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ハイサーイ🌺 こちら #西平安名岬# の近くだよ！🏖 太陽が眩しいのよー☀️😎 沖縄県では、太陽の事を「ティダ」っていうよ〜👍🏻 おやすみ！🌟🌙💫 #川平聖# #宮古島# #沖縄#

31岁的美国女孩凯尔西独自一人划船跨越中太平洋，中途遇上一艘中国的远洋货船龟岛号，32岁的货船船长何(Ho)跟她通过无线电通话，确认她的平安，因为他看到凯尔西在AIS上的移动速度很慢，担心那是遇险船只。这段简单视频在Instagram上获得数十万赞，非常多美好的评论，譬如下面。 ricbota：世界本该如此。在浩瀚的人海中，两个陌生人之间一个简单的善意举动。无需任何理由，只因一个人关心另一个人。这美好的提醒让我们知道，这个世界依然充满善良的人。谢谢Kelsey和Ho带来的这份感动！ twentynineroses：我太喜欢这个了。有这么多陌生人关心你，希望你能平安。总有一天，他会讲起那个“女孩”在太平洋中央划船的故事——她已经划了数周，我们向她打了声招呼，她继续朝着火奴鲁鲁划去。听起来就像一本精彩的故事书，但这却是真实的生活！加油，凯尔西！ 一条获得上万赞的评论是这样，“这家伙居然在大海中央向她表白（Dude is shooting his shot in the middle of the ocean）。” 不过，我觉得更大的可能还是下面的解释，来自分享的朋友。 “我看了以后觉得这位船长的友善和关心很“中国”，我自己在现实中也遇到过类似的陌生人几乎如出一辙的关心和爱护。我觉得那是一种因为对自己的生活缺乏想象力，自由和勇气，所以对能够这样生活的人表示的一种欣赏。” 视频来源：yourowkelsey，凯尔西的官方Ins账号

写作终于说人话了！ Prompt： 我在学习：“Agent Harness” 这个概念。 我希望你通过写一个寓言的方式，间接地把这个概念完整讲出来。最好一直到快结尾时，人才会慢慢意识到这个概念究竟是什么。然后在故事之后，再补一段解释，把你刚才真正要讲的概念说清楚。 Response： 寓言：会预言的鹿，与不会迷路的车 很久以前，山谷里有一座城，城里的人都说，北山住着一头银鹿。 这头鹿很奇怪。它能看懂星象，能听出河水里混着哪座山的雪，能从一片叶子的缺口判断哪条路刚有狼群经过。国王听说后，便派人把银鹿请进宫里。 国王问它： “今年该往哪里开渠，才能让庄稼不旱？” 银鹿闭上眼，闻了闻风，说： “东边第三道岭下，有一层暗水。先挖浅井，再引渠，不要直挖，否则会塌。” 工匠照做，果然出水。 国王又问： “商队该走哪条路，才能避开强盗？” 银鹿看了看月光，说： “别走旧驿道。绕过黑松林，从盐石坡下去。强盗在那里等着你们。” 商队照做，也平安归来。 于是国王大喜，说： “从今天起，银鹿就是我国最聪明的大臣。” 可是没过多久，问题来了。 银鹿虽然聪明，却不会自己开渠。它说得出暗水在哪里，却不能拿起锄头。它知道强盗埋伏在哪里，却不能替商队安排马匹、干粮、路引。它能判断草药有没有毒，却不能进药房配药；它能指出城墙裂缝，却不能调度石匠；它能说“这件事要先查旧账”，却不知道旧账放在哪间屋子。 国王很困惑。 “你不是很聪明吗？为什么还要这么多人？” 银鹿说： “我能想，但我没有手。我能看见许多可能，但我不知道你准我碰哪些门、翻哪些柜、命令哪些人。我能记住刚才说的话，可三个月前的旧约，得有人拿给我。我能给出办法，但得有人确认办法真的被做对了。” 国王觉得它是在推脱，便下令： “那就让银鹿自由行动。宫里的门都打开，仓库也打开，账本也打开。凡它所说，人人照办。” 第一天，银鹿让侍从去药房取“白根草”。侍从不知白根草有两种，一种救人，一种伤人，差点拿错。 第二天，银鹿让人修东城墙。石匠听成了西城墙，忙了一整日。 第三天，银鹿建议商队绕路。商队照做了，却忘了带盐石坡通行文书，被边防扣住。 第四天，银鹿为了查一笔粮仓亏空，让人翻出所有账簿。账簿堆满宫殿，没人知道哪本已经查过，哪本还没查，哪条线索可信，哪条只是猜测。 第五天，银鹿说： “这不是聪明不聪明的问题。你们把我放进了世界，却没有给我一辆能在世界里行走的车。” 国王召来木匠、车夫、书记官、守门人、法官和老猎人，要他们做一件东西。 木匠先造了一辆车。车不豪华，但结实，能装账本、工具、地图和样本。 车夫说：“还不够。车要有缰绳，不然银鹿看到什么都想追。” 于是他们给车装上缰绳。银鹿可以指方向，但车夫会问：“这是去药房、粮仓，还是城外？你有这个许可吗？” 书记官说：“还不够。每次出行，要记下它为什么去、拿了什么、问了谁、结果如何。” 于是车上有了日志。 守门人说：“还不够。有些门可以直接开，有些门要国王点头，有些门永远不能开。” 于是车上有了钥匙环。每把钥匙都刻着用途和限制。 老猎人说：“还不够。山路会断，桥会塌，人会听错。车要会停下来，重问一遍，或者换路。” 于是车上有了备用路线和出错时的规矩。 法官说：“还不够。银鹿说‘已经办好’时，不能只听它说。要验收：渠水有没有流到田里？药有没有配对？账有没有对上？” 于是车上有了检验表。 药师说：“还不够。银鹿每次都从头学，会误事。它要记得哪些草药上次有效，哪些村子忌用哪味药。” 于是车上有了记忆匣。短事放在前格，旧约放在后格；有些记忆会过期，有些要反复核实才准留下。 铁匠说：“还不够。万一银鹿要试一种危险办法，不能让它在城里乱试。” 于是他们在城外建了一块试验场。新车、新药、新机关，先在那里试，不伤百姓。 画师说：“还不够。银鹿看到的东西，百姓看不懂；百姓给的请求，银鹿也可能误解。” 于是车上又多了一块双面板。一面把百姓的话整理成清楚的任务，一面把银鹿的想法翻译成百姓能执行的步骤。 最后，国王问： “现在可以了吗？” 众人看向银鹿。 银鹿说： “现在，我不只是会回答问题了。现在，我能接住一个目标，带着记忆和工具，按规矩走进世界，遇到错误会回头，做完之后会留下证据。” 国王恍然大悟。 原来真正神奇的，不只是那头会思考的鹿。 真正让国家运转起来的，是那辆车、缰绳、钥匙、日志、试验场、记忆匣、验收表、守门人和车夫共同组成的东西。 后来，邻国来访，问国王： “你们的银鹿为何比我们的智者有用这么多？难道它更聪明？” 国王笑了笑，说： “未必。你们只请来了一个聪明的脑袋。我们给这个脑袋配了能行动的身体、能守规矩的手、能记事的口袋、能试错的院子、能被审计的足迹，以及知道什么时候该请人点头的缰绳。” 邻国使者问： “这东西叫什么？” 国王想了想，说： “我们原先以为是在造一辆车。后来才知道，我们造的是一副让智慧可以安全拉动现实的挽具。” 银鹿低头看了看自己身上的缰绳，又看了看远处已经通水的田野。 它终于明白：没有这副挽具，它只是会说话的预言；有了这副挽具，它才成了能做事的行者。 解释：这个寓言真正讲的是 Agent Harness 在 AI 语境里，Agent Harness 可以理解为：包在模型外面、让模型从“会回答”变成“能执行任务”的整套软件基础设施。近来的行业表述里，常见一句话是 Agent = Model + Harness：模型提供推理与生成能力，而 harness 负责工具、状态、上下文、执行、约束、反馈和持久化等部分。LangChain 近期也把 harness 描述为把模型变成自主工作引擎的系统，并强调文件系统、沙盒、记忆等核心部件；Martin Fowler 的文章也把 harness 概括为“除了模型本身之外的东西”。(LangChain) 寓言里的银鹿就是模型。它聪明、能判断、能提出方案，但它本身并不等于一个完整 agent。它不能天然访问文件、调用工具、记住长期状态、申请权限、检查执行结果，或在危险操作前进入安全环境。 寓言里的车、缰绳、钥匙、日志、试验场、记忆匣、验收表就是 Agent Harness 的不同部分： 车，是运行环境和任务循环，让模型能一步步执行，而不是只回答一次。 缰绳，是控制流、策略和边界，决定模型什么时候继续、什么时候停、什么时候需要人类确认。 钥匙，是权限系统和工具访问控制。不是所有工具都能随便用，也不是所有数据都能随便读。 日志，是可观察性和审计记录。系统要知道模型做过什么、为什么这么做、调用了什么、产生了什么结果。 记忆匣，是上下文和记忆管理，包括短期对话状态、长期偏好、历史任务、文件内容、外部知识等。LangChain 另一篇关于 harness 与 memory 的文章也强调，记忆不是额外贴上去的小插件，而是 harness 管理上下文的核心职责之一。(LangChain) 试验场，是 sandbox，也就是安全执行环境。比如让 coding agent 改代码、跑命令、读写文件时，不能直接让它无边界地碰生产系统。 验收表，是验证、测试、评估和错误恢复。一个 agent 不能只说“我完成了”，系统还要检查输出是否符合目标，失败时能重试、回滚、请求帮助或换策略。 双面板，是输入输出适配。用户的自然语言请求要被整理成可执行任务；工具返回的大量结果也要被压缩、格式化、再喂给模型；最终结果还要以人能理解的方式呈现。 所以，Agent Harness 不是模型本身，也不只是 prompt，更不只是某个工具列表。它是让模型能在真实环境中长期、可靠、可控地工作的“外部身体”和“运行制度”。Microsoft 对 agent harness 的描述也强调，它是模型推理连接真实执行的层，包括 shell、文件系统访问、审批流和跨长会话的上下文管理。(Microsoft for Developers) 它和 agent framework / SDK 也不完全一样。Framework 或 SDK 更像木匠手里的材料和图纸；Agent Harness 更像已经装配起来、实际承载某个 agent 运转的那套车、路、钥匙、规则和检查机制。Salesforce 的解释也类似：harness 是围绕模型的执行环境，管理生命周期、上下文以及与外部世界的交互。(Salesforce) 最终，寓言想表达的是： 一个模型会思考，不代表它能可靠地做事。 一个 agent 真正能做事，是因为模型之外还有一整套 harness：给它工具，给它记忆，给它权限，给它边界，给它反馈，给它验收，也给它在现实世界中安全行动的方式。

❤️ 2022.12 Patre♡n Tier1 ❤️ 本月Tier1～平安夜讓草神陪你⸝⸝⸝♡︎ 腳太長了只能坐著拍₍ᐡඉ ̫ ඉᐡ₎嗷 #原神# #納西妲# #GenshinImpact# #Nahida#

Happy birthday to me！🎂 謝謝大家給我的祝福 今年體驗了很有感觸的一年 再次體驗了馬來西亞熱情滿滿的活動 和大家度過了幾個有趣的場次 跟一群笨蛋好夥伴們又熱鬧了一年 也有斷捨離了該捨棄的人事物 大家健康、平安才是最幸福的 希望每一次的明年，都會更好！ 也期許自己能夠更進步、繼續往前走！

你把 Claude 當跑腿的，還是當成能管一整份活的同事？官方第十課說，前面九課教的四樣東西，加起來纔是一份持續的責任。 四樣東西是：工具接上，它看見團隊用什麼、手邊有什麼資料；記性與頻道指示，它學會你們團隊怎麼想事情；不用艾特也能回，它知道什麼時候自己動手；定時活，它知道什麼時候不用人叫就開工。四樣齊了，它纔能在好幾個頻道裡自己跑，做以前要你一次一次提醒纔做的活。 四樣東西不是全頻道一套開關：每個頻道各有自己的設定頁，從它回的話下面的設定連結打開，頻道裡的正式成員都能打開，能改什麼看你們組織怎麼設。你在一個頻道裡教會它的記性、排好的定時活，不會自己跑到另一個頻道去。越驗越信，越信越敢放大：驗過它的活越來越多，開始信它做出來的東西，再把更大塊、牽涉更多持續工作與決定的活交給它。 你的角色也換了：以前一件一件交代，現在定一次目標、定一次標準，它管例行的情況，你只看重要的決定。限制你的不再是它能幹多少，而是你的注意力——所以請它把問題打包，每一個決定連它建議什麼一起帶回來。Anthropic 的團隊就是這樣做的：有限度地交活，重要的決定留給人判斷，它學會什麼管用就把做法改好。 信任要一步一步擴大，按活的種類來：從你會檢查的活，擴大到它自己跑的一份持續責任。練完之後，在一條它讀得到的頻道裡寫下來：這份責任歸它管，它能決定什麼、什麼要帶回來問你，界線畫清楚了再交。 S1哥觀點：說「AI 只能跑腿」的人，和說「交出去就不用管了」的人，錯的是同一處，都沒看懂第十課——四樣東西加起來，纔是一份持續的責任；交出去不是撒手不管，是標準你定一次、界線你先寫下來，例行的它管，重要的決定帶回來問你。你們團隊裡有沒有一份活，每週都要人提醒、其實可以讓它連著幾個星期自己跑？評論區說說。 收藏用清單（照著做）： 1. 先看四樣齊了沒有：工具、記性、自己回話、到點自己跑。 2. 挑一份持續的責任，在它讀得到的頻道裡寫下來。 3. 寫清它能決定什麼、什麼要帶回來問你。 4. 請它把問題打包，決定連建議一起帶回來。 轉給那個還在一件一件交代的老同事，定一次標準，它就能連著幾個星期自己跑。 #Claude中文教程#

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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。

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字节 Seed 核心负责人周畅离职后，整个视频生成业务被曝更多由 97 年少女曾妍承接。 她于 2021 年校招加入字节跳动，成为字节内部晋升最快员工之一，本科西交，硕士蒙特利尔，著名 Seedance 2.0 核心负责人。 无背景，级别 4-2，对标阿里 P11。