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#思想耀岭南# 深圳众擎机器人科技股份有限公司创始人兼首席执行官赵同阳：用创新突破了机器人行业20年技术瓶颈，造出了“最能打”的T800机器人，主张“合作归合作，但不能把命脉交给别人”，要把机器人做出灵魂来👍

#思想耀岭南# 对话小鹏集团董事长、首席执行官何小鹏 ：汽车的未来都是机器人，有一天改变整个低空飞行世界。 He Xiaopeng, Chairman and CEO of XPeng, gives his answers in the latest episode of Beacon Over Lingnan. Watch the full conversation and explore his vision for the future of smart mobility and China's new energy vehicle industry.

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如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

阿里云开源「企业级 Agent 白皮书」 2026 年最新发布，是 2025 年 9 月「AI 原生应用架构白皮书」的升级续作。全书按 架构 → 构建 → 运行 → 治理 → 调优 的全生命周期组织，共 7 篇 30 章，由阿里云数十位一线工程师分工撰写，并纳入吉利、塔斯汀、MiniMax、哔哩哔哩、信永中和等外部企业案例。 它的写作动机很明确：过去一年市场重心已经从 “如何快速搭出一个 Agent” 转移到三个新挑战，工程化（从概率智能到可靠生产力）、规模化（从单点试验到智能基础设施）、组织化（从 Agent 孤岛到进入核心业务流程）。现有的框架文档和教程基本不回答这些问题，这本白皮书填补的正是这个空白。 开源地址 # 各篇核心内容 架构篇（1–2 章） 建立认知框架。给出 Agentic Application 的六个判定特征（以任务结果为中心、运行时决定部分执行路径、能作用于环境、维持跨请求状态、受确定性机制约束、可观测可评估）和成熟度四级模型（L1 辅助生成 → L2 受控自动化 → L3 Agentic Execution → L4 规模运营）。两个重要的解耦判断：用哪种形态取决于任务结构，处于哪级成熟度取决于治理完备程度；单 Agent / Long-Horizon / 多 Agent 是沿时间跨度和协作结构两个正交维度的扩展，不存在“必须升级到多 Agent”的路径。贯穿的原则是“最低充分架构”，为任务选择成本与风险可接受的最低复杂度。 构建篇（3–6 章） 是方法浓度最高的部分，按“范式—任务—信息—行动”还原构建过程： · 任务：Agent Loop 五阶段（Prepare→Model→Act→Observe→Verify）+ 十态任务状态机，要害是“消息历史不应是任务状态的唯一来源”；完成判定的核心原则是“模型只能申请完成，Harness 依据环境证据提交完成”，验证分五级并与风险匹配。 · 信息：Context 是动态“编译”而非静态字符串。本章的独创设计是 Context Manifest，每次调用记录上下文每个片段的来源、作用域、版本、信任级别、选中理由和内容哈希，使“模型看见了什么”变得可解释、可回放、可审计。信息被五分为 Context/State/Memory/Knowledge/Skill，其中 Memory（个人经验）与 Knowledge（组织内容）必须分列，因为治理责任不同，“放进同一个向量库会同时失去两类治理能力”。 · 行动：统一 Action Plane（意图→Schema 校验→身份绑定→策略决策→执行→观测），关键三分：“模型看见工具 ≠ Harness 注册了工具 ≠ 获得执行授权”。协议定位清晰：Function Calling 是模型-Harness 意图接口，MCP 是 Harness-能力提供方连接协议，A2A 面向拥有独立任务循环的远程 Agent，“协议选择由能力是否拥有独立任务循环决定，而非新旧或流行度”。 运行篇（7–12 章） 处理规模化后的工程问题，大量内容达到了分布式系统的专业深度：沙箱后端选型判据（容器/gVisor/MicroVM 按代码可信度与租户边界取舍）；状态外置后 Event Log / Checkpoint / 工作区快照三者不可互相替代，且“Durable Execution ≠ 外部动作恰好执行一次”；AI 网关对 LLM/MCP/Agent 三类流量按不同粒度治理，其中“严格预算需要原子预留而非阈值检查”的数学化分析（余额 100、两笔 80 的并发请求都会通过）是真实的并发工程细节；多 Agent 编排强调“最小充分共享”，共享的是上下文来源而非同一个 Context 窗口。 治理篇（13–16 章） 让自主运行的系统变得可信。可观测性的判据是“请求成功 ≠ 任务成功”；安全章同时把 Agent 当被攻击对象和行为主体来防护（身份是全章最扎实的部分：数字工牌、Token Exchange 权限收敛、On-Behalf-Of 且 Agent 权限 ≤ 用户权限）；资产管理把 Prompt/Skill/MCP/Agent 当作运行时依赖做注册与版本治理。第 16 章 Agent Simulation 是全书原创性最强的一章：Agent 行为之所以不可验证，是缺制度前提（角色无外部标准、失败无自然代价、身份不连续），模拟是当下唯一可做的事，本质是“用可靠 Harness 约束不可靠内核”。它甚至给出诚实的统计学提醒：n 次零违规的 95% 置信上界约为 3/n 而非零。 调优篇（17–24 章） 的组织原则是“归因决定方法”：先排除环境故障、再修 Harness、最后才动模型，“把本应由上下文或工具协议解决的问题当成模型不行，是代价最高的一类误判”。主线是数据飞轮：Trace→Trajectory→黄金数据集（输入/轨迹/结果/判据四要素）→Badcase 闭环→受控自进化（模型生成的改进一律是候选变更，须回流构建、过门禁、可回滚）。模型调优章对 SFT/Agentic RL/蒸馏的适用边界、奖励投机的三套机制分离（训练奖励、独立评测、系统硬约束）论述相当严谨，广引 DeepSeek-R1、Tulu 3、FrugalGPT 等外部工作。 总结篇（第 30 章） 是全书思想密度最高的总结。当企业同时运行多 Agent、多框架、多租户时，同样的工程要求在每个应用里被重复且不一致地实现，这本质上是缺一个共享的系统层。Agentic OS 被给出“窄定义 + 三条否定”：为 Agent 任务提供公共运行对象、能力接入、可强制边界与统一证据的系统层，它不持有任务语义、不是又一个框架、不必然改内核。能力下沉有三条判据（复用性 + 强制性或可验证性），九类管理对象（其中 Budget Lease 预算租约最易被忽略），并提出“自治上限由可撤销范围与可证明范围决定，而非模型能力”。 调研报告 的 1906 份问卷给出一个关键发现：已开发或开发中 Agent 的企业占 46%，但真正上生产的仅 18%；有评估体系的企业任务成功率是无评估者的约两倍，卡点不是模型能力，是 Harness 层的工程配套。这与全书立意互为印证。

80后90后的兄弟们，出来帮我做个证。我们上小学的时候，有没有一本书叫《自然》？还有一本书叫《思想品德》，到底有没有这两本书？ 我说有，他们都说没有这两本书，还说我是出国生活了几年被洗脑洗傻了…