：成功回收Falcon 9 44岁：发布Tesla Model 3 44岁：首次火箭助推器着陆 44岁：共同创办OpenAI 44岁：推出Tesla Model X 43岁：发布Powerwall 43岁：推出Tesla Autopilot 41岁：开设首个超级充电站 40岁：推出Tesla Model S 40岁：Dragon到达ISS 39岁：Dragon进入轨道 39岁：Tesla IPO上市 38岁：Falcon 9首次飞行 37岁：Falcon 1进入轨道 36岁：交付首辆Tesla Roadster 35岁：共同创办SolarCity 32岁：创办Tesla 31岁：PayPal被eBay收购 30岁：创办SpaceX 30岁：PayPal上市 27岁：创办 27岁：Zip2被Compaq收购 24岁：共同创办Zip2 19岁：在宿舍销售电脑 12岁：编写游戏Blastar