大部分 Agent 即使替你做了 500 次工作，也不会因为你纠正了它 500 次，就真正变成一个经验丰富的员工。 这其实是今天 Agent 最容易被忽视的问题。 现在的 Agent 已经能写邮件、查资料、整理文档、调用工具，甚至可以独立跑完整个 Workflow。 但你真正把它放进公司里，很快就会发现：它会做事，却很难真正积累经验 比如你让一个 AI Agent 帮律师审合同。 第一次，它把某一条违约责任判断错了，你告诉它： 这个客户对责任上限非常敏感，以后类似合同必须优先检查这一条。 第二次，它可能因为当前对话还在，记住了。 但一个月后换了一个项目、换了一轮 Context，它很可能又重新犯一次。 你改了它 20 次，它并没有真的拥有一个工作了 20 次的律师助理应该具备的经验。 这和真人员工完全不同，今天绝大部分 Agent，每一次启动，都多少有点像重新入职。 更麻烦的是，企业真实工作中的信息从来不是干净地放在一个 Knowledge Base 里的。它可能散落在 Gmail、Slack、WhatsApp、会议纪要、合同、项目文档和几十轮聊天里。 但是，这些信息是谁说的、什么时候说的、针对哪个项目、什么时候生效、后来有没有被新的信息覆盖？Agent 一拿到手，压根不知道哪一条是有效信息。 这就是 @alloomiai 想解决的两个核心问题。 01. Holistic Context：让 Agent 理解“信息是怎么变化的” Alloomi 的第一项核心技术是 Holistic Context。 传统 RAG 更关注的是：“哪些信息和当前问题相似？” 而 Holistic Context 进一步关心：“这些信息属于谁、什么时候有效、彼此是什么关系、哪条信息已经被更新？” 它不会单纯把企业数据拆成一堆 Chunk，而是围绕客户、项目、案件、人员、决策等实体建立持续更新的 Context Timeline。 每一条信息都可以附带：来源与对应实体、发生时间与有效区间、与其他信息的冲突关系、是否被后续信息替代。 其中还会进一步识别 Support、Compete、Conflict、Supersede 等关系。 这意味着 Agent 不只是记得公司说过什么，而是开始理解哪条信息现在仍然成立，哪条只是历史状态。 对于 Legal、Insurance、Patent 这类上下文长、决策频繁变化的专业场景，这一点非常关键。 因为真正危险的往往不是 Agent 没找到信息，而是它找到了旧信息，却把旧信息当成了现在的事实。 02. Self-Evolving Agent：把人工修改变成可积累的经验 如果 Holistic Context 解决的是“记忆”，那么 Alloomi 的第二项技术 Self-Evolving Agent，解决的就是“成长”。 它的核心思路是每一次真实任务，都应该沉淀成一条经验。 一次任务可以被抽象成：Context → Decision → Feedback 也就是，当时是什么情况，Agent 做了什么判断，人类最后是接受、修改还是否定。 这些真实交互不会简单留在聊天记录里，而是进入一个 Experience Pool。 之后还会经过 Experience Filtering，过滤掉低质量、一次性或不可复用的反馈，把真正有价值的经验保留下来。 这些经验再通过不同层级进入 Agent： Memory：遇到类似任务时调用过去案例； Experience Replay：反复学习高质量历史决策； LoRA Adaptation：把长期积累的领域经验进一步固化到模型能力中； Teacher Distillation：利用更强模型提炼历史经验，再迁移给执行 Agent。 于是形成一个持续循环：执行任务 → 人类审核 → 获取反馈 → 沉淀经验 → 更新能力 → 下一次做得更好。 这也是 Alloomi 最值得关注的地方。 很多 Agent 项目仍然在竞争能接多少工具、能跑多少 Workflow。 而 Alloomi 在尝试回答一个更长期的问题：一个 Agent 在公司里工作三年之后，为什么还应该和第一天一样？ 它给出的答案是：Holistic Context 让 Agent 拥有持续更新的组织记忆，Self-Evolving Agent 让这些记忆和反馈进一步变成经验。 最终目标不是做一个 “会调用工具的 AI”。 而是做一个 “工作得越久，越理解组织；被纠正得越多，能力越贴近企业真实工作方式的 AI Employee。” 这可能才是企业 Agent 下一阶段真正值得竞争的东西。 快来试试吧！ 官网： 官方 X：@alloomiai 技术报告 Holistic Context： 技术报告 Self-Evolving Agent：

终于制作出了我第一条数字人视频！ 感谢Rachel @Zesee 分享的工作流，强烈推荐阅读！相关文章和skill放在评论区 虽然有点劣质，但是会慢慢优化

分享一下研究美股的心得跟小技巧，可以砍掉一半时间 想要做好美股研究一定要去看英文区的第一手资料 我平时的美股信息源主要有两个： - Morningstar： 国际领先的独立投资研究机构 股票评级、基金分析以及市场展望等视频内容。它的视频以基本面研究为核心，包含详细的估值分析、Morning Filter 系列讨论和个股深度解读 - Bloomberg Television： 全球知名的专业金融新闻频道 提供实时市场直播、股票与宏观经济深度分析、行业采访以及全球财经事件解读，内容专业度高、时效性强 但是伴随着一个问题：“我英文不好怎么办？” 浏览器自带的翻译可以说是一坨，我自己常用的是一个插件 —— ⌜沉浸式翻译⌟ 浏览器插件商城搜索安装即可，也有手机APP 基础功能完全免费！ 基础功能完全免费！ 基础功能完全免费！ 我觉得最好用的是四个功能：一键翻译、划词翻译、视频字幕翻译、文档翻译 以下分别展示四个功能介绍👇

介绍几个免费开源的前端资源 1. SVG 库，目前已超过 6000+ 个图标 2. 一个纯 CSS 动画按钮库，包含 99 个 hover 效果 的按钮示例。 3. 60 个组件，2,671 个示例 4. 免费动画组件库，专注于现代网站的交互动画组件。 5. 开源现代 UI 组件

有人用 Fable 5 搭了一个超级 Nice 的网站，平滑滚动、动画、过渡，全用 Fable 5 完成。 我试了一下，流程也不复杂： 1. 先去 Mobbin 或 Godly 找个你喜欢的网站风格，截图下来。 2. 去 Aceternity UI 或者 Magic UI 拖那些现成的动画块（滚动揭示、视差、渐变） 3. 把步骤 1 的截图和步骤 2 的组件引用放进去，告诉 Fable 5 你要哪些部分以及滚动行为，让它先规划再动手 4. 动画工具选择 首选 GSAP + ScrollTrigger：适合复杂视差、pin、scrub 动画 备选 Framer Motion：React 组件内用 whileInView + variants 更快，适合简单 reveal 5. 细化迭代。这一步就是根据你自己的感受继续去改善。比如说我自己的“Hero 的视差太快，把背景移动幅度减半”

30 天，10 亿美元。 币安美股交易上线仅一个月，AUM 已经突破 10 亿美元，总交易量超过 30 亿美元。这速度之快，其实说明了一件事： 很多人不是不想买美股，而是过去进入美股市场的门槛实在太高。 更有意思的是，约 73% 的币安美股用户来自新兴市场，每 7 名访问币安股票交易页面的用户中，就有1人注册账户 这意味着，下一波美股投资者，可能不是来自传统券商 App ，而是更可能来自加密交易所、稳定币和全球化金融基础设施。 以前我们说币安，是买币、卖币、交易加密资产。 但现在，一个币安账户里，可以同时接入加密资产、美股和 ETF，覆盖 7000+ 只美国股票和 ETF，碎股最低 5 美元起步，部分股票还支持 24/5 交易。 这不是简单多了一个功能，而是投资入口正在转移。 还有一个细节很值得关注：早期交易数据显示，用户资金明显流向了科技和 AI 主线。约 71% 的股票持仓配置在科技板块，其中 48% 投向半导体。 换句话说，加密用户并不是只会追 Meme。 当入口足够顺滑，他们同样会去配置 AI、半导体、美股 ETF 这些全球核心资产。 我觉得币安这次真正打开的，不只是美股交易入口，而是一个更大的趋势： 未来很多人会加大全球资产配置多样化的需求，而这个趋势，可能会从加密基础设施开始。 我也做了一个图解详细教程，教大家使用币安美股交易 @heyibinance @binancezh @yayabinance

记得 3 月份的时候就写了一篇广场的教程，当时没什么流量，没想到最近频繁被拿出来当作指引 最近几个月，广场也做了不少功能上的优化，体验真的非常不错 关于做广场的方法这一块，我也进一步做了不少深入的探索，有机会给大家再分享一下！

作为一名被 Anthropic 疯狂封号的 AI 玩家，收到的第一份温暖竟然是 Gate 给我们 VIP 用户的回馈！ 其实这次 Gate 的 SK 海力士股票空投活动，我第一眼看到的时候，真的有点意外 它不是普通的注册奖励，也不是任务型空投，而是面向 VIP6 及以上用户，直接把奖励绑定到 SK Hynix 这种 AI 核心资产 几千万的交易量要求看似很高，但在 Gate 的 VIP 费率本来就很低的情况下，这波完完全全就是给 VIP 用户的回馈 如果你关注 AI，也应该很清楚，HBM 是这一轮 AI 叙事里最亮的仔，而 SK Hynix 也正是 HBM 赛道里最重要的玩家之一 作为 AI 玩家，我每天被 Anthropic 风控折磨。而作为 VIP 交易用户，我反而在 Gate 这里收到了 AI 算力叙事的真实回馈 这就是我喜欢这个活动的点，不是让你为了活动去硬刷交易量，而是把本来就属于高活跃 VIP 用户的交易行为，直接转化成了空投奖励 活动正在报名中，速来！

我最近发现了写推文的流量大法 只要你收集一堆泛流量的关键词，然后在自己的推文中暗中插入并不断强调，再加上迅速的评论点赞加热，你的帖子就会进入泛流量池，即使你的帖子话题不是泛流量

作为一名撸毛人、AI 深度使用者、自媒体运营者，纯净 IP 对我来说真的是至关重要的 最近 IPFLY 的供应商找到我，想跟我合作一条宣发，一开始我是拒绝的 但是他们自信地说，可以先测评一下他们的产品，再做决定 我先后使用了 同时，我也向官方申请了双重折扣： 1.走我链接有优惠： 2.另外我再向官方申请了 85 折优惠，这个限量300个，大家尽快领取 优惠码：LHBNBA 这两个优惠走起来，基本一个优质纯净IP 一个月就只需要 2.4U 以下是测评的结果： 1.Ping0（图1） 各类数据显示，IP 非常优质 2. Scamalytics（图2） 欺诈度为0 除此之外，我还用IPdata和 无论你是 AI 玩家、撸毛博主、自媒体运营、跨境电商养号等等都非常适用

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

我的 Trading Agent 换上了这个大脑后，明显聪明了几个量级！ 长期以来，我在使用 Agent 的过程中，都被同一个问题所困扰：它太容易失忆了！ 每次开启一个新会话，我都要重新交代背景： 我是谁、我在做什么项目、我的判断标准是什么、哪些资料已经看过、哪些坑已经踩过、哪些结论已经被推翻过。 这带来的问题非常明显： 第一、Agent 很难保持连续性。今天它帮我分析了一个项目，明天再问它相关问题，它往往又像第一次接触一样，从零开始推理。 第二、Agent 很难沉淀经验。一次研究中已经证明无效的路径，下次它可能还会重复。而一次写作中已经验证有效的结构，下次它也未必会主动再用。 第三、记忆很容易被锁在某个工具里。Claude Code 里沉淀的上下文，换到 Codex、OpenClaw 或其他 Agent 工作流里，就很难自然迁移。 第四、传统的补救方案也不够优雅。把 Prompt 越写越长，会增加 token 成本，也容易污染上下文；自己搭向量库，又经常变成一个黑盒，能搜到碎片，但很难检查、编辑、回滚和复用。 也就是说，Agent 真正需要是一套可以持续积累、可以被人类检查、可以跨工具复用的记忆系统。 直到我遇到 EverOS，我才意识到： Agent memory 不应该只是“把历史记录塞进 RAG”，而应该更像一个面向 AI Agent 的记忆操作系统。 EverOS 最吸引我的地方，是它把“记忆”这件事做得非常工程化。 它不是把所有内容扔进一个看不见的向量数据库，而是把记忆保存成可读、可编辑、可版本管理的 Markdown。 这样一来，Agent 的记忆不再是黑盒，人可以打开看，可以修改，可以用 Git 管理，也可以在需要时回滚。 它也不是只做简单语义搜索，而是采用本地优先的 Markdown + SQLite + LanceDB 架构，并结合 BM25、标量过滤等方式，让记忆既能被语义检索，也能按项目、用户、Agent、应用、会话等维度精确限定范围。 更关键的是，EverOS 区分了两类记忆：用户记忆和代理记忆。 用户记忆记录的是“我是谁”： 我的偏好、长期目标、判断标准、历史项目、常用工作方式。 代理记忆记录的是“Agent 怎么做事”： 完成过哪些案例、哪些路径有效、哪些错误发生过、哪些工作流可以复用。 这个区分非常重要。因为一个真正有用的 Agent，不仅要记住用户，还要记住自己做过什么，并且从自己的执行轨迹中沉淀出技能。 EverOS 的自我进化机制，正是解决这个问题的关键。 一次任务完成后，它可以把这次执行过程沉淀成 Case； 当某类成功路径反复出现，就可以进一步提炼成可复用的 Skill。 也就是说，Agent 不只是记住发生过什么，而是开始形成“以后遇到类似问题应该怎么做”的程序性记忆。 我把 EverOS 最适合落地的场景，放在了我的 AI Trading 和 Research Agent 上。 这个 Agent 的任务是帮我持续做研究：追踪 AI x Trading 项目、整理项目文档、提取交易假设、比较同赛道竞品、记录风险点、形成研究笔记，再输出适合发布的内容草稿。 在没有 EverOS 之前，这个 Agent 有几个明显问题。 它会忘记我的研究标准。比如我反复强调不要只看叙事，要看产品机制、资金流、风控结构、真实用户、可验证的数据和同赛道比较，但下一次分析新项目时，它还是可能滑向空泛总结。 它会忘记我已经踩过的坑。比如某些信源质量不高、某些指标容易误导、某些项目的营销话术不能直接采用，这些经验如果不能沉淀，下次就还要重新提醒。 它也很难复用成熟工作流。一次完整研究往往要经过“资料导入—事实提取—机制拆解—风险核查—竞品比较—交易假设—内容输出”几个步骤。如果每次都从零开始设计流程，Agent 就很难真正提高效率。 接入 EverOS 后，我会把这个 Agent 的记忆分成几层。 第一层是项目资料记忆。白皮书、官网、GitHub、截图、PDF、文章、推文、数据表，都可以作为多模态资料导入，让 Agent 在后续研究中能检索到原始上下文。 第二层是用户偏好记忆。比如我的研究偏好是“证据链优先、少用空话、避免 Shill、必须对比同赛道、必须写风险点、必须区分事实和推测”。这些不应该每次重新写进 Prompt，而应该成为长期用户记忆。 第三层是研究案例记忆。每次分析一个项目，都记录这次研究用了哪些资料、得出了什么结论、哪些假设被保留、哪些判断被推翻、哪些风险后来被验证。 第四层是技能记忆。当某个流程反复有效，比如“AI Trading 项目拆解模板”、“交易型 Agent 风控检查表”、“项目亮点转 X 长文结构”、“竞品比较框架”，就把它沉淀成 Agent 可以重复用的 Skill。 这样一来，Agent 的工作方式就发生了变化。 以前它像一个一次性助手：每次叫醒它，都要重新喂背景、重新讲规则、重新纠正偏差。 现在它更像一个会积累的研究搭档：它知道我以前看过什么，知道我更重视哪些判断标准，知道哪些路径曾经失败，也知道哪些工作流可以复用。 这才是我认为 EverOS 最有价值的地方。 它不是让 Agent 瞬间变成全知全能，而是让 Agent 的每一次有效工作不再归零。 长期看，Agent 的竞争力不只来自底层模型，而来自它能不能把用户、任务、项目、错误、决策和工作流持续沉淀下来。 没有记忆的 Agent，只是一个反复被唤醒的工具。 有了可读、可迁移、可检索、可进化的记忆层，Agent 才开始接近真正的长期协作伙伴。 如果你也在构建 AI Agent、LLM 应用、AI Coding 工作流，或者任何需要长期上下文的系统，强烈建议把 Star 一下这个 Repo !!! 因为下一代 Agent 真正重要的能力，可能不是一次回答有多聪明，而是它能不能记住过去、理解现在，并在下一次任务中变得更好 链接：

我的 Trading Agent 换上了这个大脑后，明显聪明了几个量级！ 长期以来，我在使用 Agent 的过程中，都被同一个问题所困扰：它太容易失忆了！ 每次开启一个新会话，我都要重新交代背景： 我是谁、我在做什么项目、我的判断标准是什么、哪些资料已经看过、哪些坑已经踩过、哪些结论已经被推翻过。 这带来的问题非常明显： 第一、Agent 很难保持连续性。今天它帮我分析了一个项目，明天再问它相关问题，它往往又像第一次接触一样，从零开始推理。 第二、Agent 很难沉淀经验。一次研究中已经证明无效的路径，下次它可能还会重复。而一次写作中已经验证有效的结构，下次它也未必会主动再用。 第三、记忆很容易被锁在某个工具里。Claude Code 里沉淀的上下文，换到 Codex、OpenClaw 或其他 Agent 工作流里，就很难自然迁移。 第四、传统的补救方案也不够优雅。把 Prompt 越写越长，会增加 token 成本，也容易污染上下文；自己搭向量库，又经常变成一个黑盒，能搜到碎片，但很难检查、编辑、回滚和复用。 也就是说，Agent 真正需要是一套可以持续积累、可以被人类检查、可以跨工具复用的记忆系统。 直到我遇到 EverOS，我才意识到： Agent memory 不应该只是“把历史记录塞进 RAG”，而应该更像一个面向 AI Agent 的记忆操作系统。 EverOS 最吸引我的地方，是它把“记忆”这件事做得非常工程化。 它不是把所有内容扔进一个看不见的向量数据库，而是把记忆保存成可读、可编辑、可版本管理的 Markdown。 这样一来，Agent 的记忆不再是黑盒，人可以打开看，可以修改，可以用 Git 管理，也可以在需要时回滚。 它也不是只做简单语义搜索，而是采用本地优先的 Markdown + SQLite + LanceDB 架构，并结合 BM25、标量过滤等方式，让记忆既能被语义检索，也能按项目、用户、Agent、应用、会话等维度精确限定范围。 更关键的是，EverOS 区分了两类记忆：用户记忆和代理记忆。 用户记忆记录的是“我是谁”： 我的偏好、长期目标、判断标准、历史项目、常用工作方式。 代理记忆记录的是“Agent 怎么做事”： 完成过哪些案例、哪些路径有效、哪些错误发生过、哪些工作流可以复用。 这个区分非常重要。因为一个真正有用的 Agent，不仅要记住用户，还要记住自己做过什么，并且从自己的执行轨迹中沉淀出技能。 EverOS 的自我进化机制，正是解决这个问题的关键。 一次任务完成后，它可以把这次执行过程沉淀成 Case； 当某类成功路径反复出现，就可以进一步提炼成可复用的 Skill。 也就是说，Agent 不只是记住发生过什么，而是开始形成“以后遇到类似问题应该怎么做”的程序性记忆。 我把 EverOS 最适合落地的场景，放在了我的 AI Trading 和 Research Agent 上。 这个 Agent 的任务是帮我持续做研究：追踪 AI x Trading 项目、整理项目文档、提取交易假设、比较同赛道竞品、记录风险点、形成研究笔记，再输出适合发布的内容草稿。 在没有 EverOS 之前，这个 Agent 有几个明显问题。 它会忘记我的研究标准。比如我反复强调不要只看叙事，要看产品机制、资金流、风控结构、真实用户、可验证的数据和同赛道比较，但下一次分析新项目时，它还是可能滑向空泛总结。 它会忘记我已经踩过的坑。比如某些信源质量不高、某些指标容易误导、某些项目的营销话术不能直接采用，这些经验如果不能沉淀，下次就还要重新提醒。 它也很难复用成熟工作流。一次完整研究往往要经过“资料导入—事实提取—机制拆解—风险核查—竞品比较—交易假设—内容输出”几个步骤。如果每次都从零开始设计流程，Agent 就很难真正提高效率。 接入 EverOS 后，我会把这个 Agent 的记忆分成几层。 第一层是项目资料记忆。白皮书、官网、GitHub、截图、PDF、文章、推文、数据表，都可以作为多模态资料导入，让 Agent 在后续研究中能检索到原始上下文。 第二层是用户偏好记忆。比如我的研究偏好是“证据链优先、少用空话、避免 Shill、必须对比同赛道、必须写风险点、必须区分事实和推测”。这些不应该每次重新写进 Prompt，而应该成为长期用户记忆。 第三层是研究案例记忆。每次分析一个项目，都记录这次研究用了哪些资料、得出了什么结论、哪些假设被保留、哪些判断被推翻、哪些风险后来被验证。 第四层是技能记忆。当某个流程反复有效，比如“AI Trading 项目拆解模板”、“交易型 Agent 风控检查表”、“项目亮点转 X 长文结构”、“竞品比较框架”，就把它沉淀成 Agent 可以重复用的 Skill。 这样一来，Agent 的工作方式就发生了变化。 以前它像一个一次性助手：每次叫醒它，都要重新喂背景、重新讲规则、重新纠正偏差。 现在它更像一个会积累的研究搭档：它知道我以前看过什么，知道我更重视哪些判断标准，知道哪些路径曾经失败，也知道哪些工作流可以复用。 这才是我认为 EverOS 最有价值的地方。 它不是让 Agent 瞬间变成全知全能，而是让 Agent 的每一次有效工作不再归零。 长期看，Agent 的竞争力不只来自底层模型，而来自它能不能把用户、任务、项目、错误、决策和工作流持续沉淀下来。 没有记忆的 Agent，只是一个反复被唤醒的工具。 有了可读、可迁移、可检索、可进化的记忆层，Agent 才开始接近真正的长期协作伙伴。 如果你也在构建 AI Agent、LLM 应用、AI Coding 工作流，或者任何需要长期上下文的系统，强烈建议把 Star 一下这个 Repo !!! 因为下一代 Agent 真正重要的能力，可能不是一次回答有多聪明，而是它能不能记住过去、理解现在，并在下一次任务中变得更好 链接：

人比人气死人，刷到嗯哼的视频 20 岁的我在干嘛？打王者、刷直播、凌晨三点网抑云 而嗯哼已经开着兰博基尼、戴着 400 万的理查德，卡里数字比我电话号码还要长

上一篇推文发出去后，有不少 Web3 朋友来问我：Apodex 到底应该怎么用？ 我基本把自己日常使用 Apodex 的核心要点都跟他们分享了一遍，包含怎么追踪链上数据、项目方团队、融资背景以及如何跟其它 AI 协作使用，真正提升投研效率和精准度。 今天我想换一个场景，不聊 Web3，拿它来做一次美股投研。 主题我选了最近市场争议很大的问题：AI Capex 主线到底是不是泡沫？ 这个问题很典型。 一边是微软、谷歌、Meta、亚马逊继续加大 AI 基础设施投入，Nvidia、服务器、数据中心、电力、液冷等链条持续受益； 另一边，市场也开始担心：AI 应用收入能不能跟上？企业端 ROI 到底兑现了吗？现在的估值是不是已经把未来几年打满了？ 所以，这不是一个简单的看多或看空的问题。 如果直接问 AI：“AI Capex 是不是泡沫？” 大概率会得到一篇看起来很完整的文章：先讲产业趋势，再讲风险，最后来一句“短期有波动，长期有空间”。 这种答案不能说错，但对投研来说还不够。 真正有价值的研究，不是让 AI 给一个漂亮结论，而是让它把问题拆成可以验证的证据链。 所以我这次给 Apodex 的任务不是“写一篇 AI Capex 报告”，而是让它围绕几个核心变量展开： 1. 云厂商 Capex 和 AI 收入是否匹配； 2. GPU、服务器出货和库存是否支持真实需求； 3. 数据中心电力和落地节奏是否跟得上； 4. 企业端 AI ROI 是否改善； 5. 估值和市场情绪是否已经透支。 这里我也顺手和 ChatGPT 做了对比，两份报告我放在文末。 ChatGPT 的优势是速度快、表达顺、很适合快速搭初稿。但它更容易给出一种“宏观叙事 + 正反观点 + 中性结论”的答案：看起来完整，但很多关键变量没有被真正拆开。 而 Apodex 给我的感觉不一样。 它不是急着下结论，而是先逼你把问题拆成证据链： 不要只说云厂商还在投钱，要看 Capex / AI 收入比例； 不要只说 GPU 需求强，要看出货、ASP、库存和订单能见度； 不要只说数据中心火热，还要看电力获批、并网进度和建设延迟。 这就是 Apodex 做投研最舒服的地方：它不是帮你写得很像报告，而是帮你把报告背后的判断依据拆出来。 最终，Apodex 给出的结论也不是简单的“泡沫”或“不是泡沫”，而是分时间维度看： 1–2 年内，AI Capex 更偏产业现实。 因为云厂商长期合同、在建数据中心、GPU 订单和电力项目都有较强刚性。 3–5 年，主线会高度分化。 关键要看 AI 收入能不能跟上 Capex，企业 ROI 能不能兑现，电力瓶颈能不能缓解。 5 年以上，不确定性很高。 应用层商业模式、新技术路线、推理成本下降和监管变化，都可能重新定价整个产业链。 所以我的理解是：AI Capex 不是简单泡沫，但也不是可以无脑相信的长期神话。 短期看，它更像真实产业周期；中长期看，它会进入强分化阶段。基础设施链条确定性更强，但估值透支、企业 ROI 和电力瓶颈，是后续必须持续跟踪的风险点。 这次用下来，我更加认识到，投研真正稀缺的不是“谁更会写”，而是“谁更会验证”。 在生成式 AI 越来越普遍的时代，谁能搭建证据链，谁就更接近真相。 这也是我为什么认为，Apodex 不仅适合 Web3 调研，也很适合美股、宏观、政策、科研这类高复杂度研究场景。 趁着还能免费使用，快来试试。你会爱上它！ 官网： GitHub： Discord： Apodex 研究报告： ChatGPT 研究报告：

作为一名 Web3 x AI 博主，看到 Apodex 这个产品时，感到非常惊喜！ 原因很简单：它不像普通 AI 搜索工具，更像一个真正能参与链上投研流程的研究助手。 做 Web3 调研，最痛苦的从来不是“找不到信息”，而是信息太多、太碎、太冲突。 我之前研究一个 AI Agent 项目时，就遇到过很典型的情况： 项目方说自己用户增长很快，社区也在疯狂转发，KOL 都在说它是下一个叙事龙头。 但我去看链上数据时，发现新增地址很多都是短周期交互地址，行为路径高度相似，资金来源也集中在少数几个钱包。表面上看是用户增长，深挖下去更像是任务激励和刷量行为。 另一次做协议调研时，项目宣传自己收入增长很快，但我追踪合约交互和资金流后发现，部分收入可能来自内部循环或短期补贴，并不能证明产品真的形成了稳定需求。 这类问题非常折磨人。 因为官网、白皮书、KOL 观点、链上数据、GitHub 更新、社区反馈，每一类信息单独看都可能有道理，但放在一起却经常互相矛盾。 更麻烦的是，普通 AI 很容易把这些材料拼成一份看起来很专业的报告，但关键结论并没有真正验证。 这就是 Web3 投研里最危险的东西：虽然不是胡说，而是一种“伪正确” 报告结构完整、语气自信、引用很多，但真正决定项目价值的几个问题，比如用户是不是真实、收入能不能持续、token 是否有必要、链上行为是否支持叙事，往往没有被严格验证。 Apodex 最让我感兴趣的地方，正是它把这个问题作为核心来解决。它不是简单帮你生成一份报告，而是围绕复杂问题建立一套验证流程。 Apodex 的 Heavy-Duty 架构，更像一支研究团队：主 Agent 负责拆解问题，多个子 Agent 分别查资料、做对比、找证据、处理冲突，最后再由独立 verifier 检查结论是否真的站得住。 这和普通 Agent 最大的区别在于：它不是让同一个模型自己写、自己查、自己反思，而是把“生成”和“核查”两个环节拆开。 这对链上投研非常关键。 比如我研究一个项目时，真正需要的不是“这个项目怎么样”这种笼统回答，而是： 链上活跃是不是真实用户？ 收入增长是否有可持续需求支撑？ 项目叙事和实际产品是否一致？ 代币机制是否真的捕获价值？ 同赛道对比里，它的优势到底是技术、生态，还是单纯营销？ 这些问题没有标准答案，只能靠多来源交叉验证。 Apodex 的价值就在这里：它会尽量让每个判断回到证据链，而不是停留在叙事层面。 它关注的不是“答案看起来是否专业”，而是“这个答案是否真的解决了原问题”。 我觉得这正是我在做项目研究最想 AI 拥有的能力。 因为未来的信息只会越来越多，AI 生成内容也会越来越多。真正稀缺的不是总结能力，而是验证能力；不是把公开信息重新包装一遍，而是从混乱信息里发现真正可信的信号。 所以 Apodex 的定位很明确： 它不是普通写作工具，也不是普通搜索工具，而是一个面向复杂问题的 verified deep research agent。 对 Web3 投研来说，它最适合用来做项目尽调、链上数据解释、赛道对比、叙事验证和风险排查。 如果说过去的 AI 更多是在帮我们生成内容，那么 Apodex 代表的方向，是让 AI 开始帮我们接近真相。 这也是我为什么认为 Apodex 值得大家的关注，不仅仅是 Web 3 投研，也适合所有需要跨来源验证、处理复杂证据链的高价值研究场景，比如项目尽调、金融分析、法律合规、医药文献综述和前沿科研探索。 官网： GitHub： Discord：

回忆感拉满，可能 90 后的青春真的逐渐落幕了 梅西、C 罗、莫德里奇、奥乔亚、诺伊尔，哪一个不是我们耳熟能详的名字 42space 上的 World Cup Star of Stars 这个事件，或许就是我最后一次这么关注世界杯了 我自己选了亚马尔 + Beli 的组合 一是互补性强。覆盖不同位置和风格，不容易同时哑火 二是这个组合正好对应新世代接棒，老将告别 + 这个时代最亮的光

分享我珍藏的 4 个让 Agent Loop 跑得更快、更好的基础设施，一定要让你的 Agent 用上！ 1. 让 Agent 在真实浏览器里点击、验证 UI 变更，实现真正的自闭环测试 2. 解决端口冲突问题，还完美支持 git worktree 3. 本地模拟 Stripe、GitHub 等第三方 API，让 Agent Loop 零成本、零依赖、结果完全确定 4. 通过简单的 CLI 命令直接生成图像和视频

所有进行 AI 半导体投资的朋友们，都应该好好看看这篇雄文 它不是在预测明天会涨多少，而是教你拆开整个产业链 整篇推文从解释 HBM 是什么、为什么对 AI GPU 这么重要，到 SK 海力士和三星/美光的堆叠方案、工艺细节，深刻论证了为什么海力士能做到 50% 的市占率 但是文章没有到此就结束，而是继续向下游拆解，讨论封装环节，比如说 CoWoS 已成熟量产、CoPoS 面板级还在发展，可以说自上而下带你一遍看懂了 AI 半导体整个供应链的技术差异、产品护城河和投资决策逻辑 HBM 目前仍是 AI GPU 最紧缺的环节之一，三大厂产能基本卖断货到 2026 年底甚至更久。理解工艺差异，就能判断谁能持续拿订单、谁在追赶、谁会被甩开