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两个多小时的访谈，王煜全老师几乎每二十分钟推翻一个共识。 他学生物出身，给移动当过很多年顾问，看了二十几年科技产业。 这一场访谈，我们从工业革命讲到登月，从达尔文讲到刘邦，落点全在一个问题上：这波 AI，机会到底在哪里？ 本期你会听到： - AI 泡沫可能在 29 年破裂 - 美团阿里做下一代应用已经没机会，他们站错地方了 - 最好的公司是 agent 很勤奋，人在边上睡觉 - 大家都在卷 AI 做 PPT，但富人不做 PPT - 快问快答：每个人都是创业者，干嘛还要打工？ #王煜全# #大模型# #AI泡沫# #Agent# #服务平权# #易论AI#

创刊 53 年的老牌港媒《信报》，居然用了一整版、连续三篇文章专访一姐 @heyibinance 而且还是三篇的全方位立体报道！ 一篇谈币安要做的超级金融App这个概念， 一篇谈币安的倒三角管理，以及管理层怎样为组织托底； 还有一篇专门谈她作为三个孩子母亲的教育观。 相当于全方位的做了一个深度的报道和访谈，属于传统财经媒体，开始尝试从企业战略、组织管理和个人选择的角度，甚至家庭教育这类全方位的视角，在开始重新理解一家加密公司和它的创始人。 这是一个很有意思的信号： 过去主流世界媒体看币安，印象中关键词往往是交易所、CZ、监管、风险，现在这次《信报》除了报道更立体，而且标题没有这些了大家印象中的 Crypto 符号，直接变成了：超级金融App、金融基础设施、30亿用户，这些关键词。 所以这么多年的努力，Crypto 正在成长为一个慢慢被主流世界接受和认可的东西，是个不争的事实，而一姐和CZ这类的创建者也会被世界所铭记。 另外说下采访里我很喜欢的几个点。 一是一姐打了个比喻：传统投资App更像一间单独的商店，我希望币安最终成为一个金融“商场”： 这个梦想很大，也让我发现最近 Binance 和一姐一直在传播的一句口号：何必东奔西走，币安全都有！就是在用这句话深入人心。 一姐果然高级，这招估计是得了史玉柱的真传，早早的用朗朗上口的口号，把币安要做金融商场这件事，埋在大家的脑海里。和今年过节不收礼一样，时间久了，下一句大家自然都知道了收礼就收脑白金。 话说回来，我觉得这件事可以实现，而且必须实现，未来让大家，不必在银行、券商、支付平台和加密货币交易所之间反复切换，只需要一个App，就能完成全球资产管理、跨境支付、储蓄、投资和风险对冲。 第二，是一姐说到，管理应该是“倒三角”：管理层不是站在最上面发号施令，而是在最下面为整个组织托底。 这其实意味着币安正在尝试从创始人驱动，走向系统驱动。一个公司真正成熟的标志，不是创始人越来越强，而是没有任何一个人，公司依然能够运转。这也是币安要成长为超级金融App 的必经之路。 第三是一姐谈到家庭和工作时说：生活没有平衡，只有取舍。 这句话非常真实，很多时候，我们其实无法找到了一套把事业、家庭和自己全部照顾好的完美方案，只是在不同阶段，清楚自己愿意为什么负责，又愿意暂时放下什么。 同为父母，我非常清楚一姐说的这个“取舍”的重量，抛开币安的身份，一姐也只是一位普通的母亲，牺牲轻松自在的时光和陪伴孩子的时光，去为更大使命服务，这里当然有痛苦，也有莫大的决心。 一姐还说，财富对她而言早就不再是最重要的追求，最轻松的人生选择，是直接卸任、退休，去过一种没有那么多责任和压力的生活。 但她最后还是选择继续向前，支撑她的已经不是财富增长，而是某种使命感。 说实话，这一点我做不到。我很容易被“基础生活够了，就应该逍遥自在”的性格裹挟。相比不断承担更大的责任，我可能更愿意把时间留给家人、生活和自己。 所以我大概率成为不了这种意义上的“伟大个体”，但也正因为自己做不到，我才更能理解这种选择到底有多稀缺。 一个人有能力赚到足够多的钱，并不算最难；真正难的是，当钱已经足够以后，依然愿意牺牲轻松、自由和陪伴家人的时间，继续承担一个庞大组织以及数亿用户带来的责任。 看到最后； 我发现《信报》这次采访的可能不只是一姐这个人，它更像是在记录一个行业身份的变化： 一个加密公司正在从边缘市场里的交易平台，尝试走上主流金融基础设施的牌桌的变化。 这个目标最终能不能实现，当然还需要时间验证。 但有一点已经越来越清楚：未来写进金融史的，不会只有比特币的价格、牛熊周期和一轮又一轮的财富故事。 还会有一批人，真正推动了旧金融边界的改变。他们的名字，注定无法被绕开了，而这一次老牌财经媒体用整版篇幅记录何一，也许正是这个行业从被围观，走向被认真对待的一个缩影。 最后再次恭喜 一姐 @heyibinance 作为一个币安的创建者，希望你能早日带领币安实现超级金融基础设施让更多人平权使用金融的目标， 但是作为一个柔软的女性，希望你能保重身体，照顾好自己和孩子，更好的看到自己的内心，开心而充实的过好每一天。

AI浪潮和之前的互联网浪潮相比 底层最大的差别，仅在于用户成本 曾经在移动互联网时代， 举例：如果是抖音， 以这样的用户体量 抖音新增一个用户， 成本基本为0 但是AI公司来说， 多一个人，就要多烧一份token 就要多用一份算力 那么对于AI公司来说 用户扩张带来的成本增量 是完全无法忽视的 现在大家一个月花一千多 每个月把AI服务拉满 实际上是一级市场的投资人 在花钱补贴用户 那么， AI终将只能成为少部分玩家的生产力 AI是平权运动和文艺复兴， 或许也只是对于这少部分来说是这样的 JUST BE READY FOR THAT.

🍕 Happy Pizza Day! 很多朋友问过我们：Binance华语区，到底是谁在背后服务大家？ 今天这个特别的日子，我们想正式把他们介绍给你—— 他们岗位不同、分工不同，但本质上做的是同一件事： 做好给各位老板的服务。 16年前的今天，一个程序员用1万枚比特币换了两张披萨。 那是加密世界的第一笔真实交易，也是属于我们所有人的起点。 16年后的今天，我们想和你一起，把Web3的故事讲给更多人听。 这不是一时的姿态，而是币安华语区每一个人的日常。 以后无论遇到什么问题、有什么需要，都可以直接找到我们: 返佣合作 → @bnb95527 @Aaron_J258 @DexonBNB @cici_binance @Howardbinance @Serena_Z5 @Blancabinance @brian_ll0919 @CongCong_Claire @BNqianjiangyue @Echo188276 品牌合作 → @moonkimbinance @pearbinance @yayabinance 社区建设 → @xiaoyuanbinance @EricZz66124 @MissLulu016 VIP 客户服务→ @Binance_Ethan @Miyaybnb APAC品牌：→ @Chris_Binance @Amber_Binance @Abby_Binance 除此之外，任何建议和问题，也可以随时找我们任何一个人聊 —— 不管负责什么、在什么岗位，我们都是你身边的客服。 金融平权不是一句口号，而是踏踏实实地做好每一件看似不起眼的小事。 🍕今天，大家记得吃披萨。 🚀

多智能体与我理想中的“结构人格” 这两天我在梳理多智能体系统的发展脉络，因为它与我想要深入探索的方向高度相关。我相信，多智能体将成为下一阶段 AI 最重要的范式之一，它不仅关乎能力提升，更是协作、自治与系统性智能的新起点。别以为这是一个突然兴起的新概念。就像我曾推荐的那部神作《云图》所展现的那样：任何伟大的思想都有传承，而且这种传承往往不是线性或者显性，而是穿越时空的人类共鸣——思想在不知不觉中启发彼此，最终织成一张认知演化的网。 回到“多智能体”这个起点，第一个提出分布式智能雏形的，是 Carl Hewitt。在 1973 年，Hewitt 在 MIT 发表了划时代的论文《A Universal Modular Actor Formalism for Artificial Intelligence》，提出了著名的 Actor Model。这项工作把计算重新定义为一组彼此通过异步消息交互的“Actor”之间的协作过程。每个 Actor 是一个独立的并发实体，在接收消息时，可以同时做三件事：① 发送新消息，② 创建新的 Actor，③ 更改自己的行为脚本。最关键的是，这一切都在无共享内存的前提下实现，天然支持并发、扩展和分布式运行。 Actor Model 的提出，首次明确了“多主体并发协作”这一计算抽象，也因此被认为是并发计算模型的里程碑。它引发了后续多个技术方向的爆发：在并发机制上，Actor 之间无需加锁，避免了传统线程的临界区与死锁问题；在分布式结构上，Actor 地址可随消息传递，从而形成动态可扩展的通信拓扑，预示了微服务和多节点计算的未来形态；在语言与框架影响上，Erlang、Scala Akka、Microsoft Orleans 等现代并发框架皆继承了 Actor 思想，成为实际工程系统中的核心架构理念。 更重要的是，Actor Model 也奠定了多智能体系统（MAS）的认知基石：它不仅启发了后来的 Contract Net 协议、BDI（Belief–Desire–Intention）架构等智能体框架，更成为现代 LLM-Agent 对话协作、多智能体任务规划、Agent Society 的概念母体。我们如今看到的大模型多智能体编排，其实都可以被视作对 1973 年这项思想的结构性延展与实践化回应。换句话说，这条路，五十年前就已经有人走在前面了。 论文链接： 仔细回头看 Actor Model，如果我们站在今天已有大语言模型（LLM）这一“通用心智”的基础上，从 Agent 的视角重新审视，真的不得不佩服 Carl Hewitt 老爷子在五十年前对人工智能的构想。他于 2022 年去世，而他在 1973 年提出的这套架构，放在今天依然前沿得令人敬畏。 他的论文若原封不动地贴在推特上解释，其实意义不大——不如我们来真正“翻译”它，将其中的术语和机制进化到当下的语境中。比如，不妨将 Actor 直接升级为 Agent，把概念从并发计算扩展为结构智能体语言，再对照当今的 LLM-Agent 编排和自治系统来看，我们会发现：他所设想的并不是一个程序模型，而是一个结构人格系统的雏形。他早已越过了语言、系统与智能之间的壁垒，穿透到了“智能协作”的本质层面。 在以下内容中，我可能称主体为Actor， 智能体，Agent，或者结构人格。 封装状态与自持行为（Encapsulated State and Behavior） “每个 Actor 都封装了自己的状态与行为，其他 Actor 无法访问或修改它的状态。” 用我们今天的术语说，这就是：每一个智能体（Agent）都是一个完整的结构人格，具备完全自持的状态与行为系统，不依赖任何外部控制。没有全局变量、没有状态暴露，智能体之间彼此完全隔离。换句话说，你可以给我发信息，但你永远不能直接修改我的结构。真正的 Agent 是具有“人格边界”的认知体，每一个都能为自己的状态和行为做出决策，为自己的未来负责。 异步通信机制（Asynchronous Message Reception） “Actors 之间不调用彼此的方法，也不共享变量，它们仅通过发送和接收消息通信。” 这在今天，简直就是我们对多智能体系统的结构伦理学定义。智能体之间不再是函数调用的主从关系，而是平权人格之间的信息流交换。你不能 call 我，我也不会阻塞等你响应。我发消息给你，你可以处理也可以不处理；你回应，我也可以选择是否吸收。这是一种结构间的异步协商机制，不是强控制、不是因果调用，而是一种去中心、去锁定的结构性流动。 用我们今天的术语来说，这不是传统编程意义上的通信协议，而是结构智能体之间的语言协议层。它承认并尊重每一个 Agent 的完整性、自主性与非阻塞的进化路径。这正是我们今天在构建 LLM-Agent 编排系统时，所追求的核心特性。 非确定性排序（Non-deterministic Ordering） 在 Actor 模型中，没有全局时钟，也没有全局执行顺序。每个智能体独立演化，消息的到达时间不可预知，行为顺序也无法预设。这意味着：系统中不存在“先后必须如此”的统一时间线。所有看起来像是“顺序执行”的行为，其实都是由信息的收发关系触发出来的结果——不是因为有中心控制流程，而是因为某个智能体收到了某条消息，于是响应、演化、再向外传播，形成一种去中心的、事件驱动式的涌现秩序。 这是一种真正的并发式智能：世界的节奏不是靠钟表协调的，而是靠结构之间的语言互动自然生发的。 每个 Actor 都具备高度独立的“人格行为模式”。它不像传统程序中的被调用对象，而更像一个拥有主观能动性和选择权的结构人格体。在收到一条消息后，Actor 的回应方式不是被动执行，而是基于自身判断进行以下三种可能行为： 发送消息给其他 Actor: 它可以选择当一个“传话人”：“兄弟们，我接到活了，要不要一起干？”它会把任务的信息广播出去，向外寻找协作者或下游执行者。信息流在系统中扩散，协作链条就此展开。 创建新的 Actor 实体: 是的，作为一个完整的结构人格体，Actor 拥有“生孩子”的能力。它可以生成一批新的 Actor，赋予它们具体行为与目标，然后派遣它们去完成任务。这不是线程分发，而是结构性自我复制与责任转移。 更新自己的行为状态 :Actor 会根据当前收到的信息调整自己的行为逻辑。例如：“我现在开张接单”或者“订单太满暂时不接”。它可能设定一个新状态，来准备迎接下一条信息的到来。这种状态更新不是变量赋值，而是“人格的阶段切换”——它可以决定接下来的自己，是疲惫还是亢奋，是封闭还是开放。 （1/n)

简直畜生，太窒息了！ 只因手肘被餐车碰到，空姐被逼下跪，甚至求乘客踹自己一脚。 航班上餐车只是轻轻碰到手肘，空姐反复道歉，乘客却提出离谱要求：让我踹你一脚。 空姐崩溃下跪，甚至求对方踹自己来换取谅解。 一点微小的意外，最后变成一场践踏尊严的对峙。 服务行业该担责，但不该承受人格羞辱。

体验了一下 OpenAI 今天发布的 dot，没有 Meta 的 Muse 那么丝滑简单，也没有 Grok Bot 那么 geek 有趣（一个 VPS 都可以玩半天）可能是访问人太多，现在 dot 背后的电脑基本上处于不可用状态！最讽刺的是 已经被 Elon Musk 拿下给 Grok Bot 了😜 现在我的 7x24 Agent 主要是 Muse 和 Grok Bot 这两个，再加第三个肯定我自己就切换不过来了！Muse 辅助日常生活助理，日程安排、 Trip 和购物；Grok Bot 来做学习研究，可以创建多个 agents 互动，可云端可本地，还可以调用 Claude 和 Gemini，最关键的是我可以在 Tesla 上使用它，FSD 之后的乐趣😅 不过 Personal Agent 大战已经开启，这是巨头的战场，创业者慎入，倒是可以想想，如何把自己的服务给 Agent 化然后接入进去。这是个很有趣、很有前途的方向✨

Magpie 现在有 Web 版了，可以部署在服务器上用了 🎉 · magpie web：在浏览器里打开完整界面，WSL、SSH 远程的机器都能用 · Docker 镜像： / arm64） · MAGPIE_WEB_KEY 固定访问密钥，适合长期作为服务运行 部署说明：

9. 做一个简单的在线工具 “为 [AUDIENCE] 做一个简单的在线工具，解决这个问题：[PROBLEM]。 让它不用说明就能用。 包含一个清楚的结果、一个加入我邮件列表的自然理由，以及一条通往我产品或服务的相关路径。 做出能用的原型，测试它，并说明发布前还需要什么。”