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４日目　2公演 そして⭐︎チーム千秋楽 本当にありがとうございました🥹🥹 挨拶もさせていただきました！緊張したー！ 明日はいよいよ、♪チームでのラスト… 配信もあります！！ @Team_ODAC #続猫犬2023#

#続猫犬2023# ２日目　⭐︎チーム初日　ありがとうございました☺️☺️ 明日は2公演 よろしくお願いします！！ 13時からと 18時半からよろしくお願いします！！！

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劇団TEAM-ODAC第38回本公演 『続・猫と犬と約束の燈〜宝物の手〜』 🐱キャストメッセージ🐶 猫子役・・・川本紗矢さん (@sayaya_0388 ) チケット好評発売中🎟✨ #続猫犬2023# #TEAMODAC#

断断续续经过了两个月，终于把欧文亚隆的《妈妈及生命的意义》读完了，真是意犹未尽啊！他怎么可以那么通透，把人的潜意识挖掘的那么深入而到位。尤其是最后一章，将阿提米丝的潜意识化为一直阴魂不散的猫，然后面对它，跟它谈人生的意义，将其化解于无形。 之前有心理咨询师把他奉为心理学界的英雄

虚实相生，虚拟经济野蛮生长 最近真的太忙了，各种事情堆在一起晚上简单搬运猫哥内容，就早早睡了。 今天空下来就着csgo这段时间出圈的契机也捋一捋思绪，展开聊一下我对虚拟经济观察。 cs作为一款享誉全球的对战游戏，曾经相当长时间稳坐FPS游戏第一的宝座，目前为止也有将近150万的日活，从1999年发行至今26年一直深受玩家追捧，之后开发的射击游戏都有cs的影子。 cs饰品交易更是从小做到现在超百亿规模的。 10月21日cs饰品市场因为v社（cs开发商）系统更新，稀有饰品合成难度直线下降，随之而来的饰品价格断崖崩盘，大盘市值蒸发大半，最近恢复了不少，也侧面应证了虚拟资产有强大的生命力。 据我了解有很多都是年轻人甚至是大学生在炒作饰品，参与其中的交易者损失惨重，相信经历过这次挫折之后风险意识会显著提升。 诚然虚拟经济有着各种各样的弊端，但是在我看来虚拟经济交易未来还是会慢慢发展到更大规模。 2020年因为疫情的契机苹果有一场特殊的wwdc发布会，库克在一堆虚拟形象面前发布了苹果新产品，作为产品设计师当时写了一段私密朋友圈作为记录 “wwdc最震撼的一幕，未来人类可能会生活在开放度极高的线上场景，用不同的社交形象出现在线上（外星人？石头？鸟人？），阶级差异会出现在形象模型/场景多样性…，富人的硬件渲染能力更强能体验更多样的人生，一切美好的场景都需要极强的算力支撑，身体会随着模式化的线下生活变的更长寿，星际旅行变为可能…未来已来，这一幕的伟大更胜乔布斯开启的iphone时代[庆祝]” 写的很不踏实但也是当时的真情实感，随后的几年ai概念开始大爆发，线上虚拟形象的改变已经开始普惠到普通人，年轻人可以变成任何自己想变得样子。 这种趋势的发展是年轻人对实体经济的革命和反抗，人不用在顺从过去的规则，你玩的我不玩就像现在的年轻人也不会在玩邮票一样。每一代人都有自己的价值载体心头好。 作为普通人大部分人可投资的交易资金应该也不会太高，虚拟经济虽然交易深度不够但是对于小资金试水反而是不错的选择 长期关注各种投资机会的人，应该尝试把虚拟经济加入自己的购物筐里，有更开放的心态不要有中登想法，毕竟草莽发展期才有更高的增长潜力 甚至虚拟经济的发展也是有迹可续的，我们作为其互联网一代可以说就是虚拟经济的天然载体，虚拟经济作为互联网的伴生品一定会生长为一棵硕果累累的参天大树。 就这样吧

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。