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一位3岁女婴坠楼被救，邻居奶奶：接不住也要接，手断了总好过小孩摔地上 ！#邻居奶奶徒手接住坠楼女婴# #接不住也要伸手护住孩子# #平凡人的善意最动人#

比如带人 你要看清一个人最快速度的对他好，真诚对他，然后你看看他怎么对待你。 其实有的时候我们对一个人好，不是说啊你要回报我有多好，而是就是我看看你到底是一个什么样的人。 很多人是接不住真诚的，你给出好的一面，其实就像一个镜子一样，你就可以看到对方的本性。 一般成熟度高的，认知高的，他会觉得你是在尊重他，然后他会回馈甚至加倍对你好。 但是认知比较低的人呢，他就会觉得你在讨好他，觉得你这样理所应当。 而那些没有认知的人呢，甚至会觉得你是欠他的，他还会变本加厉的索取。 其实人和人之间的关系有三重境界，弱者拆台，最后两败俱伤，强者补台，相互能成就，智者搭台渡人也是渡己。

二、为什么Binance Wallet会选择R25作为首批Vault合作方？ Binance Wallet DeFi之前已经接入40多个借贷、LSDFi和再质押协议，但RWA产品一直比较少。 因为RWA比普通DeFi复杂得多。 消费信贷涉及线下放款、还款、估值和结算，不能随存随取。要把它搬上链，还得解决资产发行、管理和申赎等问题。普通 Vault 根本接不住这种非实时结算的资产。 R25 做的就是把这套复杂的东西标准化。 它通过ERC-4626、ERC-7540和ERC-7575等标准，把复杂的链下资产包装成普通用户也能购买的Vault。说白了，R25 是一套“链上 Vault 发行模具”。 任何 RWA 资产——不管是消费信贷、美股 ETF、还是大宗商品——只要符合标准，都能通过这套模具被“Vault 化”，变成一个普通用户在钱包里点两下就能买的理财产品。

比世人的目光还要可怕的，实际上是你那颗在意世人眼光的心 所有的人生都是自己一步一步趟出来的，在乎的越多 失去的就会越多。期待的越多 得到更少。 活出真我 活出自己 但是要保留最基本的底线 真诚。 我有个坚持多年的习惯：深度观察人性，用几年、甚至几十年去校验自己的判断，哪怕是有分歧、有对立的人，我也会保持长期观察。 回头看，这份坚持，给我的思考和人生带来了极大的滋养。 真诚是最珍贵的底牌， 绝不能随意挥洒。 生活里，太多人接不住你的真心。 犹如于东来感慨， 不要让善良太悲壮的前行！ 真与善都是无价之宝 也不是谁都配得！ 你越是毫无保留，对方越容易贪心傲慢；把你的柔软当成可拿捏的软弱，把你的真诚当成无底线的迁就，只会得寸进尺、肆意消耗。   而人品端正、内心丰盈的人，从不辜负善意。你予五分真诚，他回馈十分暖意；你给一份信任，他坚守一份分寸。   人与人本就不同频，不必强求所有人都懂你。真心要留给懂得珍惜的人，温柔必须自带锋芒，守住边界、不廉价付出、不盲目讨好。

说实话，我越来越觉得，很多人把“AGI和区块链会结合”这句话当成一个普通的科技叙事在聊。好像又是哪个基金在吹下一个热点。 但你仔细想想，真正的问题根本不是什么AGI能不能变聪明。它肯定会变得非常聪明。真正的死结是协调。 一个完全自主的AGI智能体，只要开始真正独立行动，它需要的每一件小事，传统系统都接不住。 举个例子。它需要支付算力费用。需要验证自己的身份是合法的。需要临时雇另一个Agent帮它完成子任务。需要存储一些价值，方便随时调用。需要跟别的Agent签一份自动执行的协议。需要在几秒钟内把钱从一个国家转到另一个国家，没有时差，没有节假日。 这些事情，你用银行做，用信用卡做，用传统API做，马上就会碰到一堵墙。银行需要人工审核，信用卡说冻结就冻结，API接口要向平台申请权限，不同国家有不同的资本管制，一个社交平台看你不顺眼就能半夜封号。 而一个真正自主的AGI，不可能因为凌晨两点银行怀疑一笔交易异常，就原地等着天亮人工解锁。 它的运行不能被人为中断，否则所谓的“自主”就是一句空话。 就在这个节点上，区块链的角色变了。它不再是你钱包里的投机资产，也不再是某个社区的meme叙事。它非常安静、非常自然地，变成了AGI能够活下去的底层基础设施。 我们先说稳定币。很多人觉得稳定币就是炒币用的，但你把视角切换到AGI身上，稳定币的逻辑比银行账户合理太多。稳定币是全球化的，不需要开户审核。稳定币是可编程的，资金流转的条件可以写死在智能合约里。稳定币是7x24小时在线的，没有周末也没有节假日。最重要的是，稳定币是机器可读的。一个Agent可以直接在链上读取自己的余额、交易状态、合约执行条件，不需要打电话给客服，不需要上传身份证照片。 所以AGI不会“偏好”银行。银行是为了人类设计的，有签字、有柜台、有审批流。AGI只会选择摩擦最小的系统。从纯理性角度看，稳定币就是比银行账户更适合智能体的“活钱”。 再来说去中心化身份。这个赛道很多人已经懒得提了，觉得是上一轮的老叙事。但我认为它被严重低估了，尤其是在AGI即将到来的背景下。 今天的互联网，本质上分不清跟你说话的是真人、是普通聊天机器人、是高级Agent，还是一个被恶意合成出来的虚拟人格。平时你可能觉得无所谓，但一旦AGI级别的系统同时跟几百万人交互，这种身份模糊带来的风险会指数级上升。你根本不知道一个Agent是谁部署的，它用的模型是哪个版本，它做出的决策有没有被第三方篡改过，如果它造成了实际损失，你该找谁负责。 链上身份真正的作用，不是炫耀你买了哪个蓝筹NFT，而是在底层把这些问题变成可验证的公开记录。谁部署了这个Agent，上链。哪个模型做出了这个决策，上链。输出结果有没有被篡改，上链。当自主系统出错的时候，谁应该承担责任，上链。没有这套东西，你连追责都追不了，AGI就永远只能活在受控的实验室环境里，无法真正走向开放世界。 另一个被大多数人忽略的结构性依赖，是去中心化算力。 你现在看看全球最顶级的AI基础设施，基本就捏在三四家科技公司手里。这本身没问题，因为训练大模型确实需要集中资源。但你想过没有，人类历史上可能诞生的最强大的智能系统，它的每一次推理、每一个决策、每一次自我更新，竟然完全依赖几家公司的中心化服务器。这带来的不是技术问题，而是结构性风险。政治风险，某个国家一纸禁令就可能切断算力。经济风险，这几家公司可以随时提价或者改变服务条款。物理关停风险，一个运维工程师拔错电源，整个AGI就下线了。还有模型操纵风险，服务器端的输出可以被悄悄修改，而外界根本不知道。 当AGI的自主程度足够高以后，把它完全托付给中心化服务器，本身就是一件极其危险且不合理的事情。它需要一个分布式的、无需许可的、可验证的算力底层，让计算任务可以分散到不同节点上执行，结果可以被第三方验证，没有单点故障，也没有单点控制。这就是去中心化计算网络的价值所在。 数据溯源也是一样。AGI生成的内容、做出的判断、调用的知识，如果无法追溯来源和变更历史，整个系统就没有可信度。区块链天然就是一条不可篡改的日志，每一条数据的前世今生都可以被记录和验证。这在金融、法律、医疗等高监管领域，是AGI能够被接受的先决条件。 所以我现在越来越觉得，整个加密行业里真正被低估的，不是那些蹭AI热度的meme币，也不是包装很华丽的AI Agent代币。而是那些看起来很“无聊”的底层轨道。稳定币，去中心化身份，分布式算力市场，数据来源追踪，可编程的协调层。 大多数人都在追“AI Agent”这个概念，市场上到处都是各种Agent代币的炒作。但很少有人认真去研究，这些Agent如果真的活过来了，如果真的要在现实世界中自主运行，它们赖以生存的那层基础设施到底是什么。 这也是我反复跟人讲的一个观点。区块链最重要的时刻，不是在AGI到来之前，而是在AGI到来之后。因为在那之前，区块链只是一个可选的金融工具和实验场。但在那之后，它变成了AGI能够安全、可信、自主运行的唯一基础设施。 到那时候你再回头看，最性感的东西不是某个新代币，而是那些让智能能够真正自由运转的无需许可的底层管道。稳定币是它的血液，去中心化身份是它的身份证，分布式算力是它的骨架，数据溯源是它的记忆，可编程协调是它的神经系统。 这些东西现在看起来不性感，甚至有点枯燥。但它们恰恰是AGI真正走出实验室、进入现实世界时，最离不开的东西。

关于对山寨币的看法迭代和进化： 经历过币市两个周期以上的老人，对过去大周期内千币齐飞、鸡犬升天的情景估计很怀念，本周期走到现在很多人其实是破防的，小币涨的慢跌得快一波回到解放前。从三月份到现在我自己对小币的认识也是逐步进化的，今天正好把之前的推文梳理下 1、三月份认为这一周期山寨季可能是是很温和的， 温和在于走势上振幅很大，进三退一或者进三退二是常态。没想到一语成谶，四月以来很多山寨币腰斩，跌了六七成比比皆是，真是涨三倍跌两倍甚至幅度更大。 核心原因就是： 大饼etf来的资金只拥抱大饼； 体量太大、我应该是最早从市值角度看未来的走势，这一周期几十亿美金起步，百亿美金非常多、体量越大幅度空间自然被压缩了。 2、在四月从美股当下分化的状态推演提出了币市新常态 结论是：越来越成熟的市场，有效性越来越强。有效性的体现就是最具成长性（叙事）和确定性的标的一定是吸引了最多的注意力和资金，要知道资本市场的马太效应非常明显，未来币市这方面体现的也会非常彻底，那么分化会越来越严重。 美股5000家公司后面3000家平均市值8亿美金、日交易量不到200万美、这是一个非常惨痛的事实。美股的分化也不是今年才形成的、也是持续了好多年。币市新常态未来也会如此 3、如果用美股类比、那么未来币市结构就很清晰了 美股现在分层很严重：领头的Big3和Mag7，中间近百家二线市值股票，然后几千家中小市值股票。如果硬要类比，大饼、以太、bnb、sol这些强势主流更像是美股二线市值股票，过去一年多表现很不错涨的不少回撤幅度也还可以，之前也能跟上Big3和Mag7。 其余币市山寨其实更像是罗素2000指数（美股小盘股代表性指数），从底部涨了一些但是很快就泄了、距离前高还有相当距离（不过近期因为降息预期罗素2000稍微彪了下、币市山寨还在趴着）。 4、当下山寨的困境是如何发生的 上一周期的火热极大地催生了crypto vc的体量，VC体量越大就越难以投小项目再加上我也是有一帮背景非常好的创始人入场，联手推高一级市场估值，今年发现市场流动性并不充溢、二级根本接不住这么高的市值。 再一个就是应用落地遥遥无期，市场受够了重复造轮子且没有价值创造 5、新常态下如何投资 币市投资以前重择时（大周期底部或者一波大行情起步阶段，大饼引领后小币齐飙），以后就是择时和择币并重（标的筛选重要性远胜以往） 而且要明确大家以前想象的山寨季是鸡犬升天，实际上未来山寨季可能只限于那些主线叙事逻辑板块的龙头，然后大部分小币可能就是一波流，来的快去得快。 6、如果再结合未来一两年有限度宽松的基准情景 分化和结构化市场可能依然会出现，市场宽度也会部分扩大从极度集中扩大到少部分确定性和成长性兼具的标的上。 漫天押注可能就不是好的选择了，降低预期把仓位集中在少数共识度强、流动性高的标的上可能是最稳妥的选择。

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。

很多人看到牛来要上币安现货，第一反应是：利好兑现，会不会砸？ 这个担心并不是没道理。 前期已经有涨幅，上大所后早期筹码有兑现需求；再加上现货上线初期套利盘、短线盘、合约资金一起博弈，波动突然放大，甚至出现快速插针，我觉得都很正常。 但如果只盯着上线当天涨跌，其实容易忽略更重要的一件事： 牛来的资金池，可能要换级别了。 一个币在小平台、小池子里交易时，最大的限制往往不是故事不够好，而是流动性不够。 大资金不是不想买，而是不敢买。 你想进几百万美金，买进去自己把价格顶上去了；想出来，又发现下面根本没深度。 这种情况下，大资金宁愿错过，也不会轻易进场。 但币安现货不一样。 币安真正带来的，不只是多了一个交易入口，而是更好的深度、更充足的流动性，以及更庞大的潜在资金群体。 这意味着原来一些想进，但没有舒服位置进，想买，但怕流动性承接不住的资金，第一次有了真正参与的条件。 所以我反而认为，接下来最值得观察的，不是有没有人砸盘，而是： 砸出来的筹码，有没有更大的资金愿意接。 如果有，那性质就完全不同。 早期获利盘卖出，新资金接走筹码； 短线资金离场，中线资金进场； 筹码从低成本玩家手里，逐渐换到更高成本、更有持仓意愿的人手里。 这才叫真正的高位良性换手。 很多强势币真正走大行情之前，都不是一路无脑拉升。 反而会经历一个看起来最吓人的阶段： 成交量突然放大、上下剧烈震荡、有人疯狂止盈、有人喊见顶，同时又不断有新资金把筹码接走。 表面看是分歧，实际上是筹码重新定价。 当然，这里面有一个前提： 流动性增加以后，新增买盘必须能够持续消化旧筹码。 如果只有上线情绪，没有持续资金承接，那确实容易变成利好兑现。 但如果上线币安之后，成交量、持币人数、市场讨论度、资金容量同时上一个台阶，那么短期剧烈波动，未必是行情结束，反而可能是在给下一阶段行情重新铺路。 所以我现在对牛来的看法很简单： 短期怎么插针、怎么洗，我都不会觉得奇怪。 真正决定它后面高度的，是币安给它打开更大的流动性之后，它能不能完成一次从小资金博弈到大资金博弈的升级。 如果这一步走成了，现在大家争论的是它上币安会不会跌。 可能用不了多久，市场讨论的就会变成： 到底还有没有机会买到便宜的牛来。 甚至有一天，市场上所有人都会一起喊出那两个字——牛来！ ＃牛来

峰哥为什么牛逼？ 刚看见的，有个b友问他的老婆怀孕8个月了，不让碰，自己非常饥渴，恰好她的几个闺蜜都有意无意对自己抛媚眼，都是大美女，颜值7、8分，自己该不该恪守原则，还是放纵一把。 正常人回答：要么坚守自我，要么有枣没枣搂一竿子。 峰哥：“为什么在这个节骨眼上你老婆要把几个闺蜜引到你的面前，还对你抛媚眼呢？你老婆难道自己不知道吗？但凡是个脑子正常的女人都知道不能在这个女人怀孕最脆弱的时候去做背叛闺蜜的事情啊。” “为啥？只有一法。就是你老婆在试探你！你老婆为什么要让闺蜜去试探你呢？” “不是我恶意揣测啊，大概率是你老婆这边已经出事了，纸包不住火了，所以就想着两边对爆一下子，所以大概率你的孩子也不是你的。” “是不是？只有这一个原因，因为孩子马上就要生出来了，你再不犯错误，那么出问题的就是她了啊！” “孩子出生赶紧做个亲子鉴定吧，别琢磨那些个闺蜜了，到时候她把孩子一抱往你老家一闹，真接分你一大半财产，你得先发制人，兄得。 能瞬间想到这一层的回答，整个互联网，独属峰哥一份，你问Deepseek，都得转好几圈。