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スペシャル大撮影会 in Booty東京 👑6月28日 MVP投票👑 🥈第2位🥈 YELLOW QUEEN 日下部ほたる(@hotaru_kusakabe) 🥉第3位🥉 榛名うい(@uiui15ch) GOLD QUEEN 奥泉奏(@Kanade_Cyp) 👙DO-MORE特別賞👙 MomoRina モモリナ(@_momo_rina_) おめでとうございます✨ #フレッシュ撮影会#

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10/25(土)10/26(日)開催 🪩-近代麻雀常夏祭-🦩 ═══════════ 追加出演者発表❕ 🍁犬乃かりん @inu_cats0123 🍁雛なの @nano_cats0923 🍁木々なえ @kiki_cats1207 🍁奥泉奏 @Kana_10_07_13 🍁舞香 @i_maika1121 #近代麻雀常夏祭# #東京サマーランド# #トコナツノサマラン#

8.6日盘前梳理 No.1 盘前热点事件 一、昨日热点 并购：宏昌科技、锴威特 创新药：百花医药、哈药股份 PCB：宝鼎科技 磷化铟：云南锗业 AI基站：通宇通讯 AI4S：志特新材 CPO+玻璃基板：沃格光电 二、英伟达30亿美元入股电力商 全国用电负荷再创历史新高 1、英伟达拟向黑石支持的星际之门电力开发商Lancium投资最高30亿美元，首笔20亿美元对应约20%股权，以锁定数吉瓦的电力资源，为其芯片客户的数据中心项目提供保障。 2、8月7日全国用电负荷入夏以来第四次创历史新高，达到15.57亿千瓦。 电力：华银电力、立新能源、华电辽能、亿能电力（北交所） 数据中心：中恒电气、金盘科技、可立克、京泉华 三、Spacex股价周五大涨15.83% 1、马斯克最新表示，即将发射的V3卫星其能力将比目前的V2卫星高出一个数量级，带宽将是V2系统的100倍以上，该系统今年将达到200亿美元的年度收入。Argus Research资深分析师Steve Silver认为，这波反弹还远未结束。他将SpaceX股票评级从持有上调至买入，同时维持160美元的目标价不变。 2、朱雀三号遥二运载火箭‌的发射窗口定在8月11日早上，本次任务的核心目标是验证‌一子级陆地垂直回收技术‌。 朱雀三号：鲁信创投、金风科技 Spacex：通宇通讯、再升科技、西部材料、信维通信、天力复合（北交所） 四、美国加息预期降温 美国7月非农就业人数减少2.3万人，市场预估为增加8万人，前值为增加5.7万人，美国7月非农意外出现负增长，削弱了市场对美联储将在9月会议上加息的预期。 贵金属：招金黄金、盛达资源、金一文化、晓程科技、森和高科（北交所） 五、美股光通信板块普涨 应用光电计划大幅扩产，预计年底800G、1.6T月产能达到约65万个单位。Coherent涨13.44%，应用光电涨9.2%，Credo涨8.45%，Lumentum涨6.22%，康宁涨5.4%。 光通信：云南锗业、光迅科技、汇绿生态、天孚通信、新易盛 六、特朗普宣布：向关键矿产和电池项目投资30亿美元 特朗普宣布，联邦政府将向多个关键矿产和电池项目投资30亿美元，以推动国内生产并促进相关产业发展。美国国防部战略资本办公室向锂离子电池零部件制造商西拉纳米技术公司提供14亿美元有条件贷款；向钪矿商日昇能源金属公司提供4亿美元有条件贷款；以及向磁体开发商尼伦磁铁公司提供1.5亿美元有条件贷款等。 钪矿：鹏欣资源 磁体：中国稀土、中稀有色、中科磁业、西磁科技（北交所）、九菱科技（北交所） 锂电：永杉锂业、融捷股份、天齐锂业、赣锋锂业 七、行业要闻 1、国内电解液添加剂VC均价为23万元/吨，6月以来涨幅超过60%，同比上涨400%。（孚日股份、海科新源） 2、沈腾主演的《欢迎来龙餐馆》点映及预售总票房‌突破1亿元，点映口碑创过去三年国产片点映评分纪录，将于8月11日正式公映。（北京文化、博纳影业） 3、北京印发《关于进一步优化调整本市房地产政策的通知》，非京籍家庭购房社保个税缴纳年限下调为1年。（城建发展、京投发展） 4、《民用航空发展“十五五”规划》印发。（华夏航空、中国东航） 5、SK海力士：将在韩国投资384亿美元建设晶圆厂。（太极实业） 6、茅台部分直营店53度、500ml飞天茅台售价提至1753元/瓶。（金种子酒、舍得酒业） 7、国产磁悬浮5.3秒飙到时速800公里，半年内3破世界纪录。（新筑股份） 8、马斯克或采用FEL技术挑战EUV光刻机。（东方钽业、茂莱光学、奥普光电） 9、月之暗面8月27日完成Pre-IPO轮融资最后交割，计划Q3向港交所完成秘交。（九安医疗、米奥会展） 10、汇川技术发布产品调价函，8月30日起数字能源部分产品涨价5%-15%。 11、苹果测试长鑫科技存储芯片，用于iPhone和MacBook。 No.2 公告精选 一、日常公告 国泰君安国际：国泰海通金控按照每股3港元价格收购公司股票，以实现国泰君安国际私有化退市，目前2.08港元，溢价约44.2% 江 波 龙：完成37亿元定增事项 发行价格为560元/股，较最新收盘价溢价45% 华林证券：拟2.02亿元受让海航期货94%股份 立 昂 微：拟3.18亿元受让浙江金瑞泓11.4705%股权 后者主营6-8英寸半导体硅片的研发与生产 信通电子：拟1.6亿元认购阜时科技股权 德 迈 仕：拟2.07亿元收购上海数明25%股权 高争民爆：控股股东拟变更为西藏地质矿产集团 振华风光：存储芯片已有约十款产品完成转产验证并实现小批量订货 超颖电子：拟投资20.86亿元建设高多层及HDI印制电路板P3项目 赤峰黄金：控股子公司签订约15.01亿元海外采矿服务合同 炬光科技：拟定增募资不超10.21亿元 用于高端光互联核心光学元器件研发及产业化能力建设项目等 胜宏科技：与核心客户合作开发的研发迭代产品正顺利推进当中 部分客户已释放2027–2028年长期需求 绿发电力：拟投资24.75亿元建设天津滨海新区46万千瓦风电项目 数字政通：拟设立合资公司建设算力中心项目 翰宇药业：替尔泊肽注射液首仿上市申请获受理 赛诺医疗：子公司自膨式颅内药物涂层支架系统获欧盟MDR认证 药明康德：美国法院就公司的初步禁令动议作出裁决 挑战1260H认定期间免受不利影响 依顿电子：控股股东九洲集团拟增持1%-2%公司股份 寒 武 纪：上半年净利润23.11亿元，同比增长123% 盛美上海：上半年净利润9.89亿元，同比增长42.14% 二、停复牌 蓝盾光电：复牌，拟购买岚创科技控股权预计构成重大资产重组 宝 莱 特：复牌，终止筹划控制权变更事项 *ST发展：复牌，与预重整投资人签署《重整投资协议》

今天聊聊改变人类文明的神级机构排名 S+ 神话级 1.贝尔实验室：晶体管、信息论、Unix、C语言、激光、CCD……一家公司实验室拿了10次诺奖。没有它就没有信息时代，个人认为它是毫无争议的断档第一。 2.卡文迪许实验室：电子、中子、DNA双螺旋,统治了物理学半个世纪。 S 传奇级 3.洛斯阿拉莫斯：单一目标下的人类智力密度峰值。奥本海默、费米、冯·诺依曼同处一室。但遗产偏单一，主要是核与蒙特卡洛方法。 4.哥本哈根玻尔研究所：量子力学在这里被谈出来的。以极小的体量撬动了整个20世纪物理。 5.普林斯顿高研院：爱因斯坦、哥德尔、冯·诺依曼、外尔同时在职。但常被批评养老院化，产出人才比其实不算顶尖。 A+ 殿堂级 6. MIT 辐射实验室：原子弹结束了战争,雷达赢得了战争，并且后来还孵化了整个MIT战后科研体系。 7.施乐 PARC：图形界面、以太网、鼠标交互、激光打印机。发明了个人计算的全部，只是钱都让苹果和微软赚了。个人认为，它是伟大发明但商业失败的永恒案例。 8. CERN：标准模型的试验场,顺手发明了万维网。 A 大师级 9.马克斯普朗克研究所：体量巨大、诺奖众多,但它是一个系统，好多个所，单点浓度被稀释了。 10.冷泉港：分子生物学的麦加，个人认为但更像社区，会议中枢而非发明源头。 11.朗道研究所：纯智力水平可能是苏联之最，可惜体制限制了世界影响力。 B+ 风格独特但产出待验证 12.圣塔菲研究所：复杂性科学的旗帜,思想影响力大于硬成果。它更像一种氛围和方法论宣言。 13.RAND：博弈论和系统分析影响深远，但作为智库，功过难分。 14.Janelia：制度设计最自觉,但成立太晚,还没到盖棺定论的时候。 我发现一个有趣的规律。 S级机构几乎都有垄断利润或战争预算在背后，比如AT&T垄断、曼哈顿计划、战时雷达。 自由探索的黄金时代，底下垫的都是不计成本的钱。但圣塔菲那种靠捐赠的清贫模式，思想输出可以，硬科技就难了。 DeepMind、OpenAI、Anthropic 现在大概在 A 与 S 之间悬着。十年后回头看,可能是贝尔实验室second coming，也可能是PARC 2.0。期待十年后，我的回看。

📊 グラドル名鑑2027×東京Lily撮影会 ポイントを6/1付で更新しました！ 🏆 現在のランキング 1位 白石莉子　17pt 2位 水星あおい　13pt 3位タイ 各12pt 　泉もえか / 南葉しをん / 宮瀬カナ 　辻岡なぎさ / 宗像茜衣 / りこぴん 掲載確約ラインは30pt 👇 全員のポイントはこちら #蒼宮菜緒#@aromanaox #みのん#@minon1202 #白石莉子#@riko_shiraishi #飯泉湖白#@_aqua_mari_ne_ #馬渡ゆき#@yuki____yo #心愛ちのん#@chinon_frozen #さやたまご#@sayatamago225 #月宮みさと#@misato_0506rin #浅沼凛#@rin_asanuma #奥村美香#@MikaOkumura #泉もえか#@moeka_____izumi #Fiber#@Fivemini_m #小能梨瑠々#@ruru0225_ #秦綾#@aya_hata2001 #十文字智花#@jumonchan #南葉しをん#@Sionn_cake #宮瀬カナ#@fruit7__ #MAAACHIRIN#@sakuratekuno22 #栗原もみじ#@momiji3_3 #満間さくら#@sakura_mitsuma #水星あおい#@suisei222 #甘野ゆま#@yuma_amano #辻岡なぎさ#@naginagi_1111 #みけまめ#@mike0u0mame #宗像茜衣#@munakata_ST #山本乃愛#@NxoxAs_Ark #月城涼香#@Ryoka_qeen #みぞれ#@sleet_chan #りこぴん#@pikarikopin25 #白瀬ななほ#@hinahime_325 #ななくま#@nanamin_kuma73

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。

@wangwatchworld 我也想到了《开放社会及其敌人》这本书：达里奥等闭源AI巨头正试图成为AI哲人王，通过渲染AI多么多么危险，借着监管之名垄断AI控制权，其最终将引向科技封建主义，彻底摧毁开放社会