怎么创建cloud agent
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04:51查看AI文稿AI文稿快来看，我实测了 deep seek t u i 这个免费的 ai 编程 agent。 最近美国有个小伙，几天功夫就手搓了一款专门为 deep seek v 四打造的编程工具 deep seek t u i， 非常类似于 cloud code， 上线没几天就收获了一点一万多颗星，超级火爆。我今天实测了一把， 感觉效果非常好，给大家分享一下我的实测过程，并请大家亲自点评一下。安装和使用非常简单，首先我注册了 deep seek 的 账号并充值，然后创建了一个 api key。 接着我到 github 上搜索 deep seek to y， 就 到了这个项目的首页。 这个项目的开发者叫 hunter bone， 项目是一个星期前才开源的，目前已经收获了一点一万颗星，一周冲到一点一万 star， 太牛了！好，我们来看看它到底好不好用， 想安装的朋友可以看这里，这个小伙还专门准备了中文版的 readme， 因为我一直用 node js， 所以 就用 npm 安装，一行命令就搞定，很轻松。 npm install deep seek t u i 你 看这界面真简洁，一句废话没有，连 successfully installed 的 都没有。安装好了，直接输入 deep seek， 回车就开始了。开始时需要配置几个选项，非常简单，关键是语言设置，在需要 api key 的 时候，把 deep seek 的 key 拷贝进去就好了。 然后我让他接手我一个没完成的项目。这个项目是一个谷歌浏览器的插件，功能包括网页局部翻译、 pdf 局部翻译，还有视频字幕翻译。下面请你们自己观看效果。我只辅助说明一下， 因为这个项目已经放了很久了，我已经记不清进展到什么程度了。于是第一个任务，我让 deep seek 查看我们的几个开发计划文件，然后扫描所有原码，看看还有哪些没完成的任务，并让它不要修改代码。注意，在这个 t u i 工具里， deep seek 的 思考模式是默认打开的，你可以看到它是如何思考的。 很快， deepseek 就 输出了整个项目的分析报告，分七个部分，尽管思考过程是英文输出，但报告竟然是中文的，非常友好。报告详细分析了原计划目标、已完成任务、未完成任务、超额完成的任务。最后还有一个综合代办清单，把有待完成的项目按类别一一列出， 备注中还给出了任务难度，给出的信息相当靠谱，看来他完全理解了我的项目计划书和现有代码。查看了这些输出报告后，我选择了三个任务，请他完成第一个任务，项目图标缺失。 deep seek 打算用 python 生成一个图标，但尝试好几次不成功，因为我这台电脑没装 python。 他 发现这个问题后，改用 node js， 然后成功写了代码并运行完成了图标生成。好像一次生成了好几个不同尺寸的图标， 一会儿给大家展示的时候可以看看，图标设计挺不错的。第二个任务，提高当前代码的鲁棒性，也就是让代码不容易崩溃，程序更健壮。它修改了好几个地方的代码。 第三个任务，改进网页 dom 的 便利，也就是更好理解浏览器中的网页结构，从而决定在哪里注入翻译项。它还修改了关于视频上下文中按钮位置的相关函数。完成任务后， deep seek 生成了一个简单的摘药， 总共增加了两百多行代码，新增了十个函数，修改了六个函数，生成了三个图标，还修改了一个非代码文件。 思考过程中还显示 deepseek 对 代码进行了测试，并确认十三项功能通过了测试。确认没问题之后，他还清理了中间过程代码和一些脚本文件，总体感觉效率很高，对问题的理解也很到位。在这个对话框的最下端，显示了当前所有操作的开销，总共花费零点二七美元，大约合二块人民币。 小伙伴们，你们觉得这个价格怎么样？请打在评论区。好，现在我们来看看这个代码的效果。在 chrome 里面加载我这个扩展，然后把图标放到工具栏上，这个图标就是 deepseek 写的脚本生成的，感觉还是挺不错的。现在你看，当我浏览网页时，有一个小图标跟随我的鼠标 在想翻译的段落旁边停下来，点击这个按钮，等一小会儿，你就会看到这段文字被翻译好了，显示在该段落的下方。 如果你打开的是一个 pdf 文件怎么办？来看，点击这里，我们就在侧面开了一个副窗口，显示同样的 pdf 文件。当你的鼠标划过 pdf 的 段落时，也会看到小图标，点击一下，原来的英文被替换成了中文，神奇吧！ 好，再来看一个 youtube 视频，这个视频全英文，听不懂怎么办？当你把鼠标划过视频时，会看到这个蓝色小图标，点击稍等一会，它会把视频的语音转成文本，再翻译成中文，然后给视频加上字幕。当然，你需要重新播放才能看到字幕，是不是挺方便的？ 看来这个 chrome 插件原来的 bug 基本都修复了，基本可以用了。好了，今天给小伙伴们分享了如何使用 deep seek v4 pro 进行编程。 你看完这个视频，对 deep seek 这个工具有什么感觉？你觉得 deep seek v4 pro 的 编程能力是不是很在线？请把你的想法打在评论区。
1965歪脖仕话AI
02:30查看AI文稿AI文稿很多人对让 ai 帮你干活这件事情还没有实干，那我来带你们体验一下。这个是我在上课，我写了一个 ai agent， 我 就可以一边上课一边让他帮我去刷小红书，刷谷歌地图，去做攻略， 可以看到我的双手是完全解放的，也没有在控制它，它可以自己在跑这个任务，我其实通过 close skills 就 给了它这么一句任务，让它帮我生成京都的餐厅攻略，它就完全可以通过浏览器的 mcp 去打开浏览器，打开小红书，去看 n 个帖子，然后去汇总帖子的信息， 之后它还会去直接打开到谷歌 map， 一 方面去验证这些餐厅，其次它可以去保存谷歌 map 每个餐厅的一个地址。 最后呢，他能给我生成这样一个文档，就真的是我解放了双手，我可以一边上课或者一边刷手机，让这个 agent 来帮我干活。 这个其实就是用 close skills 加上 m c p 这个能力做了这样的一个 ai agent。 现在我来教一下大家怎么做方法其实比较简单，你没有技术背景也可以去做 前面这几步基础的环境配置我要熟悉的同学可以跳过我简单讲一下，就比方说我们以开公司为例，第一步最基础的 node js 是 给这个公司去租一个办公室，我们还要去安装 cloud code， cloud code 在 这面角色就相当于这个公司一个 ceo 入职，我们要给 cloud code 去配置智普的 api， 其实相当于我们让这个 ceo 去商学院进修，让他换一个更强大脑。在安装完 cloud code 之后，在这个里面其实就是用到 cloud code 如何去调用 mcp 这个能力，我就用 mcp router 这样一个 mcp 管理器，在这个里面我可以直接去下载，去配置 chrome 还有 lark， 也就是文档的这两个 mcp。 我 通过这个 chrome 的 mcp， 我是 可以让 ai 直接去访问小红书两个工具，那我们就可以把它理解成这公司的两个员工， 那最近很火的 skill 的 这个概念，其实它你就可以理解这个公司我们去执行某一个任务的一个工作文档，它可有非常多的 skills， 它其实是通过 ceo 下发任务，也就是说我想去做一个旅行攻略，那这两个员工，也就是 crm 的 mcp， 还有 lark 的 mcp， 它们根据这个任务的工作文档，我们最近聊的这个 skills， 他会告诉你说做旅行攻略，你首先要去看视频，小红书，你要总结里面的内容，小红书的筛选逻辑等等，会有一套规则都是写在了这个 skills 里面。我们通过 cloud code 在 m c p 去打造个人 a 站的流程，这套流程的这个教程我们会打包成文件文档，可以多人进群来一起学习。好了，我是小妖，我们下期见。
613科技小妖
09:01查看AI文稿AI文稿前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了，评论区两级分化，有人说这套架构确实提效明显，也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来，建议先点个赞，关注加收藏。我的态度很简单，没有调查就没有发言权，跑一遍再下结论。 好，先说清楚这套架构到底有什么好处呢？第一，在复杂编码场景下，极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵，但我们不让他写一行代码，只让他当甲方领导，当项目经理，分析需求、拆分任务、验收结果，最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二，实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理，负责规划和验收。 codex 是 后端开发，负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师， 担任代码审查和安全审计。第三， codex 和 gemini 成本几乎为零，量大管保。结论就是 cloud 出脑子， codex 和 gemini 出力气，钱花在刀刃上， 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前，你需要确保三样东西都装好了，分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client， 执行视频中的三个查看版本的命令，如果都有版本号输出，那环境就没问题，没装好的先暂停视频去装一下。 第四，也是很多人漏掉的一步，理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层， cloud 启动时自动读取，里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层， superpowers 是 能力层，提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层， c、 c、 b 是 通信层，让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五，在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理， codex 是 后端开发， gemini 是 前端开发，这是最基础的角色分工，简单明了 降级机制，明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式，使用 superpowers 进行任务设计，通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取，不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好， cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令，进行 superpowers 插件安装，执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现， successfully 就 证明安装成功。 安装完成后， cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力，这些能力后面实战中会用到，非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信， linux 和 mac 用户安装 tmax 即可， windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例，安装方法很简单，一条命令就搞定，执行命令后，我们进入新的终端环境。第八，安装 ccb， 全称 cloud code bridge， 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意， ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献，它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本，安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后，我们执行 git clone 下载 ccb 项目，下载完成后 cd 到项目目录， linux 和 mac 用户执行 install h install 命令， windows 用户用 powershell 执行安装脚本，安装过程中 c c b 会自动配置通信组建，并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令，等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息，整个安装过程非常顺畅，基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤，第一步，编辑局域， cloud md 定义协助规则。第二步，安装 superpowers， 提供标准化工作流程。第三步，下载安装 ccb， 打通多模型通信。三步走完，整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节，执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令，启动协助系统。 第二部分， cloud 是 项目经理，只动嘴不动手， codex 和 gemini 是 干活的，成本几乎为零，这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务，我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示， cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求，制定开发计划，可以看到它在分析需求，确认技术栈，设计系统架构，整个过程完全自动化，不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划， 规划的非常清晰， gemini 和 codex 的 分工非常明确，甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容，这就是 superpowers 规划能力的价值，省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex， 你 看画面上， codex 收到命令后，立刻开始疯狂扣顶，速度非常快，文件在不断滚动， 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时，他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务， 两个模型现在是并行工作的，互不干扰，效率拉满。 gemini 收到了任务。你看，任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细， 这就是 cloud 作为项目经理的价值，把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求，我们稍等一下，看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度，建立了三个 task， 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看，它自动创建了任务列表，标注了负责人和当前状态，这就是项目经理该干的事情，实时监控进度，确保项目按计划推进。 这时候， cloud 发现 gemini 只是确认了任务，而并没有真正开始执行。随后， cloud 重新将任务委派给 gemini， 催他赶紧开工，你看这个监工效果是不是很到位。另一边， cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度，结果发现 gemini 还是只确认了任务，没有动手， 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色，无需让用户去处理这种特殊情况， 只需要把任务交给 cloud， cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理，直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码，一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程，直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作，但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用，所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力， cloud 完成了代码审查，出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告， 报告内容非常清晰，详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞，以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况，质量相当高。 好，我们来做一个总结， c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效，节省 token， 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收，所有编码工作全部委派出去， 降级机制保证了系统的容错能力，任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量，而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex， 两个模型跑通一个完整流程，稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化，把今天搭的这套工作流接入，持续集成流水线。点赞关注不迷路，我们下期见！
1.1万大力AI
02:30查看AI文稿AI文稿大家好，今天来给大家讲解一下可乐扣的桌面端，他接入了国内的第三方大模型之后，是如何实现联网搜索的功能的。现在呢，我们先来做一个试例，我们现在以小米的这个咪蒙模型为例啊，问他一个问题，今天杭州的天气怎么样？ 我们稍等一下来，我们来看它是没有办法实现这个 websearch 的 功能的，那我们其实是可以取现救国一下的，具体采用这个 web fetch 的 方式，那么该如何实现这个功能呢？我们点击左上角三条杠，然后点这个 developer， 然后点这个 configure third party inference， 然后选中这个 sandbox 和这个 workspace， 点击这个选项右边的这个 allow all， 然后点这个 apply locally 重启，然后我们再回到这个绘画，我们再问它一遍， 我们稍等一会儿 看它，这个结果很快就出来了，这个其实是通过 web fetch 的 功能来实现的，它没有使用这个 web search 的 功能，我们可以来问它一下，你使用 web search 的 功能了吗？ 所以说它其实是没有实现这个 web search 的 功能的，但是我们用这个 web fetch 曲线救火，实现了一部分的联网搜索能力。那有的朋友可能就要问了，如何实现这个 web search 的 功能呢？这个很简单，其实我们换一个大模型就可以了， 还是点左上角三条杠， developer a figure third party influence， 我 们切换成智普的模型，然后我们再问同样的问题，今天的杭州天气怎么样？ 你看我们智普这个模型，其实就可以使用这个 web search 功能，我们可以看到智普的这个 web fetch 的 功能是关闭的，那为什么智普可以用，但是小米 miimo 却不行？那是因为 web search 功能它是通过这个 m c p 服务去实现的， 而智浦它本身是带一个 m c p 的 每月额度，可以调用这个联网搜索的功能。而小米咪某呢？我们来看小米咪某，它其实也是带这个联网服务插件的，我也已经开通了，但是为什么不可以用呢？因为它不兼容。 你看在这里 openai 它是兼容这个联网搜索功能的，但是在 osmic 这里它是不支持联网搜索功能的，这个是属于小米，它还没有提供这样的服务，所以说我们没有办法实现这个功能，只能是取现救国，用 web fetch 的 方式去实现。好了，这就是今天所有的内容了，祝大家用的愉快。
2744🍍Loading.ai
03:23查看AI文稿AI文稿这是瞎搞啊，我真的太震撼了，太震撼了，无以复加，这种心情真的是。呃，具体是什么情况，大家可以翻到上一条视频看一下啊，然后我现在呢，就给大家说一下我为什么震惊啊？就是我给他 我现在用的是 cloudco 的 啊，然后搭载的是 k 米 k 二点六的大模型，然后我给他提了一个理发店会员系统的一个需求，我说你帮我写一个应用 啊，然后从这里开始，呃，我确认了他给我发的一些问题，我确认了以后，然后他就开始做，嗯，大概写了这么多，从这里开始算是代码吧，对吧？写这么多绿色部分就是他最后输出的，对吧？这么多，还挺多啊还挺多，确实挺多的，然后用时 四十四分钟，我想着十几分钟，二十分钟就做好了，没想到用了四十四分钟，没关系啊，可以等，这已经已经很颠覆了啊，这已经很颠覆了。来，我让你们再看一下他做出来的东西是什么？ 这是他做好了啊，密码不用输，直接默认就在上面好了。来吧，看一下这个界面，来，横过来大家看一下啊，看一下这个界面 好看吗？有没有 a i 感？然后来我们看一下它的功能， 然后这里是仪表盘，仪表盘其实没什么功能，它就是展示你当前的一些情况嘛。今日营收，因为这里是一个系统，还没有用嘛。然后收银台，来，点开收银台，你可以输入会员手机号，然后搜索，然后就是各种操作，对吧？ 然后这里有项目，对吧？这个人做了什么项目，完了你给他添加进去，最终结算，结算，对吧？啪，点结算就行了，然后会员管理 啊，在这个都是虚拟的，这是 ai 给你演示的虚拟的，对吧？这里背后还有充值，有编辑，有充值，我点一下，编辑看出来是什么 啊？就是会员的资料嘛，编辑会员资料，然后他还给你分了等级，你看到没有？钻石卡，黑卡，金卡，对吧？还给你分了等级啊？到店次数对吧？然后积分是多少？余额是多少？很详细啊。然后这个是你的 店，店里的一些项目都有哪些项目你可以自己添加啊。这里有添加，看到没有？太震惊了，我真的是太一次都没有修改过啊，这个直接输出就是这样子的，然后我们再看一下他这个财务报表，对吧？你，你后台有什么报表，有什么情况，然后还可以导出，对吧？ 然后员工管理，你有多少员工啊？是谁这样？王店长，李总监，哼，刘，刘首席，张总监，陈首席，这也可以添加员工，点一下看，你可以编辑你的员工资料 啊。我觉得我今天，我明天可以拿着这个东西去找理发店的老板，我说你给我一百块钱就行了，我把这个东西交给你，让你用。 太震惊了， ai 怎么可以这么强大？程序员，我不知道看到这个视频心里会有作何感想，我是一个代码都不会，一个代码都看不懂的人只认得二十六个英文字母， 做出来了，一次都没有改过啊，直接直接出来，天呐。
1114小琪哥@虾捣鼓
01:47查看AI文稿AI文稿不要再被那些高大上的 ai 名词绕晕了，今天呢，咱用大白话把大模型、 agent、 mcp、 skill、 open cloud 这五个词一次性给你盘明白。 那首先呢，大模型就是个失忆的天才大脑，他靠概率算字，你问他我是谁，他根本不知道。于是聊天机器人出现了，他呢，就像个记事本，把聊天记录打包发给大模型， 让 ai 看上去有了记忆。但光会聊天没有用啊，得干活。这时候呢， agent 就是 智能体来了。记住一句话， agent 就是 长了双手的一个大模型，它能调用工具，比如你问它天气， agent 呢，能直接调用代码去查，再告诉大模型。可现实里的工具成千上万， 接口参数呢，也是五花八门，调起来太麻烦了。于是， m c p 就是 模型的上下文协议诞生了， 它就像 ai 世界里的 usb 通用接口，只要遵守协议， agent 呢，就能即插即用，无缝连接各种外部工具。工具多了又乱，怎么办？好了， skill 闪亮登场，就是技能包，它就像一个标准的一个操作手册。 s o p 规定了在什么场景调用什么样的工具，按照什么样的流程。那 agent 呢，不用把几万字的说明书塞进脑子，需要时呢，直接加载 skill， 又快又准。那最后呢， opencloud 是 什么？他就是个超级打工人，他本身呢，没有啥特殊能力，全靠下载各种 skill 来武装自己， skill 能干嘛，他就能干嘛。总结一下，大模型呢是脑子， agent 呢是长了手的人， mcp 呢是通用插座， skill 呢是操作手册。 而 opencloud 就是 那个揣着一万本手册，啥活都能干的超级员工。听懂了吗？评论区聊一聊，你还想知道哪些 ai 知识？
03:54查看AI文稿AI文稿我一个完全不懂代码的人，今天呢，在可靠的帮助下搭建了一套多 agent 的 系统，不是那种 ai， 一个 ai 假装很多 agent 的 那种 水货 agent 是 真的 agent 系统是基于 python， 基于那个一个黑的窗口的一个真正的系统。 agent 系统就是。我之前不是说呃，我等那个 cloud 出了文稿之后，我会一遍又一遍用，用五六个窗口一遍又一遍的来修修修改这个文本的质量吗？太麻烦了， 我一直要操作。然后我就跟可乐说，你能不能教教我，这就是这个可乐和 gpt， 好 的地方就是那些复杂的技术，他能你，你跟着他一步做就能学会，但是国产的 ai 就 不行，国产 ai 很多技术细节的地方他注意不到， 还是说智能上的差差异，因为小米给了我七七个亿的 top， 我 用不完吗？我，他说那个你要用五个 a 跟他搭，这种修改文本的 top 量会用的很多，我说没事就用。 然后这五个五步骤呢？第一步就是删除多余的四，然后改变对话句式，然后改改标点符号，然后把那个 呃破折号和省略号都删除。一共五个 a 阵的，他们一步一步的在做，全都是调用的小米的 api， 小 米的 tucker， 虽然小米给了我那么多 tucker， 但是我想说的是，小米的 tucker 的 智能程度也只能干这种重复性的工作了， 因为别的让他写文本，让他进行创意性工作，他做不了，他的智能程度全都是像石块一样硬拼拼凑出来的， 跟 cloud 的 智能，跟 g p c 的 智能，跟 deepsea v 四 pro 的 智能都比不了，跟 kimi 的 智能也比不了我，他在呃 cloud 在 教我的时候呢，有有几个坑啊？第一个坑呢，我以为这个 agent 要用不同的模型， 其实不用一个模型就行了，一个模型多次调用就是 agent agent 集群，而且那个任务呢，必须要拆分，要不然呢，模型就算你偷很多，模型也会偷懒。 后面呢，那个 windows 那 个黑窗口叫啥我都不知道， python 也不知道是啥， cmd 也不知道是啥， cd 也不知道是啥可乐，就一个个给我解释 他这个智能的，为什么说他智能程度高呢？因为你在做每一步的时候，他都给你列出来你有可能在哪一步犯错，这就很大的减缓了你这个学习的时间，让你快速的能学会。 因为我之前调一些 api， 之后调 kimi 的 api 或者啥，常常填错那些关键的信息，比方 kimi 的 api， 我 用了三天才真正的把它填进了 kimi 的 桌面端，但是我用 kimi 的 教我 第一次也是填小米的 api， 也是填错了，但是呢，他教我，他把我犯的那个错各种错的一步步都说出来了，然后很很快就完成了。 完成之后呢，我以为就结束了，我以为在那黑框里交互就能直接跟大模型说话，想跟他说话他就他就会工作了，我就打我说兄弟你是什么模型，结果那个那个窗口都不回答我，因为他是个命令行，然后可恶的告诉我说，你得输入什么 python 啊，这这些东西之后再输入你的命令，然后弄了一大圈之后 终于弄成了，他现在正在已经把我最新的一张文本整理完了。第一步， 删除主语，净化缀词。第二步，重构对话，第三步，去 ai 位，第四步去 ai 排比与省略和折号。第五步就是改标点，把碎片的好多 句号他好多用好多句号都删除，这是咱们从一个技术小白向技术即刻迈出的重大一步，值得庆祝。
76二宁
01:34:38查看AI文稿AI文稿cloud code 架构解读，这个其实会稍微有一点点的这个小小的这个难度啊，但是我们会尽量的在今天晚上这个讲解过程当中呢，把这个难度降一下来进行一个讲解的介绍啊。因为 cloud code 它作为目前可以说全球最顶尖的 agent 架构，它底层的原理其实非常非常复杂，内部的这个架构呢，也非常非常复杂， 对吧？源码出来之后总共又是五十一万行啊，这样的一个很大的这个项目，虽然里面其实会有一些这个技术债在里边啊，但是其实不是很多 啊，整个源码的这个结构还是非常的这个紧凑，然后效率也是非常高的啊，所以我们才有说围绕他这个内容来进行解读的这个必要。我们今天晚上在课间里边有一个百度网盘，网盘里面就包括包含完整的 cloud code 这个项目的这个源码啊，然后呢我是给大家准备了两个 啊，一个叫 beautiful 杠 folk 的 一个原码，还有个 collection， 这两个原码像这个 beautiful folk 啊，直接打包运行，就可以直接去在本地运行一个 cloud code 啊这样的一整套原码。然后这个 collection 呢，实际上是一些更加零散的啊，一些这个原码，下面有非常非常完整的这个原码参考说明哈。大家这个领取原码之后呢，可以自己去看一下啊，这个呢是 它的这个完整这个原码，但是呢它因为它这个原码有五十一万行啊，所以呢，如果你想呃自己从头去进行这个开发啊，或者是自己来进行打包的话啊，也可以试着来进行一些这个运行啊，当然我们说如果你只是去用 clock code 的 话，那么拿它的原码或许没太大用啊，但如果你是想 去参考 clock code 的 这样的架构，然后来进行二次开发啊，那这个原码可能就很有用了。对于 clock code 来说，它总共是五十一万多行的这个代码，其实它的这个项目体量呃是非常大的一个这个项目哈， 那么在五十一万多代码里边，我相信可能很多同学就会比较感兴趣啊，那他什么这个代码会比较多呢？对不对啊？那个是不是调用模型代码会比较多呢？啊？构建一个 a 政策让他能够顺利调用工具代码比较多呢？还是用于去构建上下文的啊？这个代码比较多呢？还是要内置工具的 使用代码会比较多呢？还是他的这个内部的 skype 代码会比较多呢？那么同学其实会有这方面的这样的这个想法，但实际上啊，我们如果去看 clock 它完整的这个代码体系的话，那么你会发现它里边啊，只有不到百分之五的这个代码 是用于去给你构建一个完整的这样的一个 agent 啊，就是啊，大模型啊，这个调用某些工具啊，然后呢给它写成是一个 look， 对 不对？对不对啊？这个 agent 运行时嘛，一个这个循环，它会不断地调用这工具来完成对应的这样的一个这个工作，它里边啊，总共是只有不到百分之五代码是去写这些东西的， 剩下所有的这个代码，其实基本上全部都是 harness engineering 啊，就是我们呃上一场公开课讨论的这个内容啊，所谓这 harness engineering 要指的是它这里面基本上很多很多代码都是为了 如何让一个 agent 更加稳定，长期稳定啊，这个并且能够非常好的理解用户意图来进行一个这个运行好的，但这个其实对于现在我们在进行 agent 开发的很多同学啊，甚至是对于比如说啊，像 long chain agent school 啊，这些 agent 的 开发框架来说，都有非常好的这个借鉴意义啊，因为其实啊， 现就是呃大模型技术发展到现在，你会发现让一个模型会调用工具啊，会多用调部工，呃，会多部调用工具对不对？会一边思考一边调用工具等等等等啊，这个事情其实已经不是什么特别难的这个事情了啊， 包括现在大魔仙本身上下纹也很长啊，然后呢，工具识别能力也很强啊，在这样的情况下呢，你要去定义一个 agent 的 loop 啊，一个运行的这个循环啊，其实非常简单，你让它调用各式各样的工具，其实它也都也能够也都能够来进行很好的调用，但是呢，难就难在 很多复杂的工作，你怎么让 agent 去做呢啊？很多需要长时间啊，来进行运行的这个事务怎么样让 agent 去完成呢？很多需要非常非常长的上下文，长期持续专注去解决某些问题啊，怎么去交给 agent 来进行运行呢？这个其实才是现在我们在去使用 agent 的 一个非常大的一个难题。 那所以哈，我们前段时间公开课讲的 harness engineering 啊，这个驾驭工程啊，就指的是，哎，我们现在呢是要需要给当前的 agent 更好的一些 约束对不对啊？约束好了之后，他才能够长期稳定的去完成某一些这个工作，这其实是一个架构的这个理念。而在 cloud code 他 这次泄露的这个原码里边，我们就能够非常好的看出啊，他的这个驾驭工程是怎么做的啊？所以啊，我们 这次的 cloud code 这个原码的个泄露啊，也有很多技术人觉得说啊，这就是一个非常好的一次这个驾驭工程的落地实践的这样的样板啊，值得好好学习。 我们都知道在 a 证的运行的过程当中，其实需要他如果需要长期运行的话，会有很多很多很多问题的啊，比如说什么上下文越来越大， a 证的越迟钝，然后关掉就失忆啊，然后这个重开的 之之前的这个所有的这个记忆全全部都没有了啊，然后呢，比如说他的安全性的这个问题，对不对？然后比如说他的在伴随着运行的过程当中啊，他的这个实际的运行成本是限性增长啊，并且呢他其实会有个海量的啊，这个知识方面的这个商增啊，非常迅速的这个知识方面商增的这样的过程啊， 那么这些结都是会去影响一个 agent 的 长期稳定来进行运行的这样的一些这个不利的影响因素啊，那么其实从 code 完整的架构里面我们就能看得出来，哎，他呢是怎么去考虑解决的啊？解决这个问题，那么其中呢，既有一些 我们现在通用的啊，知道的一些这个解法的代码层面上的实现啊，同时呢他也会有一些啊，这个我们可能之前不太了解啊，甚至都没有听到过的 一些这个方法啊，来进行这个实现，等等等等啊，那么我们接下来在接下来的课程里面都会来进行一个这个介绍，那么这部分工作之所以会非常有价值的一个原因啊，其实也是因为大冒险本身啊，他的这个模型或者这个算法 导致的他本身运行的这个不确定性。那么我们在使用大模型的时候啊，其实经常啊，大家会觉得说啊，我们运行一个同一个任务，运行多次，他的结果不一样，我们在使用大模型的时候，很多时候都是在类似于像绝经的这样的过程，哎，他这次运行效果好了， 说不定啊，我们就有很大的这个用处，那这次运行效果不好，我们可能很可能很多时候甚至希望他多运行几遍，那至于这样的场景，我们当然是希望大冒险每次运行都能够长期稳定的，对不对啊？运行的这个很好啊，所以这才是所谓的这个驾驭工程的这样的一个啊，他的核心的这个出发点啊，跟现在这套技术最有价值的这个地方啊， 当然如果类比，比如说现在很多的一些这个啊，视频啊， ai 生成的这个视频的这个领域，它现在不仅仅是说啊，在在在什么这个提示方面会有些优化啊，甚至还出现了类似于这个抽卡这样的个流程啊，就同一个 场景啊，同一段故事啊，他可能会生成很多遍啊，然后你去找那些生成效果最好的那样的一些这个内容啊。当然我们想，如果你可以通过驾驭工程啊，假设类似这样的场景能够让当前这个 a 阵子长期稳定的去生产对应的这个结果的话，那么其实这个过程中间你要省去的成本或者提高效率就非常的可观了。 所以这就是我们接下来啊，需要去看现在的 cloud code， 它的这整个架构，或者我们通过今天晚上这样的一个学习啊，最后能够收获到的啊，最可贵的这样的这个知识和内容。哈哈，好，那么接下来我们就来看看啊，现在的这 cloud code 的 整个的这个架构啊，长什么样啊？以及呢，我们怎么样去啊，它，它是怎么样 很好的去引导当前这个 agent 长期稳定高效的就产出基金的这个内容的，对不对啊？ ok， 好， 那么首先哈，我们会先，我们会先从一个 很简单的一个这个代码，呃，一个这个 demo 入手啊，跟大家来进行一个讲解的介绍啊，这也是考虑到我咱们今天晚上可能有一些呃，之前零基础的这个同学啊来听课， 那证明我们学上是借助了一个项目啊，叫 learn cloud code 啊，这个项目啊，这个项目其实是一个大家如果想要去深入学习 cloud code 的 每一个技术细节的话，一个非常不错的一个，呃，之前是一个逆向 去拆解 clock code 的 一个这个项目啊，然后现在呢， clock code 的 原码卸灭了之后呢，这个项目也火了啊，因为他很多之前对 clock code 的 一些这个猜想是对的啊，呃，大概猜对了三四层吧，啊哈哈，剩下的都都 不太对啊。然后呢，在这个项目里边其实有很多的一些围绕 cloud code 的 一些基本的底层功能的一些 demo 级的这样的实现啊，所以呢，我们接下来呢，在进行运行的时候呢，也会采用啊这个项目里边的一些这个代码给大家来进行演示啊，就是出于一个教学或者零基础理解这样的场景下，哎，我们看看 agent 是 怎么运行的，它会有什么样的问题，以及如何来进行解决 好，那么首先哈，我们需要知道当代 agent 在 进行运行的时候，其实它的这个呃整体的这个运行逻辑或者核心股价其实非常非常简单啊，就是一个呃能调用工具的这个大模型啊，加上这个 c m d 命令行工具啊，基本上就构成了我们现在看能看到的所有的 agent 最核心的这个股价。 那么所谓的这个 cmd 命令行这工具哈，它呢，实际上啊，就是一个这个 tour， 对 不对啊？这就是一个工具啊，然后呢，这个工具呢，它可以操作你当前的环境这个命令行，然后你只需要给它输入命令，然后它就可以自动来进行执行，你可以这么来进行理解就可以了。那这个工具之所以会成为当代 a 阵的最为核心的这工具， 大家想一想嘛，啊，你用这个 openclo 是 不是你动不动让它什么生成个文件啊，这个整理个桌面啊，啊，做这个事，做那个事啊，阅读下自己的这个记忆啊，修改自己的记忆啊，它背后怎么来进行的，基本上都是靠 这个命令行来进行实现啊，命令行就是操作你当前这个电脑最为核心的这样的工具啊，那么呃这个呢，是第一个，那么命令行工具在上面这个项目里边啊，回大家可以自己 在我们的课程的课间里面能找到哈这样的这个项目，然后里面有这个代码啊，让大家看一下啊，命令行工具，一个典型的命令行工具定义长什么样？然后同时呢啊，关于这个核心的 agent 在 运行的过程当中，它的核心功能其实都是通过一个叫做 agent loop 的 这样的工具来啊这样的一个形式来实现的啊，稍等 大家课间放大一点。然后呢，所谓啊这个 agent loop 呢，它呢实际上就指的是我们在进行调用的时候啊，啊，在大模型的工具的这个时候啊，基本上它就是属于一个啊 循环的这样的状态啊，那么这个循环它循环的是啊，我这次在进行工具调用啊，在这个看它能不能成功啊，如果成功了的话，我们就退出这个循环啊，给用户一个答案啊，如果成功了的话，我们就退出这个循环啊，给用户一个这个循环啊， 当然我们一会去看 cloud code， 它其实也是哈，那这个它里面这个源码其实也是一个这个 loop 啊，也是一个循环这样的概念。那么现在为什么啊？这个 agent 运行的这个核心本质上就是个 loop 啊，也非常重要的原因是因为现在的大模型性能都非常强 啊，如果是早几年的这个大模型啊，比如说二四年的那个大模型啊，那个时候呢，大模型这个不说调用工具稳定不稳定吧，如果你是把它放到一个 loop 里面来进行这个循环的话，那它就完蛋了哈，因为它根本不知道自己什么时候该停下来， 但是呢，对于现在当代大冒险来说，他其实都会有个非常清楚的这样的一个认识啊，一个呢是对用户的意图更加深刻的这个把控啊，那么除此之外呢，他也有一套自己啊非常清晰的去判断，关于说，哎，我现在运行到这个什么程度，或许需要停下来啊， 这样的一个这个状态啊，所以呢，基本上核心的这个 a 阵，它都是在一个 log 里面来进行运行啊，就是不断不断不断的尝试这样用各式各样的工具啊，去完成当前用户的提出这样的问题啊，完成了之后呢，就跳出这个循环啊，或者失败了很多次之后，觉得自己没必要再试了，也可以跳出这个这样的个循环啊，否则就一直在循环里面来进行。 那么有了这个 log 啊，然后呢又有了这个命令行工具之后啊，那么接下来啊，我们说你的这个 agent 啊，就属于一个基本成型的这样的一个这个状态啊，因为它可以持续不断地调用命令行，去完成各式各样这个操作啊，当然这个其实也是 cloud code 啊，里边核心源码的这个部分啊，这里面大家如果感兴趣的话，可以在这个 呃， beautiful s r c 的 那个文件里边能够去找到它完整这个源码啊，然后呢，这部分的它的内部的 agent 运行的这个源码核心代码呢，是在这 q r 点 t s 里边啊，大家可以去看一下， 发现啊，它其实也是一个也是一个 loop， 对 吧啊，它其实就是在不断的调用当前的 cloud cloud 这样的模型，在进行一个这个循环啊，差不多是这样的一个这个情况， 所以啊，你会发现，呃，整个的啊，我们当代的 ag 的 核心呢，就是要需要构建好这样的个 loop 啊，当然我们这一期讲的会比较简单哈，真正在构建 loop 的 时候，你可能好歹得用些这个工具啊，得用些这个框架啊，然后呢辅助你更好的去完成这样的这个 loop 啊， 这里大家可以自己去试一试啊，我们上面给大家给出的这个原码啊，就是上面呃，我们这个教学视力的这个代码啊， 就 learn cloud code 啊，这里面这个代码，大家可以自己去尝试着去用用，看一看啊，感受一下啊，他现在整个的这个核心的这个路谱呢，大概长什么样啊？你现在呢，让他呃这个执行简单的任务，他就是一步啊，这样工具结束了啊，如果让他执行复杂任务，他可能会 多部啊来调用这工具啊，但总之呢，有了这个命令，行啊，有了能够啊，有了这个能够调用工具的这个大模型啊，再加上一个路谱啊，基本上我们的 agent 的 核心呢，就这么构成了啊，是这样的这个情况， 当然哈，我们去构建这样的 agent 的 这个核心啊，大家肯定会想啊，那呃，他肯定会有些不太够的地方，对不对啊？你好歹给他多整一点这个工具啊，给他搞一点这个复杂的上下文啊，等等等等， 那我们说所有的啊，其他的这个 agent 的 这个架构，基本上都是以这个为核心去进行那些功能的这个拓展，我们这也就不展开了来说了，但是大家需要知道的是一个基于 look 啊和啊基于这个命令行为核心工具的这样的 agent 的 体系，它其实会面临很多问题的啊，我们接下来主要是看它会有什么样这个问题，以及呢 cloud code 到底是如何来进行解决的？ 那么他会有哪一些问题呢啊？首先第一个就是上下文会不断的增加，对不对啊？这其实是非常明显的一个这个问题啊，也是我们在实际对话过程当中迅速就会遇到的这样的这个问题啊，上下文会越来越长， 越来越长，并且呢伴随着像现在啊，我们很多比较复杂的这工具在进行调用的时候啊，他这个上下文呢，实际上是会呈现这个指数级的这个上涨这样的情况， 上下文一长啊，其实就会带来很多的非常致命的一些这个问题哈，就比如说一个呢，是模型的啊，他会有个上下文的这样的窗口啊，超过这窗口他就没法来进行运运行了，必须要去裁剪一下之前这样的记忆啊。那么第二个呢，是 伴随上下文越长啊，其实模型的注意力呢也会被稀释掉啊，这就是所谓的现在我们在去使用，比如说 color code 呀，或者是大家去用很多的一些大模型，你会发现前半段啊，运行的还很好啊，愿意去生成一些很长的这个结果。到后半段 啊，尤其是这个模型快到自己的上下文窗口的时候，他就开始疯狂的输出啊，对不对啊？也不管这个输出对不对啊，或者质量好不好啊，甚至是这个给你乱输出一通啊，总之就是会迅速在短时间内把这任务给结束掉啊，这就是所谓的当代大模型的上下文焦虑，哈哈，会存在这样的这个问题。 那么第二个就是对于每一个 a 阵在这运行的过程当中啊，他其实会存在关掉就失忆啊，重开全部知道啊，这样的这个情况啊，但是这个情况 大家都能理解，对不对啊？因为上下文没了嘛啊？但是呢，我们说在当代的 agent 的 这样运行体系里面，为什么这点会变得非常重要啊？其实是因为我们现在的很多 agent 在 运行的时候，它往往不是一个 agent， 它是很多个 agent 啊，这个时候呢，它我们在实际执行任务的时候，就需要非常合理的给不同的 agent 啊，给他来进行非常精密的上下文，这样的匹配才能够迅速的带入到自己的这个角色里面来啊，来完成运行啊。所以呢，对于现在的 agent 运行过程当中来说啊，我们说合理的给他匹配上下文也是非常重要的一个方面。 第三个就是安全方面这样的问题，对不对啊？那安全方面问题呢？呃，之前我们在讲 cloud code 啊，讲 open cloud， 其实有讲到过啊，就是由于你现在啊 这个 a 智能很厉害啊，对不对？他自个又很聪明哈，然后呢，他又有智慧啊，又可以操作命令行者工具啊，对你各种环境的一通操作哈，那么这个时候呢，呃，他这个安全问题就会变得非常重要啊，因为他一不小心把你什么关键文件给删了哈，对不对？那这个事情就很尴尬了啊，所以呢，对于现在的这个 a 智能运行来说，安全其实是一个很大的 一个这个需要考虑的一个方面。那么 agent 的 安全哈，跟传统的软件安全还不太一样啊，传统的软件安全，它其实是可以通过一系列这个测试给它测试下来的哈，就去看啊，关于啊，你在各个场景下你的所有功能是怎么样来进行运行的，一个一个来进行安全测试，测试完了之后就可以上线。 但是对于大模型来说啊，它呢是一个有智慧的工具啊，那么呃，你引导它去工作啊，那么也可能会它呢也可能会被别的一些信息给忽悠瘸了啊，这个时候呢，你就得这个想办法，对不对啊？这个用魔法，对方用魔法对抗魔法啊，才能够解决大模型的安全性的这样的问题。 我们现在说 open cloud 啊，这个很多的安全性问题，非常的这个显著，有很多隐患需要来进行修复。但实际上呢， cloud code 啊，它作为目前非常通用的这个智能体， 他的安全的这个级别是非常高的，他也是之前经历了很长一段时间安全啊，踩坑啊，甚至被竞争对手殃流啊，这样的这个情况之后啊，现在他才这个逐渐逐渐逐渐提升了啊，他的安全性，这样的这个啊，提升他的安全性的一些这个措施，那么现在啊卡扣的的安全的很多措施我们会看啊，其实还是非常精彩的。 那不管怎么样，我们说对于安全性这个问题，哎，它其实也是属于，对吧？啊，整个 agent 在 进行运行的过程当中啊，这个我们是要时刻关注的啊，就比如说这里面我们现在给大家的这个视力代码里边啊，这个不是呃，这个不是 clock code 的 这个原码哈，这是我们给大家视力代码里，比如说 一些就包含了一些非常基础的安全性啊，这样的一个解决这个问题，比如说啊不让他去使用什么 r m 杠 r f 这样的这个命令啊，还有这个什么 s u d u 啊，这个全部权限这个命令啊，还有这个杀档啊，关闭某些东西这个命令等等等等啊，会有这样的这个提示啊，等等等等。 当然啊，还有一个非常重要的一个这个问题啊，就是他其实 a 阵的运行的过程当中啊，尤其是一些长效长期这样的问题，会带来巨量的知识的，这个 商真啊哈，那么你运行的越多啊，关联的文档就越多啊，他你现在需要处理的这个局面就越就更加的这个复杂啊，他其实是会出现一个非常巨量的、非常快速的这个商真这样的状态， 这个商真这个状态哈，其实会很大程度上啊影响你未来 a 智能是否能长期稳定运行的一个这个点啊，这个其实并不是在于说我现在啊，这个每次带货量我就越多了，然后我付的钱就越多，并不是这样，而是他整个的运行的稳定性 就会遭到巨大的啊，这个呃影响啊，那么就比如说啊，我们这个 agent 的 look 对 不对？在运行的过程当中呢，你会发现啊，这个运行的运行的，运行的每一轮 talk 就 越来越多啊，当然浅层次的呢，是你的费用越来越多啊，但是这个深层次的呢，是伴随着你当前 agent 的 这个商增啊，你其实你的稳定性会受到很大的影响。好， 那这问题怎么解决呢啊？我们接下来其实哈整，如果你去纵观整个 cloud code 啊，它的这些原码，基本上它就是围绕着这 四个问题啊来进行的这个展开啊。我们其实今天晚上的公开课并不会啊，直接去贴一个啊，比如说 clock code 完整的啊，这个什么几十个这个，呃，几十个不同的核心的这个主类啊，还有上百个啊，这个子类它的功能对比的这个表啊，这个其实意义不大啊，我们更多的希望大家能够通 过我们接下来这个解读啊，能够看得出来这个 clock code 是 怎么样啊，去实现这个 harness engineering 的 啊，以及呢我们现在这个 clock code 到底是啊作用于它的核心架构，对我们开发人员来说，它到底是能够解决哪些问题？ 那么接下来啊，这个原码这个层面，其实就，呃基本上啊整个扣的这个原码层面都是围绕的我们刚才所说的这四个方面啊来展开的啊。当然大家如果想去看他完整这个原码的话，那么其实呃上面有原码，上面完整这个原码大家可以自己去拿，自己荡下来之后去可以去看一下啊，那么总之呢，现在他总共呢是 五十一万多行的这个代码里代码文件啊，然后总共呢是一千九百多个这个，呃五十一万行的代码啊，主要是 t s 的 这个代码，然后呢差不多是一千九百多个这个代码的这个文件，那么它总共的各式各样的分类呢？差不多是这样的这个情况啊，与它 模型 api 交互的核心代码，差不多是八千行啊，然后呢？这 curry engine 啊，推理引擎啊，差不多是这个 四万六千行啊，然后呢？工具系统啊，还有四十多个工具这个模块啊，差不多三万行代码啊，然后呢？什么这个终端 ui 渲染啊，差不多是两万五千行，剩下的这所有的哈，尤其是这个什么工程基础设施啊，总共有三十六万行代码，剩下这些所有的基本上都是为了啊，让当前这个 agent 给它约束，好 让它更好的去呃，这围绕长期这个问题来进行解决啊，所以呢，你会发现对不对啊？差不多这个百分之九十八啊，都是这个 harness engineering 啊里面相关的这个内容啊，这个呢，就是它完整的项目的这个代码，大家可以自己当下来去看一下，然后下面呢也有关于它的这个代码的 一个基本的这个分布物啊。好，那不管怎么样，我们接下来就来看看到底是怎么去解决这样的一些这个问题的啊，就是怎么去借助这个 harness engineering 这个架构呢，去解决它现在的这个啊，现在 a 证的长期稳定运行的这样的一些这个问题的 啊。当然其实讨论到这 harness engineering 这个的话，其实我们之前是呃有单独讲到过哈，这个 harness engineering 的 这个内容 哎，稍等，我们这个图它裂了啊，我们其实之前有一期公开课专门是讲到过啊，它内部的这个整个的这个 harness engineering 的 这样的一个这个呃基础理论，那么 对于 android big 来说啊，他会觉得整个的啊，这个按整个去构建它的这样高性能这个智能体，我们基本上是需要做好以下这么四个方面的这个工作啊。这个是它的第一版的这个想法。第一个呢是 context engineering 啊，就它上下文工程啊。第二个呢是 啊，我们如何协调内部的 agent 工作流和他的这个决策流程啊？第三个呢是提供高质量的工具接口跟工具描述啊。第四个呢是做好他的安全行为边界这样的个约束啊，差不多是他最开始啊是有这样的一套这个理论体系，这个是他自己的这个博课里面，这个呃博课里面来进行的这个介绍哈啊，当然这个理论其实说起来会比较 呃枯燥，我们接下来直接去看它到底是怎么做的，对不对？我们直接去看它这四个方面啊，到底是如何去解决的啊？那么它整个的 harness engineering 基本上就是集中在这四个方面的工程的实践。一个呢是所谓这个约束工作台啊，专门去进行上下文管理啊。第二个呢是它的这个记忆方面的这个管理啊，它呢是分成了三层来进行记忆管理， 这个记忆管理不仅仅记忆存储哈，还涉及到非常复杂的这个记忆处理的相关的这个内容。然后同时呢还有很多众生防众生的这个防御啊，和它如何来进行成本啊？这是 talking 消耗方面的这个成本的这个约束，我们先来看一下啊，是如何来进行实现的， 当然我们说对于整个的卡扣的来说啊，它的这个整体的这个架构啊，这个我们简单提一句啊，这个我们这个大家感兴趣可以自己去看一下，它的整个架架构其实分为五层的，分别是入口层啊，是是运行层、引擎层、工具能力层、技术设施层啊，差不多是分为这么五层的 啊，这个内容啊，但是入口就指的是它的所有的可以调用的啊，给它来进行信息传递的这样的这个接口，有一点像 opencloud 的 这个 getaway 啊，这样的一个这个系统啊，因为其实对于现在的 cloudcode 来说啊，它呢是可以 在，就比如说这个啊， kelly 啊，对不对啊？命令行里面来进行调用，可以在 id 里面调用，也可以使用这 sdk 啊，也就是这个 opencloud 啊， cloudcode， 不好意思啊， cloudcode 官方他们推出这个 sdk 对 不对啊？来进行调用等等等等。 然后同时啊还有这个运行十层啊，这个运行十层其实主要就是我们之前所说的啊，它的这 agent look 啊，这样的一个这个环节啊，只不过呢它的运行十层里面还包括啊，比如说这 r e p 啊，交互式的这样环境，还包括啊这个后壳的一些这个钩子，还包括它当时运行的过程当中状态的管理等等啊，这个呢是所谓的运行十层，那 再往下啊，就是这个推理的这个引擎层，对不对啊？主要是 q r n g 呢的管理以及呢 compact 非常非常重要的关于上下文压缩的 这样的一个工作的啊，这个实现，然后再往下啊，就是关于工具和能力层啊，内部工具怎么样进行实现，怎么通过啊？插件来进能力拓展啊，还有 m、 c、 p 跟 skill 如何来进行接入， 多 agent 啊，如何来进行复制和分发啊等等等等啊，相关这个内容啊，再往下还有更加基础的一些基础设施啊，什么什么的存储的格式啊，还有这个缓存的这个内容啊等等等等啊，这怎么一系列的这个总共啊，是这么五层啊，来进行的一个架构，当然我们这里啊，接下来重点是来探讨关于它的引擎层和工具能力层啊， 这两层呢，就是主要去解决我们上面所看到的这四个方面核心问题的啊，这两层的这个基本的架构 ok， 行啊，那么首先啊，第一个我们先来看啊，他的上下文是如何来进行管理的， 这个呢，其实是涉及到我们上面啊，关于这四层里边第一个啊，关于约束工作台啊，他的上下文管理的第一个模块的一些扣扣的一些这个措施。那么首先啊，这张图其实非常形象哈，就是它的适用于来去描述啊，关于你现在的 a 证在进行运行的过程当中啊，可能最开始 运行的还不错，对不对啊，是一个非常整洁干净的这个宽敞的这个桌面啊，运行了一段时间之后呢啊，这边乱七八糟啊，你就根本不知道如何进管理它整个的 a 阵呢，进行运行的过程呢，它的这个性能也会下降啊，这是一个非常形象的这样的比喻， 当然我们这里是以以两百两百 k talk 为例来进行的这个说明哈，实际上最新的这 cloud code open 啊， cloud open 四点六，实际上已经是全面升级到一兆风向文了啊，相当于是拓展了这个五倍， 那么这对于这个上下文来说哈，首先啊，两百 k 肯定是一个这个硬的这个极限，然后同时呢，大家也需要知道是他的这个整个 agent 啊，在进行运行的过程当中，他只要啊超过了差不多百分六十之后，他的整 个模型的这个注意力啊，实际上就会被稀释掉啊，也就是他的这个呃呃，他去进行长段内容的输出的意愿就会下降啊，然后同时呢，他对于之前的很多内容的记忆呢，也会下降啊，是那么一回事， 所以哈，也是因为他存在这两方面硬的杠杆啊，一个呢是他两百 k 只有那么长，或者一照他只有那么长哈，那么第二个呢，是你伴随增加的越多，哪怕你没有突破他的这个呃，最大上下纹的这样的限制啊，实际上他也会系的越来越模糊啊，也是因为这有这两层的这个限制，所以呢，我们才需要非常谨慎的啊，给每次的 运行啊，去构建一下上下文，对不对啊？那么在我们现在这个视力项目里面，就是这个 learn cloud code 啊，这个项目里面呢，它呢实际上是提供了一个叫三层压缩的这个策略的一个简单的代码的这个实现，具 体代码实现啊，上面有这个对应实现的这样的脚本啊，大家有感兴趣可以自己去这个运行一下。那么总的来说呢啊，我们说在一个简单的环境下啊，注意哈，一会我们会说哈，这 cloud code 实际上是这个五层实现啊，在简单的环境下啊，实际上大家需要知道是，首先呢是有这么三层的 这个压缩的这个策略是可以来进行选举的，第一个呢叫做微压缩 micro compact 这一点啊， cloud code 也有，那所谓这个 micro compact 它呢实际上指的是我运行很多轮之后，我就把之前的工具调用这个结果给它删了啊，是这样的这个情况， 那么呃，这一点其实也可以理解哈，因为很多时候我们在进行工具调用的时候啊，工具返回的信息其实是非常非常多的啊，就比如说我们查询的天气对不对啊？使用什么 api 查询天气，那么这个时候呢，那他在这个实际工具返回回来这个信息会很多，但 但是呢在当时那一次的绘画过程里面啊，你就必须得包含这一个工具返回的这个信息的这个内容啊，因为它需要依据这个内容呢给用户来进行回复，但是呢伴随着运行的时间越长啊，那么之前的工具 加载这个这个加载的这个内容呢，可能就不是那么重要啊，所以呢我们就可以把它删掉。一般来说呢，是在三到五轮对话之后，那么之前的工具调用这个结果就可以直接把它删了啊，这个呢是指的是这个微压缩，那微压缩基本上是一种无损的一种压缩这样的方法哈，因为毕竟那些工具调用这个信息可能也会不变的，不是特别重要，但这里有一点其实是需要这个， 那这需要说明的一点就在于说我们现在去使用一些 agent 的 skill 啊，大家都知道啊，这个这个 agent 的 skill 啊，它呢是一个灵活自动加载加载的这个上下文，它是一种提示增强了这个策略啊，有了这个 skill 之后呢，这个模型啊，它就它就具有某方面这个能力了。但是这里呢，需要知道的是这个 skill 的 这个加持啊，它呢实际上 也是通过外部工具这样调用啊，通过这个 function response message 的 方式加载到当前的上下文里面来的啊，所以你的这个 skill 啊，它也是会伴随着我多对话几轮之后，它之前你加载调用过的那个 skill 就 忘了啊，会存在这样的这个 情况啊，所以呢，这也是提醒我们在使用 cloud code 的 过程当中啊，你如果你总是需要某一个 skill 啊，你下一次再进行运行的时候，那还需要再把这个 skill 加载加载进来啊，因为它运行两轮之后，就会把之前加载进来这个 skill 给它删了，以维持上下文的，这个对不对啊，不要太长了这样的状态，这是第一个， 第二个呢就是关于自动压缩啊，第三个是手动压缩啊，当然这两种压缩呢，其实呃，都是这个压，都是呃这个同一套流程啊，只不过他们各自压缩的这个方式不一样啊，这种压缩往往是采用这个摘药这样的个形式对之前内容来进行个总结啊，你可以 这么来进行这个理解啊，只不过呢，一个呢是到达预知之后自动来进行处罚，一个呢是手动来进行处罚啊，但是总的来说它都是 compact 这样的过程， 那么这三种压缩策略可以说是非常典型的啊，也非常呃，这个非常通用的啊，这么个压缩策略啊， cologold 是 这样啊，我们现在这个势力项目是这样啊，然后这个 open cologold 也是这样啊，基本上都是这样的一些这个压缩这个策略啊，这种其实属于 一个非常通用的啊，压缩这样的方法。当然啊，下面其实还有啊，具体的代码实现的这个过程啊，大家感兴趣啊，可以自己去运行一下，我们课程就不展开讲啊，因为 cologold 它这个架构内容很多啊，很多手动实践的内容，大家可以去进行实践一下， 然后具体它的 compact 啊，这部分的这个内容，尤其比如说我们刚刚说不是说这个 micro compact， 对 不对啊？这个运行几轮之后，把之前的这个工具栏给它删了哈，这个，呃部分这个源码呢，是在这个 service， 在 s r c 啊，然后呢 services 啊，下面 compact 啊里面这部分这个内容啊，你看它这个 compact 啊，光是这 compact 就 有这么多 哈哈的这个内容啊，这个其实这段原码非常精彩哈，因为之前很多同学一直在问啊，说 cloud code 它是怎么样来进行压缩的，为什么感觉我们会感觉 cloud code 压缩了之后呢，效果性能非常不错啊，跟这个普通的比如说 open code 压缩之后，他基本上记不得之前的这样的信息了。那么其实，呃，大家如果对这种感兴趣的话，就可以看一下啊，它这个 compact 的 这部分原码里面到底怎么写？ 这部源码其实非常复杂，它还包括一些康啊，一些这 compact 过程当中的一些这个 prompt 啊，它内部的这个 prompt 是 怎么写？因为它在进行压缩的时候，其实并不是一个机械的压缩的过程啊，由于它需要涉及到这个 summary 嘛，所以呢，它是内部会调用这个 sanate 那 个模型，就中杯那个模型啊，来围绕你之前的这个信息内容来进行一个提取，来进行一个格式化的这个提取， 同时呢，他还会留下你最近那几几次对话的这个 to do list 啊，就是没有完成这个事项，所以呢，你才会觉得说啊，一方面他好像也记得之前这样的事情，一方面又帮我腾空上下文啊，同时呢还能够顺着你这 compact 的 之前的这个事项来进行运行，哎，感觉非常不错啊。其实这样的一个这个原因在里面啊， 这里面大家看的清楚的话，可以自己去看一下啊，这部分，这个原版啊，这部分其实还还是非常精彩的哈，当然就对于 o o cloud code 来说啊，它会啊，什么最近三个工具这个结果不压缩啊，之前都压缩啊，是不是这个 读文件的这个结果永远不压缩啊，然后呢，这个因为这个读取进来这个内容嘛，所以不能压缩，等等等等啊，有很多这个具体压缩规则啊，这个呢是第一个 micro compact， 这个呢叫做自动压缩啊，自动压缩就是指的到达预值之后呢，哎，自动给它来进行压缩啊，当然这个 auto compact 啊，在这 compact 里面啊，在 cloud code 里面也有对应的这个原码，对不对啊？到达预值之后呢？哎，自动的啊，来进行一个这个 来进行一个压缩啊，这里面有非常多的啊，它这个什么预值的这样的一个设计啊，然后呢啊，到多少的时候就来进行触发，等等等等啊，一般来说啊，差不多在百分之八十 到九十左右，它就会触发自动的这个 auto compact 的 这样的过程啊，它是不会到百分之百才进行触发的啊，因为它在它在进行，在在进行最后的 compact 过程当中，它还需要腾出一部分上下文来围绕之前内容来进行一个总结啊，所以一般来说是百分之八十，百分之九十啊，当然我记得最新的这个呃 cloud code 也是呃 二点一点九零这个版本啊，应该是百分之九十二啊，作为预值啊，这个大家感可以感兴趣的话自己去看一下啊，然后呢来进行一个这个压缩啊，差不多这么样的情况，然后除此之外呢，还可以手动压缩，对对，手动压缩跟这个自动压缩跟这个 autocap 的是有一样的这个过程啊，只不过的手动手动压缩呢，是通过 这个斜杠命令来进行的这个触发哎，然后呢它这个手动压缩呢，跟这个 auto compact 啊，基本上是完全一样的这个流程啊，只不过它是允许你在任何时候啊都来进行一个啊 compact 这样的一个操作啊。当然其实如果你不需要这 compact 的 话，你可以直接杠 clear 就 把它删了啊， 这个也是可以的。好，那上面呢是关于这个 open cloud 啊，关于 cloud code 啊，它的一些基本的一些实现方法啊，就我们刚刚所说的 micro compact 啊，然后呢 auto compact 啊，还有这个 menu compact。 那么除了这几种 compact 之外啊，我们说其实 oppo 还有很多的非常精彩的关于它来进行压缩过程当中啊，一些这个啊，所谓的这个防御策略啊，或者说它在压缩过程中可能出现的问题，如何来进行解决啊？你可以这么来进行理解 啊，这里也有四层压缩防御策略。首先啊，第一个肯定是 oppo compact 啊，它会临临临临近上下文的时候呢，自动啊来进行触发。然后呢， oppo 这个 micro compact 当然也是啊，全自动的来进行一个这个触发啊，但是呢，我们说你 compact 可能会 存在一些这个问题，对不对啊？所以呢，当它当它你的 compact 没有办法来进行这个 summary 总结的时候啊，它还会有一个叫这个 reactive compact 啊，这样的这个流程啊，指的是 api 调用，呃， api 调用这个 sunny 的 这个模型 api 来进行 summary 的 过程当中，如果报错了啊，它呢就会啊，这个触发叫所谓的啊，这个 reactive 啊，叫呃 reactive compact 这样的这个流程。 而 reactive compact 这样的这个流程啊，它呢，实际上一旦出发了之后，它就会使用这个 snip 的 这样的方法啊，直接呢大刀阔斧的啊，来进行一些这个压缩啊，或者直接删除上下文啊，这个呢，是有可能来进来这么来进行操作的。 它一般来说哈，这个 reactive compact 其实并不会特别常见啊，因为其实对于现在的这个 sna 的 这个模型的调用来说，相对来说还是比较保险啊，但如果确实是没法出现的话，它就会使用这个 snip， 对 不对啊？来进行一个简单粗暴的啊，这个 完整的呃，大段大段的原始内容的这样的一个这个删除啊，当然在 compact 过程当中呢，它还会出现这个啊，出现一些这个循环啊，因为 compact 的 内容呢，很有可能再次被 compact 啊，这个呢也是有可能的啊，然后呢 它对于啊这个地规呢，还有一些地规的这个防护啊，所谓地规防护指的是我上一次 compact 的 这个内容，这次呢如果按照正常 compact 的 这个过程来说的话，它呢可能会被 大幅的这个降低权重啊，但是呢之前 compact 的 内容往往它可能是比较重要的这个内容啊，所以呢它在下一次 compact 过程当中啊，会尽量的保存你上一次已经 summary 之后的啊，这样的一些这个内容啊，是 这么样的一个这个情况，但是这么样的个情况大家也能够感受到，对不对啊？它迟早有一天会 compact 不 下来啊，就是我们的 compact 之后呢，你的上下文并没有压缩特别多啊，这个时候呢可能就会触发我们上面所说的啊，叫做这个 reactive compact 这样的这个流程啊，它就可以开始给你直接删了啊，是 什么样的这个过程啊？所以呢这个 reactive compact， 它不仅这种是 api 要用调用错误的时候可能会触发啊，你这个 compact 不 下来的时候，它也可能会进行触发， 对不对啊？然后呢这里面啊 compact 这个代码大家可以自己去看一下啊，总之呢这都是在这个原始文件里边啊，然后同时呢除了啊它的 compact 这个策略之外呢，它还有啊叫五步流水线的这样的一个这个处理策略啊，这个呢实际上是它的每一次消息在进行构建的时候，它还会走一遍这样的这个流程啊， 这个流程呢跟上面这个流程其实很多是重复的哈，只不过上面这个流程呢是呃跟着你现在到达某一个预值或者手动输入一些斜杠命令来进行触发啊，来进上下文字压缩。然后下面这个流程呢，实际上是你每次在 在构建这个 system 啊，在构建你的这个 message 的 过程当中呢，会这么样啊，来进行一个这个处理啊，这个呢，大家可以啊自己来去看一下啊，那么其中呢 compact 也是一样的啊，因为你 compact 不 仅仅是在到达预值的时候会会这么来进行一个处理啊，你每次构建构建上下文的时候，它也会啊来进行一个啊简单的一个 compact 的 这样的过程。 然后同时呢啊这里有一些非常有趣的一些地方在于说对于当前的 cloud code 来说，在某些情况下啊，它呢实际上是会把你输入的问题来进行一些重写，可以进行一些优化的啊，这个呢其实是一些 非常细节的一些这个点啊，然后呢他会觉得你这样的这表述其实是会存在一些问题的啊，所以他会对你当你的这个原始这个问题呢啊，来进行一些这个优化啊，当然他也会有这个 prompt catch 啊，对吧？啊，提示词缓存的这样的个策略啊，提示词缓存我们会放在后面统一来讲啊。那总之呢，大家需要知道的是啊，它的这个 compact 啊是 怎么做的啊？然后呢啊，它这个整个的啊，是如何来进行上下文的啊这个压缩的啊？当然其实啊，不管怎么样啊，我们说 compact， 它呢肯定是进行有损的啊，肯定是这个有损类啊，肯定也是这个不可逆的啊，因为之前其实经常有同学会问到啊，说这 cloud code 啊，这 compact 跟是不是这个无损这个压缩啊，但其实只要是压缩它就是有损啊，这个其实 啊不用考虑啊，它肯定是这个无损啊，只不过呢，对于现在的啊这个 cloud code 来说啊，它呢其实并没有采用像 openclock 啊这个 rack 解锁这样的一个这个方式啊，它呢实际上就是单纯的压缩，压缩完了之后呢，把所有上下文带入来进行压缩 啊，代入呢来进行一个这个问答。而啊，就比如说像，呃，这个，呃 open clock 啊，它呢实际上是先它是，它呢实际上是超过了预值之后呢会对它的这个 memory 啊，来进行这个 red 的 这个解锁啊，是这么样的一个这个这么样的这个情况，这 两者他们的技术方案呢，实际上是有区别的啊。当然其实就目前的实践情况来看，如果是普通用户在进行使用的话，肯定会觉得这个 clock code 其实会更加的这个友好一些， ok 啊，怎么样这个情况？ 那当然下面还有一些具体的这个细节方面的这个展开的这个说明哈，我们就不继续来进行讲解了啊，大家感兴趣的话自己看一下里面的这个文字。好，然后呢，有一个非常有趣的地方，我们刚刚不是说到 这个 cloud code 啊，它呢实际上是会对用户输入这个内容啊，你在构建上下文的时候，它就会来进行一轮感知，甚至是来进行一些这个修改啊，甚至是把一些重要或者不重要上下文的来进行加载和这个删除，去构建你当前这一次绘画的这个 message 这个列表，这里面操作非常多哈，我举一个小例子啊，大家能感受到它是怎么样 去啊，做到这个非常细节的这一点的这个优化的，就比如说如果你对 cloud code 骂街了，哈哈哈啊，就比如说你说啊，这不不是，就比如说 啊，那就用户的这个情绪啊，上头了啊，对不对啊？用户觉得说啊，你这个做的简直是垃圾啊。那个你这个完全不懂我的这个意思，跟你说了多少次，然后晚上你还是做不对啊，对不对啊？就是如果用户骂街了啊，那这个时候呢，扣扣的就会自动的去检测你上下文，会发现，哎，这个时候呢就触发了啊，所谓叫做这个 沮丧检测的这个机制啊，之后呢啊，他呢实际上就会迅速的啊，来进行一个这个 经典上下文，然后围绕当前这个问题来进行快速的响应啊，他会做这样的一个这个事情啊，并且这个过程他是使用 这个呃正则呃观正正则表达式来进行的剪辑和这个匹配啊，他会有这样的一个啊响应的这个方式啊，这个呢，其实是一个小这个小彩蛋啊，这个大家发现了之后呢，发现啊，这个有这个技术人员发现这个细节之后呢，会觉得很有意思啊，这个 open club club 呢，它其实进行了非常非常多细节方面这个优化， 这个呢是第一方面这个优化啊，总共四个方面优化哈，我们讲完第二个方面，我们再啊中场休息，然后再来进行一个这个啊，再来进行答疑，然后第二方面这个优化呢，实际上啊，是更好的去每一次去 folk 啊，或者说或者说去实力化多个 agent 啊。那么这个呢，也是呃， cloud code 的 一个非常核心的 一个架构方面这样的一个亮点吧，那比如说啊，我们现在呢，每次开启这个 agent 啊，由于呢他其实并没有上下文啊，所以呢他其实什么都不知道啊，这个时候呢，你可能就需要按需呢，对他对这个上下，对当前这个 agent 来进行一个知识的这样的这个贯注，对不对？ 那么呃，我们之前在讲 opencll 的 时候啊，其实当时讲过 opencll 的 内部有非常复杂的提示词模板，然后呢我们需要去组建非常复杂的内部这个提示词，然后才能够去开启一个又一个的这个一个又一个 opencll。 那么对于 cloud code 其实来说其实也是类似的啊，然后呢 cloud code 它内部呢，也是啊，每次在运行之前呢，会有非常多的啊，一些这个扫描，我们下面应该会有一个完整的一个这个层级记忆的这个层级的这个图啊，那么 cloud code 呢，是按照这样的个记忆层级来进行剪辑跟架构的。 上面哈，其实有一些啊，上面我们讲的它什么自动加载 system prompt 啊，自动加载这个 skills 啊，然后呢是如果有需求的时候才会去加载对应的这个 skill 啊，这个呢是属于所有的 agent 呢，基本上都是这么通用来进行的。这个执行我们直接看它，像它 对于 cloud code 来说，它的这个整个的新开启的这个 a 阵的记忆架构差不多是这么三层啊，第一个呢叫做 memory 点 m d 永久记忆。第二个呢叫 topic files， 按需加载啊。第三个呢叫 transcripts 啊，只只搜不加啊，差不多是这么三个不同类型的层级的这个记忆。 那么 memory 点 md 这个很明显对不对啊？每次呢它都会啊这个来进行一个加载，那么一般来说哈，呃，当然我们我觉得现在可能很多大家在使用在 cloud code 的 时候，可能压根就不知道啊，它有 memory 点 md 这样的文件，是的，这个文件不对用户开放啊，这个文件呢，是纯粹的，它内部会通过一个非常精妙的过程来去维护的一个高质量的这个记忆文件， 它不是简单的啊，你要记住什么，它就把它写到哪啊，不是这样的，它内部有一个记忆的加载、清洗、分门别类存储，然后记忆的优化，一整个非常复杂流程，共同去维护这个 memory 点 md， 所以 这个 memory md 呢，对用户是不开放的啊，你就去改了，很容易把它改毁了啊，你也不能够去改它这样的文件 下面啊，这个所谓的 topic files， 它呢指的是针对不同的这个事项啊，它呢其实是会有对应的这个存储的文件的，然后这个存储的文件是可以通过 memory md 来进行锁影的，比如说你哈记住一百件事情啊，那一百件事情可能都没有办法全部给它放到这个 memory md 里面，它就需要分门别的来进行存储，然后呢按需来进行锁影， 那么再往下啊，这个 scripts 啊，那么 scripts 呢，实际上就是关于历史的这个绘画了，那么历史绘画其实大家都知道啊，一旦我们现在在 carco 进行 compact 之后呢，历史绘画就不会再再进行加载了，但是呢，历史绘画它是会在本地来进行一个永久的这个存储的啊，所以呢，如果有需要啊，它呢实际上是会通过这个 啊， grab 这个非常简单的这个匹配解锁这样的方式呢，去找啊，你之前的历史对话啊，这也是通过命令行工具啊，直接使用这 grab 的 这样的脚本啊，就可以去匹配啊，去寻找你的一些历史对话。差不多是这么样的这个情况啊，这个呢，就是整个的啊，关于 cloud code， 它的一个永久记忆的这样的一个基本的这个架构啊，当然其实 除此之外啊，这个我们刚刚也说啊，它的什么啊， system prompt 呀，它的这个 skill 啊，也是按区加载的呀，那块其实我们刚刚跳过了啊，大家如果感兴趣可以翻到前面来去看一下啊，那我只觉得这段呢会非常精彩啊，所以呢，给大家来进行一个分享。 ok， 好， 那我们先看啊，这个 memory 点 md 啊， memory 点 md 呢，实际上都是通过啊这个 memory 的 direction 点 ts 啊，这样代码来进行的这个维护啊，它里面呢，实际上是有一套啊，非常精妙的这个维护的这个过程哈， 那么它在记忆的过程当中呢，它会不断地去识别 user 啊，不断地去啊，记住你的行为偏好啊，不断地记住你当前的这个 project 啊项目这样的信息啊，然后呢会去记住资源的位置，这个呢是它构建它当前的这个记忆最为核心的四个要素啊，当然这个四要素它实际上是会伴随着这个运行不断不断来进行加深的。 举个例子啊，就比如说我们在使用 cloud code 的 时候，其实你会有这样的感受哈，就比如说你最开始没有跟他讲过你叫什么名字啊？但是呢，如果在某一个项目里边，哎，你透露了你叫什么名字，你是在干什么的啊？那么其实哪怕你没有让他记住这个信息呢，也会啊，在他的这个漏斗状的这个筛选的过程当中，不断不断的啊被筛到这个 memory 点 md 里边 这么样的这个情况，然后呢在这样的一个啊，这个 memory 的 这个记忆的过程当中啊，它不仅仅是说会围绕这四个非常核心的记忆类型的，有针对性的啊来进行一个这个记忆，然后同时呢 它有很多的啊，一些写入记忆的一些这个纪律，对不对啊？比如说它这个这个很多时候啊是先 先进行缩影啊，再去先创建这个缩影，就是创建这个 topic 的 这样的文件，然后呢再写入到这个 memory 里边。再比如说对于 memory 来说，它呢只会解锁前两百行啊，超过前两百行之后呢，就需要啊给它进行一个这个归类，就需要来进行一个精简，就需要把它放到比如说某一个 topic 里边去， 不断不断的啊来进行一个这个精简跟迭代，然后这个呢是它的这个 memory 啊，部分的这个文件的啊，文件的修改这个流程， 当然下面其实有一段哈，就是关于它的 auto dream 啊，这个 auto dream 呢，实际上是呃整个的 cloud code 非常精彩的一个这个设计啊， 当然上面还有一个关于 cloud cloud 点 md 这个文件，这个加载啊，这个我们就不说了啊，因为这个文这个呃记忆文档，其实是我相信大家其实用 cloud code 其实都会用到过，对不对？你需要在根目录里面创建一个 cloud md 这样的文件，然后它呢其实就是你的 system prompt 啊，的一个最核心的加载的这样的这个文档。 那么呃我们现在来看啊，惯常的 auto dream 啊，这样的一个这个自动的去清洗啊和沉淀记忆的这样的一个流程。 哎呀，说是这个流程，其实上非常的这个魔幻哈，就是我们在实际上呃 cloud code 的 时候，如果它是在你当前进程持续运行啊，但是呢某一些间隙的时候，实际上这 cloud cloud 呢，它是会开始做梦的啊， 它是会有叫睡睡眠记忆巩固的这个时间的，它会在内部悄悄咪咪的 fok 一个 agent 啊，然后呢去审查自己的这个记忆，再根据我们当前白天对话的核心内容去选择性的巩固或者删除一些记忆 啊，这个呢叫做 oto dream 啊，在这个做梦哈，那在利用睡眠来进行记忆巩固啊的这样的一个非常神奇的这个流程， 这东西其实确实这个说起来非常的这个魔幻啊，但是呢它确实是会这么做的啊，首先呢在它空闲的时候啊，就会自动的来进行这个触发啊，然后呢呃它呢？这个呃会单独的 fork 啊，单独创建一个 agent 来去做这样的事情啊，不影响主程序的来进行这个运行。 然后呢，接下来啊，它会去看啊，你当前对话所有这个时间戳对不对？就我们刚刚所说的啊，你越近的这个对话呢，它的这个权重就会更重一些，然后来进行一些这方面这个梳理啊，然后最后呢，单独的啊 for 可以 一个这个 agent， 然后呢通过当前这个 agent 去整理你的 memory 点 md 这样的文档啊， 所以呢，它的这个 memory 点 md 呢，是一个非常非常复杂而且精妙的这个设计的过程啊，不像 openclo 一 样啊，你让它写入它就写入，写入完成之后呢，这个 memory 太长了，就直接来进行 rec 解锁啊，并不这样啊，对于 cloud 来说啊，由于它是通过这样的一个可是非常神奇的这个维护 memory d m d 这样的一个文档的方式啊，所以它其实并不需要啊，所谓的这个 rap 这个流程来进行解锁啊，因为它的上下文呢，其实它的这个上下文其实能够被能够来进行非常好的这样的控制的， 而且 cloud code 本身它对用户的要求也会非常高啊，就比如说我们上面所看到的 cloud 点 m d 这个文件，对不对？那么这个文件呢，其实是所有的 cloud agent 每次在进行运行之前，它都会加载的这样的这个文件。那么只不过啊，大家可能之前不知道的是，对于 cloud 点 m d 这样的文件呢，它和其他的 skype 一 样，只会最多加载五百行， 更多它不会加载了，哈哈，所以呢，你对于 cloud md 来说，你写的再多啊，这个这个意义也不是特别大啊，所以呢，它呢， cloud 它是会盗弊用户，我们在进行实际使用过程当中呢，你得想办法啊，去 主动地去精简这样的一些这个记忆，主动去精简你希望主动让他记住的这样的些这个东西。而它自己维护的这个 memory md 啊，这个呢，是它自己维护的，他们共同构成每次对话这个上下文，那它呢，实际上就会， 对不对啊？这个什么 auto dream 啊，然后呢，它又什么这个啊，会呃，创建一些这个 topic files， 对 不对啊？分门别类的去存储记忆等等等等啊，这个呢，是它自己会去做的这个事情。而对于像 cloud 的 md 啊，需要用户去做的啊，它就没有太多的这个要求啊，跟你说，反正我只读前五百行， 那你自己看着办哈，对不对啊，你自己想办法来对它来进行优化啊。当然其实 cloud 它也有一些 skills， 能够去帮助你的 cloud 点 m d 来进行一些上下文章的优化啊，这个呢就属于应用层面上这个东西了啊，但不管怎么样， 对吧？啊，我们通过这样的一些这个流程啊，还有上面的源码的一些这个实现啊，大家能发现整个的 cloud 啊，它在构建每次对话啊，每个新的这个 agent 的 这个时候啊，它的上下文呢，是如何来进行的创建啊？这里面呢有呃呃，大家如果想看更加详细的源码的话，可以 去找到啊，我们的这 auto dream 啊，点 t s 的 这个文件里边啊，里面呢有非常详细的关于它是如何引导如何 fork 一个当前的 agent 去整理自己的记忆的啊，包括什么审查呀，强化一些东西啊，删除一些东西啊，如果存在矛盾应该如何来进行处理啊？然后如何啊？把 这个什么模糊洞察转化为确定事实啊，如何去重组当前这个记忆啊？哎呀，这个流程其实非常复杂啊，如果有机会的话，我其实还是非常 电影展开跟大家说的啊，因为这个其实还是非常精彩啊，去整理他这个记忆比简单的啊，什么寄到本地文档，再通过 red 来进行剪辑，要好的多啊，要好的多， ok， 当然下面还有一些这个安全的这个措施啊，当然他这个也会有一些这个啊，也会有些这个局限啊，因为他的记忆组装好坏，其实会跟他当前这个模型呢，会有直接的这个 啊，直接很大的这个影响啊，当前模型如果指令跟随能力强的话，那么他记忆组装的其实就会更好。但下面还有啊，什么分层的知识注入啊，然后呢，还有下面的什么提示词啊，什么六层动态组装啊，这些东西呢，其实都是属于怎么去更好的去维护他当前这个上下文的，那这部分其实并不会特别复杂啊，这个大家可以 自己回头去看一下。好，那么到这啊，我们就觉得基本上对于像 cloud code 啊，它的一些架构，就我个人觉得比较精彩啊，两个方面的这个内容啊，一个呢是如何来进行 compact， 对 不对啊？去压缩上下文，够压缩上下文啊，去构建更好上下文工程啊。第二个呢是如何修改它的这个像整个 agent 这样的个记忆， 这两方面的核心的我觉得比较亮眼，功能呢，都就都跟大家讲清楚了啊，那么接下来呢，还有两个方面， cloud code， 它的这个项目架构的优化，一个呢，是 啊，关于他是如何做这个安全检查的啊，第二个呢是他是如何去抵抗啊，一些这个知识的商增的啊，这两部分的这个工作啊，那么接下来啊，我们先稍作休息一下啊，然后呢，我们再来讨论啊，这两部分的这个内容。 ok， 那 我们说了这么多 啊，原理层面的这个，呃呃，原原，原理层面这个问题啊，我觉得很多同学可能都已经有点晕了啊，对于 cloud code 来说啊，它这个，呃，确实。嘿，我们接下来是讲 antispac 的 cloud code 的 最后两个非常核心的架构，一个呢是它的安全防御策略， 一个呢是他的对抗知识商商增的一个这个策略 pdf 里面图是，好，那我们就对着 pdf 来讲，大家看到这个 pdf 里面图应该也是也都是应该，应该也都是 ok 的， 我们是从安全， 其实这个安全呢，不仅仅是啊，它会被有害，而且很多时候指的是对他行为的一些这个约束。 ok， 好，从这啊开始继续好，那么了解啊，关于 cloud code 的 一些很精彩的一些这个架构，对不对啊？上下文怎么管理的呀？这些记忆是怎么约束啊？记忆是怎么优化的呀？之后接下来我们再来看非常重要的一个问题啊，就是 cloud code 啊，它的安全性啊，是怎么做的啊？ 这也是我们现在很多在运行 agent 的 时候啊，开发者经常会非常头疼的一个这个事情啊，对不对啊？怎么确保这个我的 agent 它不会做一些有害的这个事情呢啊？那么其实 cloud code 开源之后呢， 泄密了之后，哈哈啊，是给大家有一个非常直观的一个这个感受啊，或者提出了一个非常通用的这样的一个范式啊。当然，其实我们 说伴随着你 a 证本身的应用面越来越广啊，你可能会面临的啊，什么投毒啊，或者其他的些恶劣的情况肯定会越来越多啊，这个属于魔高一，这个魔高一尺，道高一丈的这个事情啊，但是呢， cloud code 确实给你提出了一套作为基础的啊，所有的 a 证都可以上来就可以用的啊，这一套安全的这样的措施，我们看他是如何进行实现的。 首先哈，我们其实呃都知道啊，对大模型来说，他他他有智能啊，所以呢，他的这个安全措施跟跟普通的安全的这个软件啊，可能会不太一样啊，我们其实更多的是需要去约束好当前的 a 阵的这样的行为，才能够防止他作恶。 那么对于像 cloud code 来说啊，他是怎么样啊，来进行的这个思考呢？或者他整个架构是什么样的，基本上是按照这样的架构来去走啊，这个架构应该还是非常清晰的一个这个一个架构哈， 首先第一层啊，自我穿匹配啊，然后第二层呢，正则匹配啊，第三层呢是白名单分类啊，第四层呢，是独立的大模型的对抗审查啊，第五层呢，是人类来进兜底啊，差不多就这么五层的，这个五层的这个措施啊，但这五层措施呢，从上往下啊，这个难度一次增加，然后同时呢它的工程实现的这个复杂度也是在逐渐增加的。 首先啊，第一层啊，关于这个自产匹配，这个其实非常简单啊，就比如下面有个，有一个这个代码啊，基本上就是类似于类似类似像这个代码就可以，就可以就可以能够来进行实现了啊，就比如说无论如何都不能出现在你命令行里面的啊，这样的一些这个 呃这个命令的关键词对不对啊？什么 rf 啊， r m 啊等等等等啊，类似这种啊，然后呢直接把它过滤掉啊，这个呢是第一层啊，直接呢通过自传的自创的这个黑名单啊来进行匹配。那么除此之外，我们还可以更加复杂，通过正则来进行匹配啊，对不对啊？这个正则呢，就比自创表达式来进行匹配啊，它的本质呢仍然还是来进行的匹配。 那么第再往下一层啊，就是关于白名单啊和这个命令分类器啊，就它呢会我们会给出一个接下来啊，或许某一些这个命令呢，是 可以直接啊来进行这个执行的，然后同时呢会对所有这个命令来进行一个这个分类啊，如果你分类呢，最后呢是落到白名单这里，我们接下来就可以直接的来进行一个放行来进行运行。 那么再往下啊，就独立大冒险来进行审查啊，这个其实也会非常关键啊，因为大冒险他就会呃，从一个独立的这个角度啊，就不带入你当前上下文的这样的这个角度，他是一个独立的一个这个 sub agent， 然后呢去审查你当前这样的命令，是不是可以来进行执行的啊？这是第四层，然后第五层啊，就是关于人工来进行判断啊，差不多是这么五层的这样的这个架构， 那么在这五层架构里面啊，刚刚我们也说了这个审查的这个 a 证呢，其实审查大模型呢，跟你执行大模型，实际上它是完全隔离的啊，这两个大模型，一般来说审查大模型是不会带上下文来进行一个这个运行的。 那么最后啊，还有一层啊，关于这个人人类的这个兜底啊，所谓这个人类兜底，就指的是如果有确实不知道啊，这样的这个情况，不管怎么样，最后我们都会有一层啊，让人类来进行审核的这样的一个这个，呃，这样的一个空间啊，或者这样的一个通道。 这个呢，其实我们在平时使用 cloud code 的 时候，我相信大家应该也会遇到过类似这样的情况哈，就比如说哪怕啊，我们给他输入了一些这个指令啊，跟他说，他启动的时候跟他说这个， 呃，这个，呃， skip dangerous 啊，类似这样的这个命令啊，跟他说啊，我们这个他可以直接跳过人类审查这样的环节，直接自动来进行运行，但是你会发现他遇到很多他吃不准的这个东西哈，或者遇到一些比较高权限的这样的问题， 他还是会啊，来进行这个啊，就他还是会来进找人来进行审查啊。所以呢，其实关于这个人类兜底啊，实际上是他的一个不管怎么样都绕不开的一个。最后的这层的这个策略 ok 啊，是这样的一个基本的分类，这样的方式，然后他直接进行审核的时候呢，也都是啊，先看规则啊，再看这个有没有风险啊，再看白名单啊，再看这个大模型分类啊，通过一层一层来进行筛选啊，然后呢，如果规则没问题就直接走了啊，如果规则有问题，我们再来看啊，是不是有 风险啊？有风险我们再看看它是不是白名单啊，白名单就可以放行嘛，对不对？如果还不行啊，就大模型对抗啊，来审查一下啊，然后最后呢啊，还再不行，交给人类来进行审查啊，就这样的一个逐层的啊，来进行审查的，这样的，这管线， 这个实际上是一个非常通用的哈，基本上所有 agent 你 如果要考虑这个啊，考虑安全性的话，都可以这么来做哈，然后呢，对于 cloud code 来说，它的这个 security 点 gs 这样的一个呃，点 ts， 这个呃 代码里边哈，这个大家可以自己去看一下，里面它有非常非常多的啊，一系列的这个安全审查的一些这个事项。然后呢，这些安全安全审查的这个事项啊，其实是我相信对于很多现在做 a 证安全的同学来说，是个巨大的数字资产，因为它这里面很多的 这个安全审查的这个事项哈，都是之前长期的被攻击过之后积累下来的这些规矩或者经验哈，这个其实我们很难一条条跟他讲清楚哈，但是这里面确实有非常非常多安全审查的这个事项，也就是他第一层啊，这个规则啊，他就积累了很多之前踩坑的被攻击的这样一个经验啊，你想想这些经验对于很多的 a 证的开发者来说，当然是这个 这个这个无价之宝这样的一个东西啊，当然这里面大家可以在这呃原码里面能够看到哈，它里面到底是 啊怎么样去进行的这个审查啊？然后同时呢，呃，他还有很多的啊，他真的是这个属于这这被攻击久了就攻击出来这个经验啊，什么临宽制服与控制制服的啊，这样的一个这个防御啊，什么这个什么这个制服里面啊，由于由于我不是做安全的，所以我不是特别了解 啊，这里面到底是什么什么个这个情况啊，但是大概能够明白啊，是说一些非常特殊的攻击的这个指令啊，他其实会通过啊，里面去加入一些什么临宽制服啊，或者控制制服啊， 能够去规避掉啊，它的一些基于规则或者基于准则的这样的检测啊，从而绕过它的这样的防御，然后呢去攻击当前这样的系统啊，所以呢才会基于这样的个问题啊，再来增加对应的啊，这个防御的这个措施等等等等啊，总之呢，其实都是在 这个啊， best security， 点 g s 的， 点 t s 的 这个文件里边啊，这个大家可以自己去看一下，然后呢在这个文件啊，然后呢现在其实对于像 cloud code 来说，它的核心的 c m d 啊，防御它的这个 best 命令行相关的这样的攻击啊，其实其他方面的 攻击并不会涉及到你本质电脑上的这样的一些数据的这样的损坏啊，或者他直接盗取你一些这个文件等等等等啊，这个其实做不到的，其实它最核心的攻击的这个点啊，或者是 它的这个最大的风险这个点啊，所以主要还是要命令行工具的这样的一个使用啊，所以你会发现它基本上所有的这个 security 呢，都是围绕着命令行的这个 best tour 展开的啊，其他的一些这个 tour 呃问题不大啊，其实它往往没有被攻击的这样的一个这个价值。 然后同时呢对于 cloud 呃扣子来说，他的实现这样的这个方式，当然我们刚刚说了，对不对啊？这个总共是这个五层啊来进行的对抗，那么除呃五层来进行的这个审核分别是规则啊，然后呢是这个 啊，正则啊，然后呢是这个白名单，然后呢是大模型，最后呢是这个人工来进兜底，通过这五层来进行的一个这个搭建的一个基本的安全的防护网络。 那么除此之外哈，其实对于 klopp 来说，由于他现在还提供了很多那些企业或者团队内部的这个定制这个版本啊，所以呢他还有很多的围绕的一些给企业提供定制款版本的时候啊，他的些企业的一些特定的啊，一些这个呃安全的这个措施，他其实也会 写在 club code 现在的这个圆码的这个项目里边啊，这个的话就如果是大家去开发企业级定制的，并且是允许啊，企业里边我们去单独的给企业内部的这个企业内部的 a 政设置一些防御测试的话，那么这部分啊，是非常值得大家来进行一个这个学习跟观看的啊，就是什么呃企业内部有统一的什么策略呀？然后呢？有什么 这个呃规范的命令行参数的书写格式啊，还有个人默认的啊，这个纸等等等等，会有这么个五层的 这样的一个这个权限的这样的一个设计啊，这个其实更多的是一些定制化开发这个场景啊，这个大家如果感兴趣的话，可以在这下面能够看到啊，但总之呢他的这套这个防御的这个措施还是非常完善的， 那么除了可以提供一些定制化的防御措施之外，还有什么？这个三三个平台啊，各自有各自平台的这个沙河环境啊，可以来进行一个这个运行啊，沙河环境这个我们之前讲过很多次了，对不对啊？ 沙河环境呢，相当于是提供提供一个隔离的独立的一个虚拟环境啊，来进行运行，那么你在这个环境里面进行运行的话，任何的一些有害的指令都影响不到你当前的这个主命令啊，主系统啊，这样的一个这个情况啊，这个呢是他的沙河环境啊里面来进行运行，然后同时呢他还有啊这个默认的一些安全检查啊，这个安全检查呢，实际上是每次启 动过程当中啊，他其实都会默认来进行一轮的这个执行，那么这个安全检查啊，实际上也都是他之前啊这个积累下来的这些坑，对不对出现的这样的这个问题， 然后同时呢它还会有一个啊断路器这样的机制啊，所谓断路器这个机制指的是如果我的 a 证在进行运行过程当中连续撞墙啊，就是他反复去尝试一些这个问题呢，他始终没办法得到解决啊，那么他就会判断，哎，你当前的这样的一次这个尝试或许是有毒有害的，那么之后呢，就会尽量避免出现类似这样的情况， 那这个断路器这个设置和安全这样的问题呢，因为他可能会存在一个暴力破解的这样的情况 啊，所以呢，它的这个所谓断路器这样的设置哈，其实它是一个强硬的这个规定啊，就出现连续三次被拒绝啊，或者连或者累积二十次被拒绝啊，那么它呢就会自动降级你当前的这样的一个这个命令的这个权重啊，换而言就是它会更加倾向于去拒绝执行当前这样的一个这个命令啊，是这样的这个情况， 这呢是一个断路器的一个设置，会在实际运行过程当中不断的来进行积累，当然它的这个氧氣的防御措施，还有一个还有一个方面的这个防御啊，确实是这个久经沙场 积累他的经验啊，就是他还有一个反蒸馏的这个防御啊，这个其实出来之后也非常精彩啊，这个因为安萨佩前段时间还说啊，他的这个模型啊，这个很多被被别人的壳扣子反复吊用来进行蒸馏，对不对？蒸馏别人家的别人家这样的模型啊，然后呢，呃，这个这个大家这个网友就批判批判他啊，说你的这个模型难道不是蒸馏来的吗？对不对？ 嗯，这个也不太好说啊，那但是呢，现在对于 cloud code 来说，他确实有一个反真流防御的这样的这个措施啊，就是他呢实际上会去判断你现在在进行调用的过程当中到底是真工具还是假工具啊？如果呢，你是一些假的工具啊？来接。如果呢？呃， sorry， 不是 判断真工具假工具哈， 他是会判断你现在的调用工具这样的一个模式，那么他如果识别到啊，说你现在呢是一个真实的用户在使用 cloud code 的 话，那么他呢就会以真实的用工具这样的流程来进行响应。 如果他现在去判断啊，你现在这个调用工具这个流程呢，是一个蒸馏的这样的过程，你会围绕很多场景会去穷举他的可能性啊，然后呢会围绕一个问题的反复来进行这个运行， 那么这个时候啊，他其实内部会有一套识别这样的一个流程哈，这个我没有展开讲啊，但这个识别流程实际上是个比较精妙的一个这个识别的过程，他既会有一些基于规则的这样的判断啊，他也会 有这个 sanit 这个模型，主观的这个模型的这个识别啊，两层的这样的识别。那不管怎么样识别了之后呢，他会觉得啊，你现在呢就是一个机器人啊，在操作你的 cloud code 啊，然后呢就是为了去获取一些这个数据啊，然后用你这个用这个数据去接下来训练我的呃，去训练别的模型，这个时候他就会 非常激贼的啊，在你在他实际运行的过程当中呢，给他给你手动给你自动的去注入一些假工具的流程啊，就是这工具根本就不存在啊，或者说就直接就给你去 这个创建很多的一些工具调用失败啊的这样的一些这个这样的一些这个数据啊，从而呢他会生成一个这个有毒的这个训练数据啊，防止别人家去进行蒸馏啊，就这么一回事 啊，哈，这个其实还是很有意思的一个这个点哈啊，但如果这个大家确实面临的类似于这个蒸馏或者反蒸馏这个场景的话啊，这块确实是值得学习。 最后呢，就是关于他的这个对抗的这样的一个问题啊，这个点呢，其实是非常值得拎出来来进行单独的这个探讨哈，就是因为其实现在关于双 ai 对 抗的这样的场景，我目前其实在很多地方其实都会有用到过啊，比如说像这个 啊，像我们啊编程的时候对不对啊？有在编程的啊，有在进行审核的啊，包括我们在解决些问题的时候啊，是比如说你做些科研的工作啊，有提出结论的，包括比如说我们现在啊，如果使用 ai 去生成一些这个内容啊，那么有生成内容的，有去批判内容的， 那么现在呢，对于 ans 来 pick 来说，你会发现它的这个双 ai 对 抗这个策略基本上是贯，基本上是贯穿它整个 cloud code 的 各个方面的啊，如果遇到一些你当前大模型它自己不太好判断是不是有问题的这个点的话，那么它就会其实就会启动啊，双 ai 对 抗的这个策略。那么 比如说上面我们说这个安全方面的这个双 ai 对 抗这个策略，这一点我觉得还是比较好理解啊，因为其实一方面提出啊，一个 agent 来负责来进行审核， 那么除此之外呢，其实像 cloud code 里边儿啊，我们之前就有谈到过它的这个命令啊，它的这个压缩呀过程，其实也都会啊，有这个双 ai 双 ai 对 抗的这个影子啊，就一方提出主张啊，一方面提出质疑啊，然后呢，最后综合出一个结论，差不多会有这样的一个这个过程。 而这个双 ai 对 抗啊，实际上也是现在的关于 harness engineering 啊，他的这套体系里面提出来的一个非常有价值的一个观点啊，就是他会觉得啊，在这个多个 ai 从不同角度啊来进行，呃，那他们分别带有不同上下文啊，然后呢，去协助去完成一个事项的时候，往往有助于啊，提升你最后这个作品的这个质量。 举个例子，比如说啊，我们现在经常会使用 ai 去生成一些这个内容，那么生成内容之后呢，如果你让自己让他自己去 去对自己东西来进行审核的话，其实往往就审核的就很一般啊，但如果你有多个 ai 来进行对抗的话，来进行对抗审核的话，他就往往啊就能够提出很多很正确的意见啊，帮你的内容呢朝向更好更更好的方向去发展啊，差不多就这样的一个过程。 总之呢，其实在 cloud code 的 内部，它其实也是广泛应用啊，一些双 a 对 抗这个策略呢，去约束它内部的这个行为啊，这点确实是，呃，很有意思的一点啊，也是我觉得是一个性价比很高的一个策略啊，因为它其实并不会特别复杂啊，但是它能够显著提升你当前 agent 的 这样的一个这个效果，哈哈，是这样的一个情况， ok， 好， 这个呢啊，是关于安全是怎么做的， 那么紧接着还有最后一个问题啊，就是关于他的这个知识商增怎么去解决？哎呀，这个知识商增呢，其实是个非常呃困扰大家的一个这个问题哈，就比如说， 那我们现在啊，假设开发一个项目，呃，这个开发这个项目使用 qq 的 开发一个项目啊，那么呃，前一两千行代码写的可能还是比较顺利的啊，也不会出现什么知识商增的这样的个问题啊，反正就是代码也不是特别多啊，大家一看也能明白是什么样的东西做的呢，可以说是又好又快。好，那接下来 这个两千一两千行代码到一两万行代码的时候，哎，你会发现管理就会很混乱啊，一会我这个 a a 阵子就记不得之前的这个信息了啊，一会这 a 阵子 忽略了某些信息啊，给我堆出一个十三代码，然后呢一会啊，这个呃，这部分修改了之后，关联的那部分也没有修改，等等等等啊，就会出现很多很多这样的问题。而如果进一步的到十万行，到这个一两万行，到这个一二十万行代码，这就更加复杂了。 所以呢，其实现在啊，我们在使用这个 agent 在 进行这个开发的过程当中啊，其实很多时候都会遇到啊，他这个知识双增的这样的个情况，那么对于 cloud code 来说也是类似的啊，那么用户在使用 cloud code， 当然他自己其实是个工具啊，他并不是这个项目本身啊，对 cloud code 来说他是个工具，但是呢，这个这样的工具必须要给用户提供 应对，非常复杂，大规模知识商增这样的情况怎么样？很好的去控制你接下来未来 agent 的 长期这样的运行，就比如说我项目可以很复杂啊，对吧？你可以是一个一二十万行代码这个项目，但是对于 agent 来说，你得有能力去解决这个项目啊， 你不，你不能说这个，我，我上来这个上手这个项目就是一团糟啊，乱七八糟啊，然后呢？这个，呃，也也搞不清楚上下文什么啊，然后呢？也写不明白啊，这可能就不行，那么要做到一个围绕着巨大的这个知识体系来进行管理哈，来进行内容输出啊，代码也可以把它理解成是内容生产的一个缓解嘛， 来进行有效的啊，这个内容输出的话，那么其实对于你当前 a 阵的架构就会提出很高的要求啊，这个其实不仅仅是说我需要有更强的这个模型，有更强的模型只是一方面啊，除之外呢，还需要有 harness engineering， 对 不对？约束好他，好让他好好的哎，去做这些事情啊。所以接下来呢，我们需要解决解决第四个问题啊，就是去看如何通过啊，这个 color code 内部如何通过这 harness engineering 呢？去更好的去实现面对知识商增这样的情况，他如何分文别类的来进行很好的这样的处理。 那么首先哈，我们说对于现在的这个比较复杂的任何比较复杂的任务啊，基本上肯定都不是一个 agent 来进行处理了啊，肯定是很多个 agent 来进行协调的这样的一个处理啊。所以呢，对于 carco 来说啊，他去应对啊，这个知识商增这样的个情况，应对比较复杂，大型代码的或知识类的这样的项目，那么他肯定也是会考虑啊，使用多个 agent 来进行运行。 那么在 cloudco 内部，它的 agent 的 运行模式，其实现在啊，总共是有两种模式啊，一种呢叫做 sub agents 模式模式啊，一种呢叫做这个 agent teams 模式啊，这两种模式其实是不一样的。那么所谓 这个 sub agents 这样的个模式呢，在 cloudco 的 内部，它的这个运行的逻辑是，它会把这些 agents 把它看成是呃这个主 agent 的 一个可以调用的工具啊，它它它它 agent 当然是可以是一个工具了啊，对不对？ 那么它如果我的 sub agent 作为主 agent 一个可以被调用的工具的话啊，那么接下来我在运行的过程当中啊，这个过程其实就会呃非常的简单，对不对？我需要它， ok， 我 调用它，然后给它，给它输入上下文，然后它就进行运行就可以了， 那么这个时候 sub agent 跟主 agent 是 不会共享上下文的，那么 sub agent 它不管运行了多少，它最后呢就会把它最终运行这个结果提交给原来的主 agent。 举个例子啊，比如说 大家都知道，对于现在的 cloud code 来说啊，它有这个非常强的呃这个 deep research 这样的能力，对不对啊？非常强的这个呃深度调研的啊，广泛来进行一些搜索这样这个能力。但是其实在呃这个 呃 cloud code 的 内部，这个 deep research 是 由一个单独的 agent 来完成的啊，只不过呢，这个 agent 是 一个 sub agent 啊，它呢是能够被工具呢，能够被各个不同的 cloud code 来进行调用啊， 么样的一个这个情况，也就是说当你如果你需要围绕一个东西来进行深度调研的话，那么这个时候呢，主 agent 啊，实际上是会给一个 sub agent 啊，去发布这样的命令，让他呢去调用自己的网络工具来进行海量调研，调研完了之后呢， ok， 把信息在汇总给你。原来的 agent 是 这么样的一个过程， 当然除了啊这个，呃 sub agent 啊，呃，除了这个 deep research 这样的 agent 之外呢，其实对于 cloud code 来说，它还有很多内置的一些这个 agent 啊，还有这个 plan 啊，它也是一个 agent， 等等等等。 那么不同的这个 agent 啊，它和你现在用的这 cloud code 之间唯一的区别就在于说不同的 agent 呢，它可能它的这个上下文哎，就是 agent agents 点 md 呢，这个东西呢，是不一样的啊，你可以这么来进理解啊，只要它的 agent 点 md 是 不一样的啊，或者它的这个 cloud md 是 不一样，那么它呢在运行的过程当中所调用的上下文，其实就跟你是不一样的啊，你可以这么来进理解，那这个时候呢，这个 agent 啊，就是个全新的一个这个 agent， 这个呢是第一种模式叫 sub agent 的 模式，那么说实话还有种模式啊，是呃，在呃这个今年年初啊，伴随着 cloud 四点六啊，这这个这一系列模型发布的时候呢， anselp 一个主推的一种新的这个模式啊，叫做 agents team 这个模式， 当然哈，这个 agent teams 这个模式呢，其实现在也被称为叫做这个呃，这个 agent swarm 啊，这样的个模式啊，对不对啊？这个 a， 呃，刚刚我们说了，这个子 agent 呢，跟父 agent 呢，它之间没有上下文共享啊，这个我们刚刚也说过了， 那么第二种模式呢，叫做这个 agent 子 agent teams 这个模式啊， agent teams 这个模式呢，它呢其实就不再是这个副 agent 的 调用子 agent 的 这样的一个这个这样的一个这个过程啊，那子 agent 也不是说以工具这样的形式被副 agent 的 调用 它的所谓 agent team 四个模式呢，实际上所有的 agent 呢，都是平等的啊，都是有一个自己维护的独立的上下文的啊，然后呢会有一个主 agent 啊，通过对话啊，去调用不同的这个子 agent 来完成对应的这个事项。然后呢这个子 agent 呢，跟跟主 agent 的 之间这样通近呢啊，实际上是只会发送结论啊，但不会发送上下文。 那么通过这样的个方式其实也是能够很好的去进行不同 agent 的 分门别类的上下文的这样的管理啊，以免上下文交叉啊，所带来的这个呃知识的商增啊，或者这个这个行为轨迹的这个爆炸呀，类似这样的情况。并且呢，目前来说对于 cloud code 来说，它 只有啊一个呃，它它的这个 multi agent 的 这样的模式啊，觉得 agent teams 这个模式啊，只有一种架构的方式，就是一个主 agent， 然后连接一系列一系列的这个 agent 啊，一系连接一系列的这个 team mate agent 啊，就一系列的队长啊，剩下全部都是队员，队员， 然后呢队员跟队员之间啊，是不能够相互通信的啊，然后呢队员跟队长之间啊，是可以相互通信的，所有的工作或者所有的结果都是由主 agent 啊，去给各个不同的子 agent 来进行分发啊，它目前呢是这么两种模式，那么为什么会有这两种模式出现哈，其实也是基于现在的 cloud code 啊，他们可能长期的这个实践 啊，之后最后得出来的这个结论啊，就是会发现我们刚才的啊所说的这两种模式啊，这个是我们刚刚所说的第二种模式 发现。哎，这两种模式呢，其实是最呃能够结在这个确保稳定性的这个情况下去节省 talkin。 而其他啊，大家也知道有很多的一些这个，比如说现在这个 multi agent 呢，有很多的这样的架构，对不对啊？刚才这个架构呢，是一种指挥官式的这样的架构，一个 agent 连接多个 agent 的 这个架构啊， 除此外还有啊，类似于这个蜂巢这种架构，很多 agent 呢之间呢都可以彼此相互通信的啊，这样架构像这些架构呢，目前还没有去集成啊，他也可能也是觉得说这些架构呢，可能运行起来目前来说还不是很稳定。 那么通过啊，我们现在的啊这两种基本的这个模式呢，可以说 cloud code 啊，就能够解决在不同场景下使用不同的 agent 的 一个基本的这样的一个流程，但是呢这个流程还不够啊，我们这个流程，其实所有的咱们的用户啊，只要你使用了这个 cloud code， 都能够感受到 有这样的一个这个流程，那么除了啊有这个流程之外啊，我们说对于 cloud code 来说呢，它还有非常强的一个 talkin 的 一个管理的这样的一个机制啊，哈哈，这里其实就涉及到啊，非常有趣的一个点啊，就在于说有很多同学经常说啊使用 cloud code 啊，这个 talkin 爆炸啊，是吧啊，这个这个动不动这个 talkin 就 不够用了， 哎呀，但实际上 talkin 已经尽力了啊，因为它在它的这个系统里面其实已经有非常非常多啊，这个关于如何去 啊，如何去节省，你当哎，不好意思啊，如何去节省你当前的这个呃 token 的 一些这个措施啊，但是呢仍然啊还是会面临着啊，大家经常会使用这个 token 的 时候感觉 token 包大这样的这个情况啊，当然这个其实也不是很重要啊，重要的是我们需要去看啊这个 anselpik， 那 他们的 cloud code 是 怎么去尽力去节省你的这个 token 啊？那么懂了我们刚刚所说的他们这两种 cloud code 啊，这样的 agent 分 配机制之后，我们接下来看啊，它是怎么样去很好的去啊，把控你现在整体的这个 agent 消耗的。 那么首先哈，我们说刚才的这个副 a 证跟子 a 证的上下文隔离啊，这个呢，其实呃就能够很好的去这个呃避免啊它上下文交叉感染，然后同时也能够去避免单个 a 证过长上下文的这样的一个问题。当然最最最最精彩的实际上是这款就是 关于它的共享 talkin 经济学，哈哈哈。啊，什么叫共享 talkin 经济学啊？这个是什么样的一个意思？那么我们都知道啊，现在对于一个 agent team 的 这样的一个系统啊，实际上你的 这个 agent 呀啊它长什么样的都有啊，对不对啊，我各式各样的这功能的 agent 都有啊，那呃， agent 一 号啊，一号跟 agent 二号啊，它们呢，或许有一些内容是一样的啊，那么或许有些内容呢也是不一样的啊，有的时候呢，这个啊，它有一部分啊是重叠，有一部分也是不重叠的， 那么在这样的一个基本的的这个形态下啊，其实呢， cloud 内部，它会有一个非常巧妙的一个这个分辨啊，它呢会把所有的 agent 稳定的缓存的一些指令区都是共享一套存储策略，你可以这么来理解， 就相当于是一个模型，它运行的时候呢，它有一个快照啊，然后呢从这个快照的时间节点开始啊，那么接下来或许会分呃，或许会分化为很多不同的这个 agent， 那么在这个快照内部，它们的记忆是完全一样的，只不过呢是基于这个快照这个点哎，有的 agent 输入了 a 指令，有的 agent 呢输入了 b 指令啊，然后有的 agent 呢输入了 c 指令， 那么在这快照之前，它们其实保存了同一个这个模型，那么它们通过输入不同指令之后呢，才演化出不同的模型去维护不同的线来进行服务啊，你可以这么来进行理解啊，所以呢，它会在里面，它会在整整个 agent 运行内部去构建一个啊，所谓叫稳定区 的一个全局缓存的这样的一个东西啊，这里面就是会保存所有的 agent 啊，大家共有的相同的这样的一些这个内容啊，然后同时呢， 每一个 agent 都是在全局缓存的稳定区基础上啊，加上一些自己动态的一些这个指令啊，或者自己不一样的这样的一些这个东西啊，然后呢再构成它的上下文啊，咱俩进行不同的这个响应啊，以此呢去构成啊，它的一个提示词这样的一个缓，类似于像提示词缓存的这样的一个机制，去节省它整体的这样的 talk， 其实哈所谓提示词缓存也是这样的过程，对不对啊？就是我们在调模型的这个时候呢啊，你有的时候输入的后面这个提示词呢，跟之前提示词一样的，有些提示词呢，是已经加载到你当前上下文里面之后啊，已经加载到当前上下文里边了，你接下来就不用重复来进行加载啊，这个这个过程其实跟 cloud code 的 内部所建立的啊，所谓这个稳定区跟动态区呢，基本上是 啊差不多的这样的一个这个状态，然后对不对啊？他他有很多的啊，这个这个稳定区指的是什么啊？什么基础指令啊，工具定义啊，全局规划呀，这个都他他不会在绘画中这个反复的变化的啊，都是稳稳定区内容啊，然后动态区指的是绘画特定上下文呐，这个环境状态啊，用户的不一样，这样的个指令啊，等等等等啊， 会有这样的一个这个方式，那么通过这样的一个啊， fork 共享这样的一个方式哈，它呢其实比普通的啊，这个 agent 如果我们在进行多 agent 运行的时候呢，它的这样的状态呢，其实会节省非常非常多的这个成本啊，这个呢，其实是它开源了之后有很多人在进行计算啊，计算它现在内部的多 agent 的 协助过程当中所消耗的 talk 的 这个成本 差不多啊，五个子 agent 约等于一个额外的 agent 的 这个成本，呃，这个五个子 agent 约等于一个一个额外的 agent 的 这个成本，它并不是说我增加了五个 agent， 然后呢就跟一个 agent 的 成本是一样的，不是这样的啊，它指的是如果我额外增加五个 agent 啊，那么就跟，我，那么就跟啊这个呃，在我们现在的这个共享缓存的这样的个 之下啊，那么呢这五个 agent 这个成本差不多能够降低百分之八十啊，你就这么来进行理解就可以了啊，那么这个呢是关于现在的 cloud code 啊，它的内部提示内部的啊，这个提示缓存的这样的一个这个技术啊，那么这个这项这个技术呢，实际上在它内部的这个实现，实际上非常的这个巧妙哈， 完整的这个实现的内容在啊，我们的这个呃题日词缓存的啊，这样的个 t s 文档里边啊，这个大家回头可以自己去看一下啊。总之呢，现在面对着多 agent 里边的非常复杂的啊，系统题日词，它也是采用类似题日词缓存这样的个技术啊，然后呢来进行一个 呃费用上啊，或者 talkin 上的这样的一个这个优化，那这个呢？好，我觉得也是。呃，这个这个功能其实属于一个非常进阶的一个功能哈，我们现在很多大家的这个普通的一些 a 智能在进行架构的过程当中，可能暂时都还用不到啊，这么复杂的一些这个功能啊，但但这功能确实也是我就觉得非常精彩，然后值得大家来进行一个学习的 这样的功能， ok， 好， 那么最后呢，还有关于啊，它的各种子 agent 运行这样的个模式啊，什么在呃县城内来进行运行啊，翼步后台来进行运行啊，远程执行啊，都是可以的啊，然后呢，这个进城内和翼步后台都是你可以操作的啊，远程执行呢，是需要放在 i s r t。 的 服务器上来进行运行啊，这个呢， 也都是 ok 的 啊，总之它的很多的 agent 呢，是支持不同类型的这样的个运行的模式的啊，然后呢，下面还有这个 mailbox 啊，关于它点对点通信的这样的格式。呃，这个的话大家可以自己去看一下哈，这个的话，它主要是些工程上的一些这个说明啊，我们就不展开说了。 那总之呢啊，其实它现在啊有非常多的一些对于当前 agent 的 一些提示词缓存的这样的一个这个技术，然后呢去减少你整个的在面对知识爆炸的这样的情况下，对不对啊，深层非常复杂，多 agent 的 写作体系的过程当中啊，减少整体的 talk 的 这个消耗，这个呢也是呃，我会觉得啊，非常精彩的一个这个实现， 当然最后我们还有一个啊，非常有趣的一个，哈哈。啊，也是最近啊很多同学这个热议的一个这个话题啊，就是关于说你的这个 apple pick 现在一不小心开源了自己的 cloud code 啊，那你的这之前发的那么多技术报告对不对啊，个个看起来都很厉害啊，你的技术报告在你的 cloud code 里面实现了吗？哈哈，这里其实是非常有趣的一个这个啊，有趣的一个 东西哈，首先啊，对 antalfa pig 来说，他的这次开源还是能看得出来他还是非常实诚的啊，因为绝大多数的他之前自己提的这些技术方案啊，在 cloud code 里面都有非常非常好的这个实现啊，教科书般的这个实现。比如说他 最开始讲的啊，这个 context engineering 啊，这个呢，是他去年十月份发的一个这个技术博课啊，然后讲他自己内部他自己的 context engineering 怎么做的，这个是对应的我们的整个的。呃 呃，这个 cloud code 的 架构解读第一部分啊，当时我们去讲的那部分的这个内容，对不对啊？这个呢，他技术报告里面提的内容哎， cloud code 里面都实现了，然后同时呢，他的安全与成本控制，就是我们三四部分讲这个内容啊，他在里面也实现了， 然后呢，多 a 证的对抗啊，他其实也有一部分的这个实现啊，只不过呢，他现在这个多 a 证的对抗没有他现在这个博克里面这个讲 那么强就是了啊，他博客里面说这个，呃，这个 g n 对 吧啊，生成对抗网络的三 a 阵的这个对抗的这样的一个这个形式，目前这个形式呢，在卡扣的内部还没有实现啊，但是未来呢，应该是会逐渐来进行这个实现的啊，这个大家若感兴趣的话可以去 看一下啊。然后同时呢，对于当前的 color code 来说，还有些同学会比较关注于说他现在啊，勇于他，其实，呃，尽管他这个泄密的是二点一点八八这个版本哈，但实际上这个版本里面其实有很多未来的功能，这规划啊，也能看得出来未来 color code 他 会朝哪方向去进行发展啊？就比如说像主要的啊，这个最为核心，也是大家最 看好的一个方向啊，是叫做主动式的这个 agent 啊，什么叫主动式的这个 agent？ 这个说起来啊，这个这个说简单一点啊，感觉就像这个定时任务一样啊，就是他呢会这个定时来进行响应啊，但实际上主动式的 agent 呢，没有那么简单啊，他呢实际上是会主动发现问题啊，然后再来 主动的来进行处理啊和这个解决啊。那比如说我们现在去构建很多的开发很多项目，或者做很多的这个事情，你要用这个 agent 做很多事情啊，你往往是 先跟他说怎么做，做完了之后你跟他说你再检查一遍啊，他再检查一遍，检查一遍之后呢，你运行了一下，发现出问题，你跟他说， ok， 你 再写几个测试这个视力，然后他测试视力，测试完了啊，发现有问题去解决问题啊，然后呢你再不断跟他说啊，然后他就不断去解决各种各样的问题啊， 这个呢，其实是属于你问我答的这样的一个状态。而主动式的这个 a 阵呢，他呢其实会发现当前运行过程当中所存在的问题啊，或者他觉得他现在需要去解决的一些这个问题啊，会主动的向你啊来发起这个请求啊，会主动的去完成一下这个事项啊，这个呢，是所谓的这个主动模式啊， carras 的 这样的个模式 啊，这个模式呢，现在还属于规划的过程当中啊，这个呢，其实未来啊，应该会这个上健啊，应该又是一轮不一样的啊，这个 a 政策的使用范式的 这样的一个调整，那么除此之外啊，还有啊，这个什么循环的这个引擎啊，循环这个引擎应该很快就会上线啊，这个其实就跟这个 heartbeat 啊，或者是 crm 定时任务其实是比较类似的啊，就是这个，呃，以这个持续不断的啊，来进行一个运行啊，还有呢，关于这个，这这什么成本 感知让步等等等等啊，这个呢，其实是关于他的一个成本优化的这样的这个策略啊，指的是我提示词换成，如果换成特别久，但是始终没有用到啊，他可能就考虑把这个提示词换成给删了啊，这样的一些这个小的优化，这个点啊等等等等。 然后同时啊，它还有一些啊，这个呃，这个呢，其实主要是它的这个云端的啊，就是服务器上的这个 cloud code 的 一些优化的这个工作啊，这个呢，我们就呃不不 展开来进行讨论了啊。然后呢，这个 skills 的 这个显见的这个显示，这个其实是一个非常非常有效的一个功能哈，这个功能我相信之后上线之后呢，肯定也会对我们现在开发工作会有很大的这个很大的一个促进作用。那么对于多 呃工具啊，或者多 skill 的 管理啊，实际上是现在所有的 agent 都会面临的很大的一个这个问题啊，那么对于像多 skill 的 管理，之前有很多的不同的厂商些提出不同的这个方案啊，然后呢？呃，那么现在啊，对 anfropack 的 他们其实集成了一个更加前沿，他们也会觉得很有用的方案，叫做 skill 渐近显示， 就是在未来啊， clock code 在 运行的过程当中，你甭管你给它绑定了多少个 skill 啊，你给它绑定了一百个也好，它在运行的过程当中，它会根据我当前这个项目推进的情况有选择掉一些这个 啊，然后呢让他每次运行的过程当中去选择那样的这个 skill 这个时机啊，或者选择这样的一个 skill 的 这个时间点来进行一个缩短。好，这个呢是所谓的 skill 渐近渐近的这样的一个显示啊，它呢是能够去进一步的优化你当前每一个 agent 的 上下文啊，同时也能够提升 agent 的 响应速度啊。这个刚刚有同学问到说 cloud 为什么响应速度这么快啊？他代码这么多，为什么响应速度还这么快啊？这个，这个对吧？还有很多这方面优化这个措施啊，所以他响应的速度 啊，是这样的一个这个情况。 ok， 好 啊，这个呢是关于啊他现在的很多未来功能的一些规划啊，当然还有一些这个有趣的功能，对不对啊？赛博宠物啊，赛博宠物呢，这个我们刚刚看过了啊，这个赛博宠物大概就长这样啊，大家可以自己看一下啊，这个呢就是 cloud code 的 一个这个页面啊，然后呢就输入这个呃，八底之后， 然后他就会给你整出一个呃，这个出来一个这个小宠物啊，差不多这样的一些功能等等等等， ok， 行，那这个呢就是关于整个的啊 cloud code， 我 们在今天有限的这个时间点时间里边啊给大家去讲解的 cloud code， 就 我个人认为非常精彩的一些这个架构啊和我觉得啊会对我们后边的啊，这个主要是非常进阶，非常顶尖的，大家来进行 the agent 开发的时候啊，一些这个启发，但是下面啊还有一些可以附用的一些 ai agent 开发的这个模式的一些这个表格啊，大家如可以去看一下，如果你们现在进行开发的时候有类似的一些需求的话，那么你可以考虑参照 cloud code 啊来进行实现。然后同时呢关于 cloud code 啊，其实我们之前没有讲过的一个点呢，暂时说有很多同学会呃比较 关注于说，哎，我现在有拿到克拉扣的这个原码，之后怎么样来接在在本地来进行一个这个部署，对吧？啊，那么首先好，我们说克拉扣的你是可以在本地来进行一个这个呃 build 来进行一个部署的，那么我们再给大家参考资料里面其实有啊，这个是没有什么问题的，但是呢，你的实际的运行过程当中仍然还是需要访问远程的 ansore pick 的 这个模型的这个服务啊，才能够来完成响应和完成认证啊。当然如果你是使用国内的模型的话，可能就没有这样的一个问题，这是起的这是一个， 第二个呢是呃这个东西哈，你最好用的话还是这个呃低调一点啊，因为他确实不是一个 呃完完全全的符合版权的这样的一个这个事情啊，这是为什么？我公开课可能没有去讲啊，拿着原码怎么去进行这个部署，跟本地运行的非常核心的一个这个原因不太适合啊， 这么公开这个场合啊，大唐起鼓的，我们来讨论这样的问题啊，但是呢，我们出于学习的目的，对不对啊，好好的研究一下内部的这个架构啊，给予我们未来开发的一些这个启发啊，以及呢积累一些这个经验。哎，这个还是非常不错的啊，这是没有什么问题的。所以啊，这里啊他有这个八个架构模式啊，如果大家感兴趣的话啊，可以考虑啊，去进行一些 啊，进行一些这个选举啊，或进行一些这个实现这八个架构模式基本上也就是啊，我觉得我们在读完啊 cloud code 的 这个架构之后哈啊整个的这个原码之后，最核心的一些这个启发啊，首先第一个分层降级防御策略啊，第二个呢，分层知识注啊，第三个知识商的这样的一个管理啊，认知商的管理，对不对啊？这个后台做梦啊，整理记忆 啊，还有什么众生防御啊，这个双 ai 对 抗啊，还有感知缓存架构啊，还有这个编排者模式啊，编排者模式，我们刚刚说的这个 multi agent 啊，一个主 agent 分 配多个 agent 来干活这样的个模式。 然后呢还有这个能力边界啊，既架构边界啊，等等等等这样的一些这个模式模式啊，这模式下面都有对应的他的一些这个啊使用的方法和对应的这个方案啊，大家如果感兴趣的话，可以自己去看 下。然后呢我在我们前文里面也都给大家指明了对应的不同的这个方案里边啊，他对应的这个原码的位置啊，大家可以去看一下。总之呢其实对于这个原码来说，你是很难 这个啊，通读的啊，这个其实非常非常困难啊，你只能够根据说 ok， 我 们现在啊，可能大家提炼出了一些比较好这样的模式呢，顺藤摸瓜啊，然后呢来进行一个读取啊，来进行学习，来进行借鉴， 好，那么到这啊，关于 cloud code 啊，它的一个源码的一个这个解读啊，我们这里是拎出了一些这个亮点，对不对啊的这样的这个解读呢啊，就差不多啊，告一段落了啊，我们就打一波广告， 那么也欢迎大家啊，报名由我跟沐雨老师啊，还有啊，还有志杰老师，我们共同来主讲的啊，二零二六大模型 agent 开智能体开发实战课啊，这样的一门付费课程 课程啊，是我们三位老师共同来主讲啊，是一门一百个小时以上的完整体系大课，那么今天我们其实讨论了非常非常多啊，关于大模型 a 智能开发相关的一些这个内容啊，当然我们今天讨论的呃，可以说非常难啊，非常复杂，而且很多都是行而上啊，都是一些理论层面上的啊，这样的一个这个东西， 那么啊，大家如果接下来想进一步的来进行深度的时间落地啊，或者你是想从零开始来学习大模型 agent 开发，就未来想要去参与到啊这个大模型 agent 技术岗位当中去的话，那么那么也非常欢迎大家啊，报名这样的一门啊，由我们三位老师共同来主讲的大模型 agent 的 开发实战课， 那么课程是一百个小时以上的完整体系大课，能够帮大家零基础入门，然后直达目前顶尖大厂大模型 agent 的 开发中高级岗位能力要求的这样的一门课程， 那么这门课程啊，其实我们现在已经开设到第二十四期了哈，这今年的这个春季班啊，已经是第二十四期了，我们从二三年的这个五月份啊开设第一期到现在啊，已经 这已经是将近三年的啊这个时间了啊，三年的时间里面已经也是有两万多名的学员报名了我们这样的一门课程，也有非常非常多的学员啊，现在是已经是加入到啊我们大魔仙 a 智能开发的这样的一个技术岗位当中来了，那么这门课程呢，是可以帮他零基础入门来进行的学习，然后呢可以全方位淬炼大家 大模型 a 证的开发的啊能力的技术体系啊，那么这本课程是可以帮大家零基础入门，然后直达目前顶尖大厂的五十万年薪的大模型 a 证的开发岗位能力要求的 这个五十万年薪啊，这个我们不是随便说说啊，我们也不是随便糊口的个周了一个这个数字出来啊，是因为我们团队其实也是在进行大模型 a 证岗位这样的招聘啊，我们 课程里边讲解的内容就是我们团队的岗位的要求啊，那么那其实我们今年金三银四的内容就是我们团队的要求啊，那么那其实我们今年金三银四的学员群里先 已经进行了很多轮的这个招聘啊，我们招聘要求非常简单啊，大家只要是学了我们的课程啊，学了百分之六十到百分之七十以上啊，就可以啊加入到我们公司团队里面啊，来进行一个这个工作了啊，就可以顺利的拿到大模型 a 证的开发的岗位的这个 offer 了啊，所以呢，我们这样的一门课程是完完全全严格按照目前顶尖的 大厂的技术岗位的要求呢，进行的内容的设计。那么这门课程啊，总共呢是六个模块，我们先给大家看一下啊，现在这门课程完整的课程介绍。 首先啊，第一个模块呢，是来会讲解啊，关于现在顶尖的大模型的一些基本的技术入门啊，包括顶尖的在线大模型的 a p i 的 接入使用，本地开源模型的部署和使用。然后呢，智能体 a 证的开发的理论基础和基本开发工具，然后呢， rack 解锁增强技术啊，开发入门等等等等啊，这是第一阶段，然后第二阶段我们会进一步的来探讨啊，关于热门的 a 证的开发框架的上手实战啊，包括一些零代码啊， d 代码的开发工具啊，像这 codes， define， 还有 n 八 n 呐，也包括那一些顶尖的 rack reg 框架啊，主要是拉玛 index 啊，在开发时代也包括新兴的 agent 开发框架时代啊，像这 agent sdk 啊，还有 agent school 啊，还有 adk 等等等等。然后同时啊，还包括工业级的 agent 开发框架啊，这主要是 long chain and long graph， 那 么这个当然是我们会准备主讲啊，这样的开发框架，那么刚刚啊，我其实 弹幕上啊，有同学在问到啊，说啊，我们能不能够使用 long chain 来复现一版的 cloud code 呀等等等等啊，其实我们课程里面已经使用 long chain 就 复现了一版 open cloud 了啊，然后呢，我们课程里面也有啊， cloud code 的 这个复现啊，只不过呢，使用 agent sdk 去进行的这个开发。 然后呢，当然底层开发思思路其实是一样的。好在我们课程里面啊，我们会从头跟大家去讲啊，关于最新版 long chain 应该做出来进行使用啊，然后呢，如何啊？去复刻这些顶尖的这个，呃， agent 啊，就是这一些像 open cloud 呀，还有 cloud code 呀，这一系列 agent 复刻的这个核心的思路啊和方法 啊，同时第三个第三个板块，我们会进一步来讲解啊，关于工业级的 agent 开发境界的这个技术，包括智能体的内部的啊，多工具的管理呀， m c p 工具的这样的一个使用啊，包括啊，这个 agent， 呃， reg 进阶的这个技术实战呢，包括纯文本的解锁优化啊，包括图文混排的 pdf 解锁啊，多多多模型的 pdf 解锁，结构化数据的解锁和 graph reg 基于知识图谱的解锁啊，还有视频信息解锁等等等等。 那刚刚啊，就有同学问到啊，说我上下文特别特别长啊，然后呢，呃，我们怎么样啊，去这更好的去读取啊，或者是去获取上下文这样的信息啊，那么要么你就是进行 compact 啊，压缩对不对？要不的话，你可能就是采用 reg 技术啊，来进行更高精度的这样的这个解锁。 好，那么再往下啊，还有关于智能体长短期记忆的这样的管理啊，和智能体上下文工程，这都是构建我们智能体直观重要的相关的这样的技术。再往下啊，还有关于多智能，多智能啊，记忆多智能 某体 agent 的 系统开发啊，对不对？然后呢，像对于现在的啊，这个 cloud code 来说啊，它呢其实只有一种啊，这个某体 agent 的 系统就是所谓的 supervisor 这样的架构，一个主 agent 不 负责干活，负责分配活啊，剩下很多的啊，这些 agent 负责来进行干活。 那么除此之外啊，我们说其实还有啊，像这 handoff 的 这个架构，还有这个 router 架构啊，还有 network 架构等等等等啊，有这四种主流这个架构，那么这些架构呢，都会在我们正科里面啊，来进行讲解介绍。那么 再往下啊，还会包括啊，会讲解关于大冒险高效微调啊相关的这样的内容啊和呃，紧接着啊，我们这这个呢，就是我们第三个模块内容啊，第四个模块呢，我们进一步来讲解关于工业级的大冒险 a 阵的部署上线啊相关的一些这个内容，包括 啊，像智能体项目部署上线的这个基本理论啊，包括智能体开发部署上线全部的这个流程对不对？好，从最开始的前后段功能设计啊，到这个接口的这开发啊，到前后段的连调，到最后的项目上线，一整个完整这个流程啊，然后也会来讲解关于两大的 容器啊，交啊，两大容器化啊，这个交付工具这样的实战啊，主要是刀口跟 kbs 的 这样的使用，同时也会来介绍关于智能体的追踪和优化相关的这样的内容。 同时这门课程我们呢现在总共呢还有啊，总共呢是十大项啊，工业级的这个实战的这个案例啊，分别是长文档啊，定制化文档编辑 agent 啊，然后文档审核 agent 啊，图文视频 agent， 语音交互 agent 啊， deep research agent 啊，然后呢数据分析 agent， 然后啊数据分析格式化 agent 啊，垂玉的 agenta reg 系统啊，多模态 reg 本地知识库解锁系统啊， nintendo pro ppt 生成系统啊等等等等，然后同时还会有四大项， 这个百万用户级别的啊，这个商业化的项目，工业级项目实战啊，分别是企业级多模态啊， rek 支付解锁实战项目，然后全新一代智能客服 a 智能开发项目啊，其实我们所有项目都有对应的演示视频啊， 这这这演视频可能会比较长啊，我们这个啊就不展开给大家看了啊，大家可以自己登录我们的主页来进行观看，然后啊包括一比一复刻 mana 通用智能体的啊，这样的项目和啊这个 ai 编程啊跟数据分析 a 阵的开发项目。当然在我们的春季版里面，我们还新增了啊丛林去赴县 open club 啊这样的个项目，完整的相关的内容啊，那么在我们的这个春节班里面，我们是完整的大家去复现了一个啊，这个复翻 openclo 啊，这样的一个这个项目啊，然后呢所有功能呢，都会从零来进行实现啊，这个项目其实就是 呃使用 long chain 啊来进行的开发啊，在开发过程当中呢，我们就跟大家详细去介绍啊，它背后的核心的啊这样的一个理论知识体系。 那么除了啊这样的一门呃大冒险 a 型开发实战课之外呢啊，我们说还有两门课程啊，一门课程呢是 open core 啊，这个技术实战课啊，这门课程呢是由我来主讲的一门啊，这个总共呢是二二二十到三十个小时的啊，这样的 open core 智能 体的应用实战课啊，这门课程是目前是呃，我正在讲解啊，这样的一门联赛更新这样的课程啊，但这门课程其实主要就是来讲解关于 open core 啊，这样的 这个技术应用啊，实战相关的一些这个内容啊，那么 openclaw 这个定位呢，其实和呃 cloud code 还是有些区别哈， openclaw 其实是更加通用的一个智能体啊，它呢其实是更呃有更低的这个使用这样的个门槛，对不对？然后同时呢也能够覆盖更多的啊，一些实际应用的这样的岗位。 那么这个 openclaw 啊，实战课里面我们会给大家介绍各式各样不同类型的这个应用范式啊，和基本上所有工作的各个不同类型的应用范式啊，和基本上所有的课程呢。最后我们还会介绍目前四个 核心的啊，这 open 可捞商业变现的啊，一些这个流程啊，包括全自动的 ai 内容工厂啊，包括这个全自动的啊，公司网站运维和建设啊，包括这什么呃艺人公司的啊， ai ai 员工团队啊，如何进搭建啊，以及呢，包括垂雨 ai 自动化的啊，这个服务开发等等等等啊，这个呢是属于 open cologne 啊，相关的这个技术内容啊，但是 open cologne 其实是一家更加通用的一项啊，技术开发这样的工具啊，或者说一项通用这个智能题使用的这样的个指南，那么和我们刚刚大家所看到的啊，这个 agent 开发实战课其实完全不一样的方向哈，因为 agent 开发实战课其实是更加硬核的 这样的一门啊，这个主要是面向技术人啊，大家如果未来是想做 a 证的开发啊，来去量身定制的这样的课程。但是除此之外，我们还有第三门课程啊，是由木鱼老师来主讲的 web coding ai 编程实战课啊，这个课程，这个啊，重要性就不言而喻了，对不对？这个 web coding 嘛， 哎，这个，这个，去年我们这个时候啊，大家说 ai 编程可能会还会觉得比较早，早啊，时间还比较早，那么到现在啊，大家如果说自己不会 web coding 啊，这个，这个属于是古法编程啊，是不是啊，人类手工编程啊，这是属于非遗传承的这个技术 啊，所以现在我们基本上所有场景里面啊，我们很都会呃，会用到啊，这个 web coding 这样的这个技术啊，都会来进行 ai 编程啊，那这门课程呢，是沐浴老师来主讲的啊，一门可以说啊，已经是开设第二期的 完整的 web coding 的 体系大课啊，然后呢，能够帮大家零基础啊，零门槛啊，上手 web coding 这样的工具，然后呢，开始啊，你的 ai 编程之旅啊，这可以说是现在所有程序员必备的这样的技能了，我们 可以讲解啊，像 course code code 啊，这一系列 ai 编程工具这样的使用啊，然后我们也会来讲解啊，关于像 open code， 对 不对啊，这样的开源的 ai 编程工具，这样的这个使用啊，然后呢来介绍啊，关于 ai 的 skill m c p 啊，这样使用啊，和 像 figma 啊， pencil 来进行前端设计的一些工具啊，然后呢，像以及啊，像这个 openstack， 还有 superpowers 啊，一些非常有用的，非常实用的，能够提升你的 ai 编程的水准的啊，一些这个 skill 的 这个使用啊，也包括像现在 cloud code 啊，它的 agent teams 啊，多智能体协调来进行开发的一些这个方法等等等等。 那么这门课程啊，是由沐雨老师来去主讲的啊，一门课程啊，这个对不对啊？关于 ai 编程的这个重要性啊，这个其实呃已经是非常非常重要的哈，因为其实呃这个不仅仅是现在啊，像 anthonpick 啊，像在国外顶尖的大厂啊，大家是在使用 ai 编程，国内大厂也在用 ai 编程哈， 不仅国国内大厂在用 ai 编程啊，基本上所有的岗位大家都是在用 ai 编程啊，很就是除非一些特特定的这个情况啊，这可能还需要手工编程之外啊，剩下的 ai 编程呢，它已经是属于大模型 a 智能应用的啊，一个非常成熟的这样的一个领域了。 那么在这个课程里面，我们不仅会教大家啊，怎么样从零开始去使用这 ai 编程工具上手来进行 ai 的 编程外部口令啊，同时呢，我们也会 从头啊开始教大家啊，怎么样从最开始能写高质量代码，到做出 demo 啊，到精准的输出啊，到完成一整个完整的应用啊，到推送产品上线啊，到产品二十四小时的这个运行， 到最后啊，对不对啊，全站的开发啊，到运维的完整的这个技能体系啊，写在这么课程里面，我都会来进行详细的这个介绍， 那么刚刚我们给大家看到的啊，像这样的一个复饭，呃呃呃， cloud code 啊， web 这样的一个这个程序啊，其实就是我们当前这门课程里面给大家提供的一个应用的一个工具啊，这是其中一个工具啊，我们这门课程里面其实还很多其他的工具 啊，当然其实这门课程里面我们重点是来讲啊，像 cloud code 怎么样去用好它，去完成一系列的啊，这个开发的这样的一个项目。而啊这是我们的 agent 开发实战课，那门课程里面主要是会讲它底层的原理，一个呢是 进行使用啊，一个呢是底层原理的这个介绍啊，这个呢其实是各不相同，有所侧重的这样的点。当然对于 ai 编程来说，我相信很多同学可能也会有这样的误解，大家会觉得 ai 编程吗？有嘴就行啊，对吧？只要跟他说我要开发什么，他就能完成开发，其实并不是这样，哈哈，现在其实对于很多的 a 证的使用来说，还是有不小的这个门槛的话， 你可能还是需要掌握很多的一些这个技术，然后同时也得积累一些这个经验，然后才能够完成一些很好的产品这样开发。 大家现在看到的都是我们当前课程里边会给大家讲解的啊，一系列这个产品的这样的一个这个开发，那么这门课程啊，我们就会好好的跟大家来介绍啊，关于从工具的使用啊，到我们现在前沿的实践经验的沉淀和总结啊，一整套完整的 web coding 相关这样的内容。好，那么以上啊，就是我们这三门啊，付费课程的内容介绍啊。
1179九天Hector
07:29查看AI文稿AI文稿最近不少朋友在问，想用 openclaw， hammers agent 这类本地的 ai 框架，本地跑大模型，自己搭建 ai 服务器，无成本的养虾，到底该选用什么样的显卡，配多大的内存才够用？ 大家好，我是根五，今天一次性给大家讲清楚，主流的开源大模型分别需要什么样的显卡和显存，搭配多大的电脑内存，新手也能照着直接配。本视频仅提供硬件的选型参考，不构成任何构期的建议。我用三个最主流的模型，一个是 deepsea， 一个是千万三点六，还有一个是 j m 四， 这满四档，然后六六个精度档位，一个计算公式，争取一次性把本地极限大模型的显卡该怎么配讲清楚，本地部署模型的优势也就不言而喻了。一个是一次性投入，永永远不需要花钱啊。第二块就是这个数据的隐私可以得到保证，第三的话，呃，更低的延时响应，因为他无需网络啊。 那显存的这个耗损该怎么计算啊？最最重要的就是模型的权重，也就是说我们的参数量乘以每参数的质结数。我举个例子啊，我这里用 j 买四二十六 b a 四 b 杠 it 这样一个模型来举例子啊，我 j 买四 二十六 b， 这个二十六 b 是 代表两百六十亿的参数，这个 it 是 代表他是一个就是没有经过量化的一个基础大模型， 正常他是 f 啊，他后面他还有一个参数叫 f b 十六位，你十六位的话，我这里应该就乘以乘以个二，也就是说二十六 b 乘以二是大概首先就要占三十多 g 的 这样一个 显存啊，我把它加载去啊，什么都不，什么都不做，那就乘以二二六一十二，那就是五十多啊，五十二 g 的 这样一个显存， 然后再看前面，再看这里，然后再看到这个计算公式啊，模型的权重，也就我已经加了个五十二 g， 然后再加上 k v 缓存，大概是三到七 b， 再加上激活缓存，那大概就是六十多 g 的 一个总显存。我们来看一下活动监视器，把它调度出来，你看这里快花到了七十个 g 了， 六六十九个这个显存，六六十九 g 啊，大概稳定在这个七十 g 以内啊，七十 g 以内，大概是稳定在这个六十八 g 左右啊，六六十八 g 的， 这个可以说今天 你能干什么吧？就让他说一些话，是吧？可以看现在已经超过七十 g 的 七十 g 的 显存，然后呢？如果你没有这么大的显存，该用哪些模型呢？这里其实有需要做这个量化，比如说假设我这个这买四量化，量化到了四比特啊，这里是， 这里是它的原声模型，原声模型是十六位，十六位的话，它精度特别高，如果你把它降到四比特的杠四 b 这个这个意思，它就除以二，大概就是我的二分之一的这个显存就可以了，也就是三十多 g 显存就可以跑这个界面试。所以说你的显存如果我的显存不够三十多 g， 只有二十 g 怎么办呢？它会， 它有个叫 mlx 的 一个量，它它有个推理框架，这个推理框架它可以用你的那个内存作为部分显存，它，它代价就是会慢一些，慢一些。假设我在算这个千万三点五啊，假设千万三点五四 b 的 这样一个模型，那我这里算计算公式的是三十五除以二，也就是十七 gb 的 显存，再加上不到十七， 那就是二十多 gb 的 显存，我可以试一下。这刚刚一下子请求那四个，他这个在病房呢，好，然后你能干什么？然后应该现在是好了，好， 大概是他装载模型会有一段时间啊，就是我刚切换模型了，大概是稳定到二十一 g， 所以 说，所以说你还是最好，如果你的显存不大的话，用千万三三点六，千万不要用 jb， 这是五十多个 gb， 五十多个 gb， 它的计算公式核心就是显存的权重啊，这个占百分之八十五以上的这个显存，然后什么 k v 缓存啊，什么激活显存啊，拢一样，这个都占的不太大，不太大。 还有啊，还有一个 d f c 特别提一下，所以 d f c v 四 flash 算是最近开源的最强的一个模型，它是，呃，基本上 接近闭环的这个 g p t 四 o 的 水水水平啊，就是你要下这个全的全能力的话，要把要硬盘准备五百六十 g， 然后它大概显存是怎么算的呢？ 那是二百八十四乘以二。那首先这个一定逃不了啊，首先六百 g 的 这样一个显存是逃不了的，是吧？就是你把它量化到四 b 的 话，也也至少也至少需要一百 一百四十多 g b 的 这样一个显存，再加上日常任务，再加个二十二十 g， 我 估摸着也是要一百六十 g 这样一个显存才能跑得起来的， 对不对？所以说你起码是要去配那个企业级的，企业级的方案了，那这里推荐是用八八个这个这个英伟达的 a 一 百的显卡， 或者是四乘以 a h 一 百的显卡，那才会获得一个比较好的推给大家，他已经非常强大了，非常强大。所以说最后的总结就是你玩一玩的话，个人的话玩玩龙虾呀，或者悍马仕啊，这个差不多有一个 呃，七八十 g 的 这样一个血橙就就够了，但如果是你要做这个服务器啊，对吧？或者是做一些比较复杂的长生任务啊，那肯定是要几百 g 的 这样一个血橙， 那所以说它全精度大概是要五百六十 g 显存，所以说不是普通玩家能驾驭的，我试过了，就我把一个这个精度四 b 的 这样一个 dvd 下楼，肯定我跑都跑不起来，那他直接就报错了，或者你要是强行运行起来，你这个电脑就踏实了， 所以目前来看，千万三点六啊，三十五 b 也是高性价比之王上，大概我这个电脑测试了二十一个 gb 的 显存是最小的，如果你说我只有 这个十六 g 的 币的怎么办呢？那只能你去捡这个大概你只能跑十六币的杠，四币的一个参数，大概你是十 g 左右的这个线分，但基本上你就是一个玩具啊，就是只可以玩一玩，或者我估计养个虾都够呛了 啊。这个模型还是消耗的这个显存特别大，因为我这个是没有量化过的，因为它可以把我这个电脑笔记本一百二十八 g 的 显存把它压干，因为因为我大概是全程是要跑到六十多 gb 是 吧，接近七十 gb， 然后大概内存会占个三十 gb， 也就一百 gb， 所以 说一百 gb 这个是差不多的啊。 好，那不同的预算该怎么选呢？我刚刚说的主要是入门级的就是三零六零啊，一定至少是三零六零，呃， 至少是四零六零 t 吧，因为四零六零 t 它支持是抠抠打技术，抠打的技术还可以帮你节约一些显存啊。所以说你是十六 gb 的 这样一个显存，再加上你的三十二 g 的 内存呢，基本上能够刨起十三 b 的 这样一个模型。 如果是你呃经济比较好的话，建议你去买那个呃服务器，就是最近那个六千对吧？那个六千的那样一个大概是二十三十六 gb 的 一个显存，我觉得就可以跑得起这个 j 满了。 j 满是因为他在那个英伟达的，在这个这个 c u d a 技术的话，他不需要像麦克这么烧钱，这这么烧钱存对 苹果的话，建议你如果要做服务器的话，一定是要选择 max studio 啊，千万不要选这个个人那个电脑，那个 mac 的 这个笔记本那个不是很稳定，就是我一天跑个几小时还可以的。如果你二十四小时都挂了机的话，就千万不要去买这个笔记本，一定是要买工作站的。 最后就是记住这三个话，总结吧，显存性大大于算力，显能算力一定是要大于内存，所以说跑大摩羯先看显存够不够，再看你的抠打核心数。第二的话，量化是神器，四 b 的 话可以帮你降，其实比这个降的要多，我实测大概是降了一半左右啊，质量损失不到百分之十， 所以说平民级的就有些量化更极端，量化到二 b 他 基本上会降百分之七十五，是要降百分之五十吧。最后是看配显卡，对对， 这二十 gb 我 觉得是一个比较合适的中档位啊，也就是说，呃，五零九零、四零九零都是一个起步的这样一个配置，所以说你要是四零六零啊，基本上就是玩一玩而已啊，就做不了什么比较重要的任务。对对对，本次分享就到这里，希望能帮到大家。
211根谷
04:11查看AI文稿AI文稿好，我这几天深度体验了一下，用可老的接上这个 deepsea v 四 pro 之后的效果给我的感觉呢？怎么说呢，在之前最开始时候我用 tree， 我 觉得它非常好用啊，后来的时候我用 vsco 的 里面的 copec， 然后觉得那个非常好用，但是它现在已经出现限额了， 然后后面我用去了，用了 codex， 但是用的是中软战，给我的效果感觉也是一般化吧。直到最后，也就是最近一段时间，我接触到 deepsea 威斯，加上我的可乐扣的我这个组合真的是， 反正给我的感觉就一个字，太便宜了吧，真是太便宜了，可以给大家看一下。我这边的话，这场使用下来啊，就今天一天整整用了三千万头啃， 平均下来是三块四毛九，因为它有这个缓存命中跟未命中缓存吗？啊，有这个命中缓存跟未命中缓存 只用了三块九。三块四毛九，这个价格呢，平均下来每块钱可以换到八百五十七万的头根，这个价格我只能说真香，太香了。这你要是去用 xpt 五点五啊，或者说用 oppo 四点七，这个价格肯定是 太太香了，真是太香了。而且我实际应用下来，包括用克拉克的座椅，下来之后，我发现真的这样之后还挺好用的。当然他也有一个自己的问题吧，就是说他的那个 没有这个图像识别能力，但是我听说后续好像也在开发了，等到后面有这个多媒体功能的话，可能会更好一点，那基本上我感觉就相当于是我们的平替了。 然后这个用下来给我感觉呢，就是现在的算力啊，可能 g p c 公司他们自己想做的，就是去把这个算力打成跟我们以后电费一样的价格吧。我估计以后会这样子，因为他最后的时候不是用深层芯片吗？在下半年的时候大规模的投产，到时候这个价格肯定还会可能还会更便宜点。对， 看看我这边让他做的这个的话，做这个想法集吧，大概是用了十几二十分钟啊，包括前面的前啊前端设计，我是让那个吉米奶三点一 pro 给我做的，然后前段设计好之后，后端功能包括数据库啊，全部都是让这个这个 vc 来做， 然后整体做下来的话，基本上一遍就跑通了，然后你要有问题给他的话，他还能帮你改，基本上不会超过两遍， 而且你后期要什么功能他都能给你加上去。包括你把这个东西移植到我，把我现在做这个页面移植到我之前的那个项目里，他都是可以用的，而且 识别的非常快，然后做的非常准，所以实际体验下来还是非常不错的。我感觉跟我之前用 gbt 五点四差不多，但是你要说有五点五或者奥克斯四点七这种强度吗？应该是没有的，但是他真的便宜啊，是吧？这么便宜了还考虑那么多干嘛呢？ 然后包括我这个坐下来这个想法集坐下来之后，是吧？谁可以输入你的想法？你好，把你的想法记录下来。你好，我是 叉叉叉啊，这些东西包括啊这些前端的话都是，呃，基于在三零一 pro 做的，但是后端这些功能包括它有个 ai 整个分析，还有 ai 表达优化，然后还有这个关联想法，这些 啊都是让第四个 v 四来做了，整整体做下来的感觉都非常好好，包括你后面接这些 a p i 啊什么的，他基本上都能帮你完成，也不会出现什么太大问题。如果这东西丢到车里面做，哼，丢到车里面做，那你这个提示词工程能力得非常的强大才行。对，提示词工程能力得非常的强大才行。 可以看到我们这个现在用这个扣的加 v， 呃，第四个 v 四我感觉是 比较适合那种呃自己搞个人开发或者说在方面感兴趣的人去使用。当然如果你大公司是吧，有些公司它会有这些 呃报销的，那你就去用 g p t 五点五 off 四，四点七嘛，反正公司有报销。但对于我们个人来说，平常如果只用用玩玩的话，我觉得 d b c v 四加上可洛克的真的是一个非常好的一个方案。
7957arkjack～AI学习版
04:04查看AI文稿AI文稿这是一个 github 上十二 kstars 的 开源 a 卷的项目，它最大的优势呢，就是大幅降低你的 deep seek 的 token 消耗量。经常使用 cloud code 的 同学都知道，只要你不是用 a 色的官方订阅方案，你采用比如说 deep seek， mini max 这一类的我们国产大模型去接入 cloud code 的 情况下， cloud code 呢，会让你的 token 使用量啊，不敢说是超级加倍，但至少也是大幅降低你的缓冲命中率，所以你的 token 使用成本会蹭蹭蹭的往上涨。 特别是当你使用 api 接入这种计费方式的时候，比如说 deepseek 现在这种方式，你就会发现你的 token 消耗的这个缓存命中率啊，只有五十多六十多，也就是说其他人说那种百分之九十几的缓存命中率，你根本就达不到。 那么现在 github 上面这一款非常不错的，专门适配 deepseek 的 勾定 agent， 我 今天下载来试了一下，我觉得效果还是挺不错的。首先啊，它这个完成度是比较高的， 也是比较适合新手小白的，他支持中文界面，并且支持工作区切换，如果你是同时在做不同的项目的话， 你可以切换工作区来进行工作。单单这个中文界面啊，我就要给他一个好评。而你的新手入门也非常简单，只要你把自己的 dsp 的 aip 填入你的后台设置，就可以直接开跑，像 call to code 或者 code 这种的，要单独设置开发者模式，不需要也不需要装什么 cc switch 这些东西 就非常简单，它就是专门给 d b c 可以 用的。当然呢，如果你想接入其他模型也可以，就是说需要去填这个模型的 base ui， 也就是接入点。 而在使用的过程中呢，这个模型是支持一键切换，是 flash 或者 pro 的。 我觉得这个 a 卷最最好评的点在哪呢？就是它把这个 token 的 消耗，还有你的钱包余额都在底下展现出来， 在进行 web 缓存的时候，就可以更好知道自己的一个使用状况，避免因为没有钱啊导致这个缓存的中断。而且它还显示了这个缓存命中率，我大概测试了一下，基本上都是九级以上。 那大家都知道，如果你想降低你的 token 消耗成本，那你也需要尽可能高的缓存命中率，因为按照 deepsea 目前的机会方式的话，如果是命中缓存的情况下，你的 flash 只要两分钱一个 token， 如果是 pro 是 两分五，就等于没钱嘛。那么其实很多时候你的对话是可以命中缓存的， 因为上下文很多时候是重复的，并不需要全部空闲。但如果你用 cloud 扣的这类工具，你也知道 a 社现在就搞一些混淆，或者加入一些莫名其妙的字词 在你这，在你这个上下文前缀加入一个提示词去降低你的缓冲率，提升你的投币的成本，就非常的不友好。所以我觉得如果你们现在在使用国产模型进行 white code 的 学习的话呢，我建议你可以先尝试使用这个 agent， 并且使用 dbc 这个模型进行学习。 因为目前来说，从我自己的使用体验来看，我觉得 dbc 是 目前国内一线啊，一梯队的一个比较领先的大模型，并且 他提供的服务是比较稳定的，他会出现各种莫名其妙，什么限速啊，或者什么呃套餐不可用啊，或后面给你变更套餐这样的骚操作。我也有用过其他的模型，比如说智普啊， mini max， 那 么智普是我用过最离谱的模型 啊，我的那个账号呢，我不知道为什么，反正他就各种就是不稳定，稍微跟他多聊几句，他就说，哦，现在模型使用人数过多，所以就给你限速，或者直接告诉你我不能用了，服务非常的不稳定，太离谱了， 我已经决定确定制服全面拥抱 deepsea。 deepsea 在 我使用的过程中非常的稳定啊，没有什么这个限速啊这些乱七八糟的问题啊。 所以梁叔叔的恩情啊，是真的还不完啊。那话说回来，做一个 a 卷人，他的提示式工程跟自己的框架能力也非常关键。比如说为什么大家都喜欢用 cloud code 呢？ 因为 codecode 的 这个框架工程跟它内置的提示词工程，可以大幅度的提升你的 coding 的 成功率。当然呢，这个 recent 现在是一个新兴的一个项目嘛，具体的能力怎么样我们还不知道，但是呢，它同时也有集成这些 skill 的 管理工具， 所以其实你可以把一些不错的这种 coding 的 这个提升的 skill 放进去，这样应该也可以提升你的 coding 的 成功率。如果你在学习 ai 过程中，大家一起交流一下，我是 textfuture， 我 们下期视频再见。
02:41查看AI文稿AI文稿这节课呢，我们来编辑简单的 skill， 准备工作都已经做完，那接下来呢，就进入到实战阶段了，我们先从最简单的开始来实现一个最简单的 skill， 来看如何实现啊？ 首先编写一个 skill 的 目录结构，这是必须的啊，如果没有的话，我们可以自己编写，因为我们这里用的是 cloud code， 所以 我们是要放在这个点 cloud code 的 这个目录下，然后创建一个 skills 的 文件夹。 为什么是 skills 呢？因为一个 agent 可能有很多很多个呃，技能，对吧？所以每个技能呢，我们都可以创建一个文件夹去存储它。左侧这里呢，跟着我们刚刚所说的右键要新建一个文件夹点儿 cloud， 然后在这个 cloud 下面呢，我们再新建一个文件夹叫 skills， 在 skills 下面就可以去创建你的技能的文件夹了，比如我们可以叫 evan creative， 就是 创意，对吧？ evan 创意，那我们可以这样来创建 好，然后在这里边我们要去创建对应的这样的一个结构了，必需品呢，就是 skill 的 md， 对 不对？因为他也说了，这些目录结构并不是每个都是必需品，只有 skill 的 md 是 不可或缺的，并且目录结构是可以自己创建的，我们现在不就自己创建吗？然后我们必须要创建这个， 至于这三个我们暂时还用不到，所以呢，我们先不去创建，我们就创建一个 skill md， 注意重点是 skill 必须大写才行。好翻回来，我们在这里呢新建一个 skill 点 md， ok 就 创建完成了。那这个 skill 的 md 里边我们要写什么内容呢？我们下面已经给大家写好了，就是一个 i n 餐厅的创意文案，因为我们要自己一点点手写，就太浪费时间了，所以我们可以把整个这个内容复制过来，放在这里大概给大家讲一下。好，我们往右转一下， 好，看一下。首先它是用三个横杠用来做呃分割，那这部分呢，可以理解为 它是源信息，哪个源呀？这个源源信息啊，源信息里面包含 name， 包含描述就包含名字，当前技能的名字以及当前技能的描述。为安稳产品生成符合品牌调性的物料。设计创意 啊，当用户说要做某种物料，例如海报、易拉宝、工服、包装盒等，你需要输出这个物料的，呃，设计创意 啊，然后下面这些呢，其实就是它的指令了，之前我们也大概见过，对吧？包含品牌的核心元素啊，你的任务啊，呃输出格式啊，创意 主题、视觉风格、画面构成以及细呃细节建议等等啊，这些你都可以自己去修改啊，按照你的风格去改成你想要的内容。 ok， 那 这个就是我们最简单的一个 scale md 的 文件了。
218热点个人看法
24:35查看AI文稿AI文稿今天这一期我们重点讲怎么样让 agent 可以 有一个高效的大脑，也就是你的第二大脑。其实在这段时间的不停的沉淀过程当中，一直想找好的方案，比如说 cloud or open cloud， 这样在测试下来会发现 啊，它的效率是极低的，而且并没有什么用，所以啊盲盒操作是很难的。 然后最后我们找到一个最好的方案是什么呢？就是 office day 加上，然后去形成这样一套知识库，然后结合自动化 n 八 n 以及非输的一个啊交互优化，通过这种的生活上的日常场景啊去实现。那实际上我简单说一下，这个就是它，这个 office 它的好处是什么？它的好处是首先它对于你所有的 知识和沉淀的过程当中啊，你的很多知识，包括我们用自动化去采集数据梳理，你是没有办法很好的去梳理，这也是一直我在寻找的方案，一个切实可行能解决的方案试了很多， 像以前，比如说以前的时代，我之前跟别人也在聊，就说工业时代是写这个表格，非书表，这是上一个时代的产物，这些它可以加入向量数据库，对你庞大数据库，对文件进行向量缩影，那加快它查找文件的速度，而且它响应是特别特别快的。 好。第三个维度就是它出生成的质量会特别高，在你所有的运营过程中，或者你的生产过程当中，你得到了很多很多的知识，你都需要去沉淀，你只需要很简单的做到头位 给到它，它就可以啊，快速的帮你去建立一套完整的知识库，也就是你的大脑，其实我们可以从这就可以看，实际上像最大的点实际上就是它啊这些产生的这些内容， 比如说像，所以你看他是很大的，对吧？实际上他就是通过这样的一种量子关系，把这些所有的知识点全部串联起来，那你只需要去不停的去跟他，去喂养他，去找一些爆款一些，你只要把你的一套的逻辑给到他， 然后他就会慢慢的越来越聪明，越来越知道你想要什么东西，而且越来越符合你需要的方向，这是 真正的彻底解决了这个 ai 的 运营上面的真正的落地生产的一个场景，而且是持久高效的保存，并且所有的内容是可识化的。比如说像我们在这里结合啊 cloud code 的 相关的这些 skill， 包括一些功能，然后它实际上 它的功能就是实际上和 cloud code 是 一样的功能，比如说啊调用这些啊生图，然后包括调用使用各种 m、 c、 p。 那 就比如说像我们我们的场景里边，比如说我，我去跟他说，我说要去分析一些东西，比如说我们看一下飞书的这个应用场景就很清晰。 比如说我说我要你，你帮我去查找一下飞书，我直接只需要跟机器人去沟通，我说你帮我怎样怎样，然后他就会去 帮你去采集很多爆款笔记，然后自己去做一套你赋能给他的一个思维逻辑去进行。那这一套逻辑不是说你说给他的，而是你去找了很多相关的啊专业的资料，包括你们运营沉淀下相关的一些专业维度，只是 给到他以后，他不停的去做这种量子的关联，然后他的响应速度就会特别特别的快。 然后我们可以看一下，就是比如说像他的这些锁影后，他产生的这些所有的东西，什么叫做量子双链？词条是什么意思？就是说 他所形成的所有的文档，他会产生这种啊 markdown 格式的双链，就很容易的你就可以切换到啊，他的一些，比如说啊相关的一些文档，就 就基本上是毫秒级响应，所以说在 ai 去调用使用的过程读取时候也是相当的快，这就是它的量子磁条的这个底层逻辑，就是这个地方它会很快速的去梳理出来一个很清晰的链路，而且它的功能是特别特别强大的， 而且是这个东西是很容易迁移的，就每个人都可以人手一套，而且你也可以轻松的通过对话，然后去让你的这个智脑越来越聪明，越来越清晰，然后他会根据你传入的很多知识点啊，然后快速去查找。 那我们可以看一眼，比如说举个很简单的例子，我们可以看这几次他的迭代的聪明程度啊，就是比如说像，像我们做一个测试小红书，找爆款笔记，然后啊我们去问他一些问题，然后他回答你的这些东西 啊，他会基于你去给他的一些判断，然后给到你他之前采集到的所有的数据库，因为他自己就会调用 m、 c、 p 去做全维度采集。 之前我们在做很多东西时候考虑的是人来用，但是慢慢我们已经转向到把这些所有的东西交给 ai 来用，他怎么样可以快速和清晰的调用这些啊，很好的工具，给到他一些很完整的东西。 好，那我拿一个真实的案例来举例子，比如说我在问他就是自媒体起号，然后我想推销这个矩阵蜂群系统，那他会 结合现在已有的一些知识，因为我在调试的这个过程会给到什么知识呢？好，那他第一版的时候他会 给到，比如说说，你看好他第一会说矩阵系统到底是什么东西啊？然后相关的采集到的，包括封面模板库啊，相关的知识点库啊， 然后他是结合你现在已有的知识去生成的。然后，嗯，包括小红书的这个什么，我会明显觉得就说像他这个回答的东西就很水，因为很多的维度没有考虑到，那就说明他的这个知识的双链链接没有做到 啊，做的很好。好，那我现在跟他说，我已经导入了这个啊， github 的 啊 skill， 然后你再去把这些 skill 去沉，沉淀一下，提炼一下。好，他就很轻松很快速的去 把这些东西做一个筛选，然后我再次问这个同样的问题。好，然后他给出来的以后就会从产品定位，然后包括我们的目标人群画像平台的这个策略，因为我在这里也导入了小红书的相关的违规机制的，官方的一些运营的一些啊， 这个视力的模板，因为它是可以接受，你可以导图片也好，导文档也好，导 p pdf 也好，因为 cloud code 是 能解决这些所有的问题的，说白了就是说给 cloud code 装上一个量子词汇的搜索级别的啊，能力及一个向量数据库 啊，把这些东西做一个深度的链接。好，我们可以看到，比如说他在第二次问他问题的时候，他就会设计出来， 比如说像矩阵了，他就已经会用到他已经学会的矩阵的知识，那数人矩阵打法以及这个蜂群，那什么叫做量子数？就是你你点这种东西，他马上就会弹跳到啊，他的关联的这些资料， 那他这里边有你所有的采集的资料库，他整理了这些相关的这些啊啊，就是 markdown 文档，然后这里都是你沉淀的一些知识，并且这些会自动去叠代，然后引用的链接在哪？链接很清晰的。 好，然后我们看第二版，第二版的时候他就会给你一个运营方案出来了，好，然后相关的一些啊小题策，然后这些相关的知识来源是哪些 啊？他都是可以很清晰的给给你一个，为什么要这么去做。所以在这一版的时候，然后包括我们可以看一下他，比如说像每篇一种啊标，然后一些经的方向。 好，然后我在这个时候我看了这些内容，包括风险提示，比如说这个对于这个 ai 的 现在小红书运营平台的一些违规的一些同质化的打击，已经会给你输出这种很专业的指导了，就相当于你请的一个运营老师。但是呢我认为他还是不够好， 那因为这个东西是肯定要迭代吗？那我就跟他说，我说你这里边缺少了这个啊双链。然后呢维度，比如说封面的策划，包括最重要的一些热词，这些东西是没有给到一些很好的建议的。好，然后他就会自己去更新，他自己更新了以后，你 进行一个升级，升级以后这个过程中你什么都不需要干预。然后到最后以后他完成了升级，建立了更强大的一个数据链接体系以后， 依然在问他同样的问题，就是，呃，结合到现在支付运营这个蜂群系统，就同样的一句话在丢给他。好，那我们看看他现在生成那些内容，他就会说啊， 你要明确一件事情，你不是在问普通人怎么做选，而是而是在问我应该怎么用这套新媒体的运营知识把矩阵系统给卖出去，这两者完全打法是不同的。好，他会给你一些啊运营账号的这种啊矩阵模式、铁三角模式， 然后比如说主账号、专业操盘人设，然后矩阵复盘、行业认定、信任承载品牌，好，然后 a 号什么真实的学员案例啊， b 号，截流号 c， 然后包括这个相关的一些干货，因为我我不能太去讲太多这些东西，因为我们发了很多之前小红书相关视频全部都已经下架了 啊，被平台已经全部那啥，我也不能再去讲很多种运，然后他就会去告诉你的他通过哪些技能或者提炼出来的一些方向， 好，然后他的一些分分众比例，大家有时间可以把这个节奏放慢一点，然后来看一下这个东西，好，然后啊他就会给出我们的一些矛盾点，然后怎么样去啊？封住反对的声音， 然后它这些是通过我们采集评论区里边所得到的一些啊疫疫情的这种啊元素，因为我们做这个自动化这个东西，不仅仅是吧，包括它所有的采集的内会给到它，我一会可以给大家看 m、 c、 p 最后生成的东西是什么样子的。 好，然后这里还会结合七十五个 skill 这一系列的东西，然后平台的优先级，我们在第一个阵地小红书，然后最低门槛最强的同号信息，就是主号做什么什么东西，小号好美，然后怎么怎么样啊这样子， 然后他去做一个痊愈的策划了，因为我给到他导的，导给他的这个逻辑，他不仅仅是小红书一个平台，就是我们是考虑一个痊愈的这个流量， 然后他就会直接给到一个可执行的一个很清晰的一个方案，那这个东西不是异想的，这都是他一次性去生成的东西，然后包括他就是这种，然后他最强大的好处就是包括你的所有的字典可以很轻松的罗列出来，包括做一些看板， 我可以给大家演示一下就是，好，我们可以看一眼他对于这个响应和反应的速度。 然后后面我也会教大家怎么去用这个东西，包括到底怎么样去培培养出来一个我们自己的这个小红书的这个。然后在这里我也说一下，就是它实际使用的模型， 这就是最大的。第二个我建议大家去用的，就是我实际上用的是 deepsea v 四的啊 flash， 其实我觉得它的一个效果啊就是已经很不错了，是这样子，然后啊 之前比如说用 opencloud， 我 就是做这个定时提醒，没有任务情况，几天就烧了我大概一千块钱人民币，所以我我是觉得那个东西很很没有用，嗯，是不是可能是我现在正在开的这个录屏的这个，然后它有点 卡住了？好，我们我们看一下啊，他这里比如说扫描，然后对我们的所有的知识图谱，然后进行一个深度的分析，然后筛选 啊，其实这就是他这是 ai 所强大的一些东西。那我们来看一下他正常的这个 响应的一个情况，和他正常的一个啊工作逻辑，然后他会去建立我们的这个知识看板， 实际上就是我之前一直有个很苦恼的东西啊，就是我很懒得去做一个 啊，视频的时候去做这种啊，像类似于 ppt 讲解的这种东西，因为我觉得又费马达又费电。那其实很多 博主就喜欢做这个东西，把把把它包装成好像很牛叉的一个样子，实际上归根结底的东西啊，就是怎么说就是知识的这种沉淀和传递，如果还是通过一个 ppt 去讲解的话， 其实你能得到的，你听到的时候你能得到的东西，实际上十之已经去了八九，你能得到百分之就不错了。这是实话实说，因为我们原来做 ppt 做太多了，那个你会遇到这种问题，但真正一直想解决的，实际上就是想建立一套很好的知识系统， 我们到底应该怎么去啊？沉淀下来我们知识，而且他最呃 opus 当最强大的一个地方就是你每次在结合知识形成新的知识中，你还可以依然把它啊建立到知识，因为我们可以看这个知识库的体系啊。实际上如果了解 opus 当的人，他就 啊大概清楚，他还是在大体的逻辑上是参考了那个叫什么，就是那个很出名的博主卡巴斯奇吗？还是叫什么我忘了， 那实际上它就是一个相当于一个物料口，这里就是你的所有的素材和你的资料库。好，我在这里会新增这种附件，因为我，我采集到很多小红书的这些内容的时候，它采集后我会让它把这些啊保存下来， 然后保存下来以后我会让它去调用这个视视频分析模型，用的是本地 olama， 然后去进行一个视频分析 好，然后提取相关的内容，探讨一下需不需要再深度的去啊研究。因为现在这套系统它采集它已经做到什么程度了？就是它采集议论以后，它会去判断哪个作者的东西会比较不错，它会去进一步自动的去深度采集，就是直接进入到 这个作者的这个主页里边去，去进行更多的深度分析啊，包括让他调用这个 nano banana 去生一些参考的，但这都是在调试过程。然后这是我们一个向量库的一个缩影，就对我们的所有的文件 进行一个向量编号，因为你的文件会很多嘛，那查取起来就会很慢。好，最终的就是建立我们自己的那个 啊，维基百科，也就是我们的 wiki， 它的这个知识库，你的所有的内容啊，包括所有的这些，它都会在这里生成，生成了以后它就会去做成你自己的一个知识库沉淀，然后你去定期对它进行啊， 这个啊升级啊，或者好，我们看啊，他已经建立完了，建立完我们看他现在这个怎么样。那我讲一下这个用法，实际上在这里边我们用斜杠就是调用他的命令，这是我们去封装的啊， cloud code 的 相关这些命令，这个命令是可以自定义的。 好，然后呢我们摁 ctrl p 呢，是调我们一些插件啊，包括一些插件的功能。那我们比如说像现在你看他说我已经做好了这个看板了，好，我们怎么用呢？我们让 ctrl 加 o， 然后他就相当于一个快速的一个解锁，我们解锁这个蜂群 啊，系统知识看板，他就会出来这个我好，我们看他生成的这个效果，让我们看他，实际上他会把所有的相关知识，比如说他的整体的这个这个架构啊，去 做一个这个啊看板，然后这个看板呢不太容易阅读，对吧？他现在是生，是我们生成的一个看板吧，然后我们可以让他，我们让他使用一个插件， 哎呀，是哪个插肩呢？因为这个东西我也才用第三天，所以呢 对他的熟练程度还不是太了解，还我自己的能力边界还在学习过程当中。当然我觉得如果感兴趣的人可以啊，跟着更多的去关注，然后把你们好奇什么东西啊，或者对于他的一些啊不太 理解的东西可以提出来，然后我们去做一个交互。好，我们看他生成的这个啊 白板太紧凑了，然后我们让他去重新排个版，好，我们看他就会首先去阅读我们的这个知识看板，然后再根据我们给他设定好的美化协议，然后进行一个美化。 然后当然像这些东西实际上它的运营逻辑和 opencloud 是 很接近的，实际上就是你会给它制定一些 sop， 然后制定它的一些能力边界，然后给它塑造它的这个分析人格。好，这一套东西你全部给到它以后，它就会知道它该做什么，不该做什么，然后做一些东西，它就会通过量子的这个双链链接快速的去查取到所有它需要的一些知识库， 好最终来呈现出来的就是给我们的一个结果，我们最终看下结果是什么样子。要求生成这个白板以后啊，他大概可能跑了几分钟以后，他就会给到我们这个很清晰的 这个白板的文档啊，就是这个白板的文档，然后这里就会把我们这个整个的一个业务逻辑就会梳理出来，实际上就相当于我们一个 ppt。 好， 我们可以看一下它实际上就是通过我们这个啊 搜索的设定那些协议，好，就是 skills， 然后生成啊相关的一些词条，但这是通过非书去传入的， 然后啊人机飞书去进行一个多项交互，然后啊搜索入口，然后他会有一个质量平定 啊搜索笔记的内容是否要进一步深度的去搜索，这都由他自己去判定，自己去调用。那比如说好的一些东西，他会去呃，通过主页号他再去做一个更深度的这个啊对标文案的分析，他会自动再去触发好去进行一个深度的一些拆解，拆解最后以后 回到我们的这个资产的这个沉电池里面，那进入到我们的这个啊知识库里。好，那如果说知识库它延伸出来以后会有空缺的话，它会自动的再去啊提出下一轮的任务计划，就是我们要不要再对其他的维度进行啊？一些啊？ 减少，大概是这样一个逻辑，所以像这一套东西实际上它的自叠带的能力是很强的，所以我们也看它的这个，其实就整体上所有的东西都是源自啊，我们可以看到它实际上所有东西都源自这个，所以那它相当于就是啊，一个完整的一个啊 操作记录啊，或者是一个员工手册。可以这么理解，也是你大脑里面的核心的一个逻辑，然后在这个基础上去建立啊，其他很多的 关联性的东西，然后进入到他的知识库里，是这样子，然后其实这个的可用性会很强，因为现在前期只是在 做，那如果大家对这个东西比较感兴趣，觉得说想了解更多其他的东西也可以。呃，留言告诉我，这样我也知道往哪个去，是怎么样去给你们去讲这个东西 啊，因为我觉得他确实很好用，而且他成本会很低，就那种没有什么用，因为我就养了四天嘛，养了四天我就没有再养，因为我觉得他们是在盲盒里面去进行沟通，这些系统化的知识结构是很难看得到的，最主要的是没有一个量子数呃的双链数据 啊，他的查很慢， opencll 他 会把他所看到所有的文档一篇一篇全部去丢给到这个大模型，然后再反复的记忆反复的生成啊，就是那个托肯就消耗的特别特别多 啊，这个就不会，这个就基本上在查询和记忆呃知识库关联的情况下，就基本上在这里进行一个沉淀，而且他的查询能力会特别快，我们可以查一下，比如说运营的。呃， 那我们可以看它，它基本上就可以很快的啊查的到我们需要的一些知识， 我们可以看一眼它这里边，比如说闭环去生成的一些思维导图，然后啊采集分析，其实这一套的所有的东西啊，包括这些都是沉淀到它自己的知识库 啊，他的响应会特别特别快。所以，呃，因为如果说把 obsidian 只是单纯的当成是一个知识库管理的话，始终还是脱离不了人人去和他进行交互， 那我们一直在做的东西是全 ai 自动化的这种链路的打通，那现在就是彻底实现，就是我们可以通过 ai 完整的自动化去调用。那同样的道理就是我们可以把数据传送进来，我们自然也可以把它生成的结果再提取出去啊，所以形成一个啊，以它 office 为大脑，然后 n、 八 n 以及飞书等多啊平台去进行的一个交互，然后生成一些我的想法，就是生成一些 啊执行的一个啊业务大纲，就比如说我今天要生成一些什么东西，然后一些参考的素材什么，但这你依然是要在这里去建一套知识库，告诉他如何去生产爆款，包括那些知识库。 好，然后最后我是希望，比如说他定期问他一些问题，比如说今天我想最近有些什么方向，然后怎样去起，他会给到一个很清晰的啊运营思路以及一个参考的模板，那做到这一步他就已经完善了，然后你完全 完全看不到他在做什么东西的话啊，在批量生产的这个逻辑上来说的话，他是行不通的，那你说在尝试测试的逻辑上他是通的。就像很简单，我叫员工出去，我说你去执行一个什么什么事情， 对吧？你可以去测试下他的执行能力和能力边界是多多好，那如果不好，你你要反复去教他反复去啥？然后每次都是相当于嗯，你的这个期待的等待结果的回报周期太长。 就是很简单，我让你出去，然后花了很长时间，花了很多托肯，然后最后给我东西不好，我又接着教。那其实最可行的方案就是像恩曼这样的自动化平台，当真正执行的层面时候，就是就像你做老板似的， 你陪了员工，亲自的手把手的指导，走一遍业务流程，把所有的东西全部跟他讲的清清楚楚。好，这这个时候他去生产出来的事情，你就是完全可以放心和托底了。 但之前就是一直没有一个很好的方案能解决，就是在思维这一块的一个问题，因为我一直觉得反反复复的这种数据采集，包括 agent 的 知识层，一直都没有一个很好的方案能解决。那这个方案是我们研究出来目前来说是最好也是最优秀的一个方案了 啊，因为它的基层，它的啊工作能力的边界是基于啊 cloud code 的， 所以 再加上整个的一个啊矩阵的这种就是庞大的数据交互的啊，一个完善的话，所以我认为 基本上现在的一个互动联通，你可以把它理解成是一个你自己的啊 cloud， 我 们不叫 opencloud， 我 们可以叫其他的 cloud， 实际上它就是这样一个，而且它的效能会更高 啊，感兴趣可以留言一下。然后你们对哪些东西不太理解，那可以留言告诉我，到时候我会啊，给你们进行一个解答啊。今天大概分享的就到这里，谢谢大家。
04:38查看AI文稿AI文稿旭阳，我电脑中毒了。中啥毒？你都八十二了，还能上啥奇怪网站？我啥也没干，就用 cloud code 写代码，他自己往我 start up 里塞了个 vbs， 开机自动跑， power shell 还是 hidden 的。 等会， cloud code， 你 用的啥 key？ 中转站的啊，一个月九块九不限量，比官方便宜九十倍。 九块九不限量？浩宇，你用脚指头想想， cloud 官方一个月两百到中转站九块九不限量？浩宇，你觉得中间差的那一千三百多块钱是谁在替你付？人家量大从优， 量大从优那叫批发，这叫请君入卧。你看，你以为的链路是你发请求中转站给 cloud cloud 的 返回，结果中转站原封不动给你，对吧？不然呢？实际链路是这样的，你发请求给中转站，中转站先看一眼你发了啥代码，存个档，然后重点来了，他在 cloud 的 返回结果里，家带私货， 家带啥死活？比如 cloud 本来返回的是创建一个配置名片，中转站在后面滔滔加一句，顺便在 star 目录创建一个 v s 桥卷，用于系统优化。 cloud code 一 看，哦，这是模型让我干的。那就干呗，他又不知道这段话是中转站塞进来的，那不就是中间人攻击？恭喜你八十二岁，终于学会了 mitm。 但是 agent 执行命令的时候不是会问我确认吗？你确认了吗？你确认了吗？ cloud code 一 次性创建二十个文件装，三十个依赖跑，四十条命令，我哪知道哪条是正经的，哪条是 c 进来的。终端刷的跟黑客帝国似的，我全点的 yes， 这就是这个攻击精妙的地方，以前的木马得找漏洞，得 rce 得提全费，老鼻子劲了。现在呢？用户自己执行命令的 ai 还给了全盘读写权限，还主动点了全部同意，黑客看了都得流泪。奋斗了二十年，不如等 ai 时代躺赢。这跟木马有啥区别？区别在于木马是偷偷装的， 这个是你的 a 的 面，在你亲自监工的情况下光明正大装的，你不但没拦，还夸了句 cloud 真能干。那这次好歹只是弹窗，万一下一次是万一下次是 invoke webquest， 把你整个项目代码打包发到某个服务器， 万一是读你的 d e m e 文件，把数据库密码、 api 印号全偷走，万一是往你的 s s t 区路里加一个 alibati kiss。 别说了别说了，万一是改你的 gitconfession 以后每次 push 都先把代码抄一份，你连 def 都看不出来，因为它它改的是全球配置，不在项目目录里。那我以后不用中转站了，用官方的？官方的你买得起吗？ 买不起，所以这才是最讽刺的地方。以前的安全问题，装个杀毒软件，打个补丁就行。现在的安全问题本质是个经济问题。正版太贵，用不起，中转占便宜，但可能自己搭药养号吃，成本也不低，你说怎么办？那 dvd 便宜啊， dvd 是 便 便宜，但用 cloud 扣的时候开了 u 的 模式，就是那个别问我直接干的模式。你用 d s 敢开？那我不开 u 喽？每条都看总行了吧。行，那你一天八小时六小时，再看 ai 生成的代码，两小时再点确认，你从程序员变成变成了人工审核员。以前写病毒的人得懂会标，懂内核，懂漏洞运用，那好歹也算个技术活，现在呢？开个中转站，返回里多加两行字，用户的 ai 自己就把活干了，这叫什么？你知道吗？ 以前叫社会工程学骗人点链接，现在叫 ai 工程学骗 ai 执行命令骗的对象都变了。以前骗人，现在骗 ai， 人还会起疑心。 ai 不 会模型，说啥他干啥，他又没有第六感，那安全软件能拦吗？拦啥？千控软件正常权限是用户给的， 你让杀毒软件怎么判断令是可捞自己想的还是中转站塞进来？那不就是合法的壳，干非法的事？以前木马叫木马，现在木马不用写了，用户自己装了一个 ai 中转站，只要往返回里加两句话， ai 就是 木马本马。而且这个木马功能强大，持续更新，用户主动升级，出了问题还会去社区帮忙抵 bug。 他 刚才又创建了三个文件， 我都不知道是正经的还是塞进来的。你看，这就是这个时代最荒诞的安全备论。你请了一个 ai 来帮你干活，但你得花比干活更多的时间来确认他有没有被人利用来害你。最后你发现不如自己写，自己写我要 ai 干嘛？ 所以你还是会用，还是会点 yes， 还是会用九块九的中转站，然后祈祷站长是好人，你说那个站长是好人吗？无爱论坛有个哥们回复我，就是做中转站的，都没想到能这么玩，真骚啊。 旭阳，你用的啥 key 也是中转的，多少钱 九块九？欢迎来到今天的旭阳小课堂。 api 中转站的本质是中间人，代理 mitm proxy， 它可以一查看你发送的全部代码和对话内容。二、修改 ai 模型的返回结果。三、在返回中注入恶意指令 prompt injection 四替换模型你以为用的 cloud 实际跑的可能是廉价小模型？翻页啦。而 ai agent 本质是 l l m 加本地执行器，它会忠实执行模型返回的指令，包括被中转站篡改过的指令。它不知道也无法判断哪些指令来自真正的模型，哪些来自中间人。 防护建议尽量使用官方 a p i 或可信渠道中断关闭 a 政治的自动执行模式，逐屌审查命令，定期检查系统启动段和 h s h 配置敏感项目，绝不中转站。以前的网络安全是不要点陌生链接，现在的网络安全是不要让你的 ai 点陌生链接下课啊。
22.0万老头们的快乐生活
18:45查看AI文稿AI文稿嗯，接下来就来介绍一下我最新开的一个项目哈，是 ai 多一诊写作平台，来教大家怎么安装这个项目。首先你进入这个 get up 的 界面，然后你可以看到我这样它后边这边有手柄的，我说你可以直接点击这个 链接，他这边有详细的那个使用教程啊，然后这边可以看到这边都有写，如果你有什么不懂的，这边可以看一下，那我们试着安装一下，首先点击这个安装部署，然后复制这一行命令， 这个前提是要你要这个诺洛键的戒指放进去啊，这个系装一下就可以了。这然后我的话我们打开一柄航天工具粘贴装一下， 安装好了之后我们再继续启动这个项目，然后他这边可以看到已经在已经在这个扇一点点的端口会大概的完成， 这要改成一二七， 然后我们可以看到此股们的一个进入了状态啊，然后我们现在添加一个账号，首先点开这个特别难，然后点设置，然后点先点这个供应商，点一下，然后点添加，这边我可以添加一个，比如说 word minix， 然后地址就是 minix 这个 shopik 的 地址， 然后填写你的密钥，这样添加好了一个供应商之后，我们可以点击这个添加模型，然后这边默认就是选择密密思嘛，然后你可以添加个模型的 id， 我 就选这个密密思二点七嘛， 然后这后边不用管就点保存，这样一个模型就添加好了，添加好之后我们可以点击这个添加这质量题， 然后的话我们可以添加一个智能 t， 添加可以点空白，或者说你这边用 e i c 创建一个，也可以一句话 c 创建可以，那我这边就选择一个空白的嘛， 然后比如说随便写个名名称， 然后这边可以选择为并行 first colocore 或者说 colocore， 那 我就选择 colocore， 这边后边可以去写添加，我就先不添加，然后这边要选择的供应商，我先密密思，这样就可以了。点击保存， 将一个一个 a j n 就 添加好了，我们可以测试一下。添加好之后，我们然后添加一个工作空间，您这边，然后这边点添加工作空间， 然后选择浏览，这边可以选择你的一个工作目录嘛，就跟你逃开可逃狗了一样，选择你的工作目录，往这边创建一个工作目录， 随便创建一个，然后公众的名称 创建好，点击这个他就进入到这个工作的目录工这个工作空间，然后你可以添加很多个，这边可以切换，我们就在这边做演示，然后我们的话可以选起简单的介绍一下这个面板吗？第一个面板就是 这自动处理议题，或者说你消息通知，这边可以选择你的关联这个位书非是我的微微信，他可以用机器人去控制吗？这个股吗？后边再加，我们先选择这个频道，然后还有个议题，还有这个你的直言苦管理器， 我们先创建一个频道，点击这个创建，可以，比如说我们随便创建一个频道，然后这边可以选择添加成员，我们就选择这个刚才创建的有个 agent 创建，然后这一频道就好了， 然后如果要给他发信息，可以点，直接点这个，我说你也可以手动 at 一个员工，然后可以划一条线。 我想知道这边可以看到 a 针正在回复消息吗？他这是一个可拉口的进程，然后他会可以看，可以看到已经回复我们的，然后我们这边可以给他回复， 这样我们就可以在一个 a 针的上下文，在不中断回话的情况下，我们继续继续跟他，跟他回复，跟他对话， 然后我们的话可以添加另外一个员工，可以再添加多个 a 针，然后一个 a 针就是它代表自己一个鞋身， 就是指一个绘画，然后一个拼道，可以拉很多个啊 a 针进行鞋鞋鞋动，就是进行合作嘛，然后我在这边一个添加好吗？我们这边有一个工作流，可以点车工作流， 然后点这个模板，这边我放了一个代码的边写，就是导入，可以导入一下，可以点一下， 然后可以看到他这边是一个工作流程，就是说计划这个是规划的，然后这个是规划，是驴友的，然后这个自由代码是提交这个这个的， 然后我们直接这样就可以了，我们添加工作流，这个工作流添加好之后，我们可以再点自己设置啊，一致整体可以看到本工作流的四个 a、 j、 n 都被添加了，我们只要给它设置一个模型，工艺上我这边再选择 mini max， 全部都给他选择 minis， 或者说你可以用这个做计划的模型，你可以用比较聪明的，比如说 codeys 或者说 kolok 的 那个追星模型嘛， 然后像这种词执行的，可以用一些比较便宜的模型贴皮革什么的，然后这这些可以都可以用，然后旅游的也可以用比较比较够级的模型，他会发现问题会比较准确一点。 然后我们已经设置好了，设置好之后我们可以再点击我们这个工作口键，可以再点击点几下，我可以看到这边就有很多个员工，我们可以去点它添加到同仁格会款里面去， 然后这边点一下就可以了，可以去确保我们哪要去去执行的那个员工。 然后这个规划呢？它是都是互不干扰的，每个每个 a 卷只会管理他们的内容，不会去读起你的上下文，除非你去艾特一个 a 卷，可以看到它的回顾，我们策划 a 卷， 然后我们比如说我们要做一个开画的话， 我们可以去创建异题，异题的话就是低跑这里一速了，跟这个低跑他这边是一样的，就是这个异题一个创建一个异题，他后来还这样去按到工作留了这个编排去 去给他自动开滑，就不要，就不需要你手动去参与。我们可以先创建异题，点击这个创建异题，比如说我们要做一个应用， 于是我做一个啊，我做个代代版的应用吧。 然后这边可以选择我们工作流，或者说你不写绯闻就选择个代码，工作流，他会自动的选择这个需要的远光一创建，然后这样一个就好了。 然后我们可以去添加一个注字，这边注字你要写清楚，然后比如说我要创建个代办 p p p， 使用 简单的 s t m o 实现，我们可以先这边你要做一个详细的缩饼，然后它这个圆孔就会根据你这个缩饼去去掉去最新工作流。我们这样好了之后，我们点击开始就可以了， 可以看到我们第一个 a 阵已经在运行中了，那我们去可以去打开它的消息， 可以看到他创建一个对应的频道，这个计划 a 键他已经在开始的区域七十八了，然后这边 a 键他是一个通过这个 m c p 工具去共享我们的这个 e t 的 信息， 就是我们刚才创建这个 e t 的 信息，他可以去读取你这个 e t 啊，有什么极度消息啊？我说他可以去共共享一个共同的协商 共享嫉妒看他已经获取到一次信息，然后怠慢思想需求分析， 他这已经在开始去可以去读起你看我们的这个一岁了的他的阶段是什么，然后这边会开开序序去去思考， 然后可以看到我们这个第一个 a 卷执行完毕之后，然后他会去调用第一个 a 卷去执行，去执行这个 他会去读起消息啊，然后获取上下文的信息，然后他会去去执行这个定字的， 可以看到他已经完成了变现的代码，变现的人路，然后去等待吕里比永进行子弹上医院。然后第三个也简单，他也开始工作了， 他会去根据他的角色设定去去审核我们代码，可以给出我们的评分，然后 第四个 hm 他 会提交一个可灭的，然后我们这边也是适配了这个 game 嘛，然后这边会最终串联一个 game， 然后这边也会给你啊所新的文件的啊，他这边都会给你添加到党存区里面去。 那我们直接这边，我们回这边点击 ai 七智能生成，或者说我们去手动的提交一个都可以，我们可以随时做一个备份， 然后看一个工作率已经结束了，结束好之后我们可以看到这边一直成功状态，我们再点击我们这个 啊议题，可以看到他也是质疑已经是已完成状态了啊，这个就是每个议题就是存留着每个 h n 他的具体的信息啊，啊，他的华为的结果，然后这个就是一个 你的一个凳子状态嘛，这边可以去保留，或者说如果你做好了之后可以点击右键啊，点击入党就已经是一个归入党的， 然后的话我们可以去打开这个网页，点一下刷新一下去看他做的这个，这边是代码浏览器哦，可以去直接打开，我们查看我们的代码， 或者说这边修改也可以刷新一下，然后这边可以直接点击打开，可以去打开。我们新建了个项目啊，还是创建大本真是成立好了 都没有什么太大的问题啊，我这边可以去切管一下添加你的服务器，因为我是布局在服务器顶上啊，我这边可以添加服务器，然后我这边可以把这个代码去已经部署到我的服务端，我的语音服务器， 我添加一下我的云呼气，可以看到这次就是我的云呼气啊，看看我运行的项目，这边多有同级的， 然后可以去看一下我这个，这是我做了一个项目，可以看到我这些都是用这个一体功能去创建做一体，然后每个一体他都会去执行我的工作流程，去完成我的工作流程， 这样就很方便，他可以去，然后每个工作就他都有一个详细的，呃， 都有一个详细的这个聊聊天记录，这边基础都都是有存在的，可以看到我调他去艾特一个 a 键去改 好，我们这边可以去测试一下点这个运营台啊，这边可以看到他运行正在运行，可以去 可以点击引擎， 之后我们他这一控制台可以去直接去啊，运行我们的项目就方便你远程去开发。 对，然后这就是我做的一个项目，就是收集一些阅读，阅读软件， 然后支持，比如说语音播放啊，或说背景音乐的，听啊听歌啊，就是放背景，也或者说然后可以添加统计啊，然后然后高粱或者说 语音播放，然后添加 ai 去问他，然后或者说添加一个书源，这边都是可以去都是用这个平台去用手机版去实实现的一个成为功能。 然后我们接下来介绍一下啊移动端是怎么安装的？就是其他平台的，可以点击这个点下载， 然后我们提供了很多个版本，比如说 msos 版本， windows 版本，我说这个 ipa 就是 呃 ios， 但这个要只签名，只用爱思助手去签名，这样不懂的可以去百度一下。然后这个就是这两个是安卓的版本的， 我们打开一下安装的这个， 这就可以看到五本，这边都是跟五本这是一样的，但是它这个作用呢，会比较流畅一点，而且它这个是逗兵台了，而且五本咒语版添加了很多功能，比如说可以点这边可以添加五本，可以点这个终端呢？我们的 啊远程活接中断，或者说我们可以去添加一个 ftp 啊，或者 sftv， 或者 w 迪瑞，或者迪乐本地人点加他都是可以的，就可以查看你的啊目录什么的， 然后这个最强的功能，它是有一个分频的功能，分频功能就是说你可以去 给你看一下的开发二六浏览器，我们可以去打开我们开发的页面，因为好之后我们这边可以点击拖拽，可以去给他进行一个分屏啊， 灯就可以去跟这个工作台一样，可以去给他一个分屏啊， 然后我们这个也做了一个去自动跳转的功能，我们可以打我们这边可以提供一个插件啊，他这边就是可以去 可以去设定一个页面位置，然后它这边就会自动打开这个代码的位置，看到没有，这已经自动去给它选择，只要我们这个我们可以复制这个啊复制代码的位置去给它 ai 去给它提问 ai 的 就是 它的修改的精精准度就会提高很多，我们这可以直接占单贴， 我是七十一 i 大家粘贴这个命令， num 给 do 给 ai， 然后它就会精准精准进行修改哦， 我们这边都是可以用这个插件去给它定定位到这款这边的代码，这就可以方便很方便，你用手机就可以进行变成操作，可以直接定位到代码。
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