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🍎 曝折叠屏 iPhone 采用单挖孔外屏，支持指纹识别

「系统有点不太好」 如果你在三月 5 号左右的凌晨，打开亚马逊，可能会怀疑自己输错了网址⸺满屏都是各种小狗图，和巨大的「Sorry」。 这是亚马逊的「招牌」，在网站崩溃的时候，掏出萌萌的小狗图，滑跪道歉，安抚用户。 「大家可能都听说了，最近我们的系统和相关的基础服务，有点不太好。」

每年的 iPhone 春季发布会一结束，秋季发布会的新 iPhone 爆料往往就八九不离十了。 今年的看点，当然是折叠屏 iPhone，有消息称，苹果将为这款产品冠上 iPhone Ultra 的名字。 阔折叠、无折痕以及高达 2000 美元的售价，爱范儿此前也多次报道过。而据彭博社记者 Mark Gurman 最新爆料，折叠 iPhone 展开时，就是一台小 iPad。

你有没有遇到过这种情况，让 Claude 解一个 bug，它思考了很久，跑了一堆命令，然后过了两分钟：「建议您手动处理」、「可能是环境问题，需要更多上下文」，又或者是 AI 常用的那句，「我解决不了 I cannot solve this。」

最近想必不少人都装上了「龙虾」，还没真的干什么活，先收到了一张账单。 金额从几十到几百不等，有人甚至看到四、五位数。 OpenClaw 是个 token 销金窟， 懂行的人多少都清楚。仅仅是将龙虾配置成自己需要的样子，都要消耗非常多 token，配置好了之后日常运转 + 对话，一天耗费量也不少⸺它在后台搜资料、写代码、调接口、生成文件，每一个动作都在烧。 账单是实时在跑的，只是很多人没意识到。

**2025，不是 AI 提升效率的一年，而是开始释放创造力的一年。**

前几天，我看到一篇国产 AI Coding 工具的案例文章，花了不少篇幅在讲一个“智能体的附加价值”——当你写代码写到崩溃时，它可以安慰你、鼓励你，让你感觉好受一点。

随着大语言模型（LLM）从被动的问答工具演变为具有自主性的智能体（Agents），传统的检索增强生成（RAG）架构正面临前所未有的挑战。当智能体需要执行长周期的复杂任务——如代码重构、法律合规审计或企业流程自动化——仅凭基于语义相似度的向量检索（Vector Retrieval）已无法满足需求。智能体不仅需要“知识”，更需要“记忆”和“结构化认知”。本文将详尽探讨一种新兴的架构范式：**代理式 RAG (Agentic RAG)**，并重点剖析其核心组件——**上下文追踪 (Context Trace)**…

这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是某企业内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、

这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是，某金融公司内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、

本文档对比分析 A2A (Agent-to-Agent Protocol) 和 ACP (Agent Client Protocol) 两个协议的核心差异、设计理念和适用场景。

最近，我们在 AutoDev 中集成了 ACP 协议，使用它进一步优化 AutoDev 的跨平台渲染架构，在提升 AutoDev 的同时，也兼容了其它智能体。由于，ACP

> Routa 是一个 **“工程化的多 Agent 协作框架”**：它把任务、状态、事件和执行拆成可控模块，让开放生态下的多 Agent 系统可以真正落地，而不是靠

尽管我们可以用最好的模型完成所有的事情，但是约束才是我决定写这篇文章的一个出发点：约束越多，问题就越好玩。

PS：就着最近的研究，我想大概写一篇今年的趋势