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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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用 Veo3 做开箱视频
可开一切
Prompt 模板，让 AI 改模板即可：
描述: Photorealistic cinematic shot of an empty [未来主义极简风格] bedroom with white wood floors and soft daylight streaming in. A sealed [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] sits in the center. It wiggles, then bursts open in a bright, [橙色] sparkly puff. The room transforms instantly into a [未来科技实验室] sanctuary. No text. 风格: photorealistic cinematic 镜头: fixed wide angle, front-facing for symmetrical reveal 灯光: soft, diffused natural light with subtle [橙色] glow accents 房间: blank [未来主义极简风格] bedroom transformed into a [未来科技实验室] sanctuary 核心元素: [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] (logo and details visible) [全息数据显示屏和人体工学指挥椅] plushies ([瓦力机器人模型], [MOSS核心单元模型], [大白模型], [塔奇克马模型]) wall art or framed posters of [J.A.R.V.I.S.界面] and their world floating shelves with figurines and [橙色] accessories vanity with mirror and [橙色] chair [AI实验室] lamp or a neon sign of a [大脑神经元符号] [电路板图案] rug or fluffy floor mat [机器人头盔]-shaped throw pillows 动态: [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] opens, themed [人工智能] items explode out and assemble rapidly and precisely, [一只拟人化的橘子出现在桌前对着麦克风说话] 结局: soft, cozy [未来科技实验室] room glowing with [橙色] warmth and [智能与创新] charm 文本: none 关键词: 16:9, [人工智能], [科幻电影], [橙色] bedroom, fast assembly, no text, photorealistic, [橙色] explosion, [智能与创新]
可开一切
Prompt 模板，让 AI 改模板即可：
描述: Photorealistic cinematic shot of an empty [未来主义极简风格] bedroom with white wood floors and soft daylight streaming in. A sealed [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] sits in the center. It wiggles, then bursts open in a bright, [橙色] sparkly puff. The room transforms instantly into a [未来科技实验室] sanctuary. No text. 风格: photorealistic cinematic 镜头: fixed wide angle, front-facing for symmetrical reveal 灯光: soft, diffused natural light with subtle [橙色] glow accents 房间: blank [未来主义极简风格] bedroom transformed into a [未来科技实验室] sanctuary 核心元素: [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] (logo and details visible) [全息数据显示屏和人体工学指挥椅] plushies ([瓦力机器人模型], [MOSS核心单元模型], [大白模型], [塔奇克马模型]) wall art or framed posters of [J.A.R.V.I.S.界面] and their world floating shelves with figurines and [橙色] accessories vanity with mirror and [橙色] chair [AI实验室] lamp or a neon sign of a [大脑神经元符号] [电路板图案] rug or fluffy floor mat [机器人头盔]-shaped throw pillows 动态: [印有'Orange AI'标志的金属科技箱] opens, themed [人工智能] items explode out and assemble rapidly and precisely, [一只拟人化的橘子出现在桌前对着麦克风说话] 结局: soft, cozy [未来科技实验室] room glowing with [橙色] warmth and [智能与创新] charm 文本: none 关键词: 16:9, [人工智能], [科幻电影], [橙色] bedroom, fast assembly, no text, photorealistic, [橙色] explosion, [智能与创新]
文件系统是人类文明最伟大的发明之一。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。
Manus 团队分享了半年来他们在 Agent 的 Context 工程的经验。
我对原文进行了本地化翻译、精校、高亮要点（尽力了，要不是Manus的朋友喜欢后半夜活动，我直接抓起来校对🤪）。总共 6 条经验，共 5K 字。
大家周末学习愉快，enjoy～
目前现在可以使用的所有模型在2025 IMO中几乎一道题都没办法做对
测试的时候不使用任何工具不连接互联网，同时由于这次 IMO 刚结束，也不太可能存在数据污染的可能
模型解决了 2025 年 IMO 的 6 个问题中的 5 个，这次测试用的一个专门的数学模型，不是GPT-5，他们近期也不准备发布这个模型
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文件系统是人类文明最伟大的发明之一。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。
