哈斯日志

纪录我们在网路上奔波的历程！

从调用模型到受控长期计算主体：AI ToC 产品演进的内在线

2026年8月18日

过去几年，ToC AI 产品看起来一直在变。最初是 Chatbot，随后是 AI Search、AI Browser，再到能够操作电脑和应用的 Agent；进入 2026 年，Coding Agent、Agent for Work 和 Agent Harness 又成为新的产品焦点。如果只按照产品名称观察，很容易把它理解成一轮又一轮入口竞争。但把这些变化放在一起看，更值得关注的其实是一条相对稳定的内在线： LLM 正在从一个需要人主动调用的智能服务，逐步演化成一个以人为中心、受人控制、能够长期存在并持续参与数字活动的计算主体。这条线索比“下一个 AI …阅读《从调用模型到受控长期计算主体：AI ToC 产品演进的内在线》更多内容...

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Chatbot 开始分配流量：消费互联网正在进入“意图入口”时代

2026年8月13日

过去二十年，消费互联网的商业基础建立在一套相对稳定的流量秩序之上：搜索引擎分配主动需求，社交网络和信息流分配注意力，应用商店分配软件入口，电商平台承接交易。网站、App、账号和店铺是经营阵地，曝光、点击、停留、转化构成了一套完整的流量经济学。最近几个月，尤其是最近一周密集出现的一系列变化，让这个结构越来越清晰地出现了一个新的层级：Chatbot、AI Search 和 Agent 正在进入消费互联网的流量分配链条，并开始承担过去由搜索框、推荐流、导购页和垂直平台承担的一部分功能。需要谨慎的是，目前还不能据此判断 AI 已经取代搜索、社交或短视频成为最…阅读《Chatbot 开始分配流量：消费互联网正在进入“意图入口”时代》更多内容...

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AI 正在把人类的知识库变成“人工糖精”

2026年8月10日

AI生成系统中的表达收敛与知识结构重组，从概率模型到语义分发机制的演化龚自珍在《病梅馆记》中写道： “斫其正，养其旁，删其密。” 在传统语境中，这是人为对自然形态的修剪，使其符合某种可控的审美秩序。但在数字时代，一个更复杂的结构正在形成：修剪不再来自单一权力中心，而是来自“生成模型—分发机制—人类反馈”共同构成的系统耦合。因此，被重塑的并不只是内容本身，而是知识在生成、传播与再训练过程中的整体形态。我们正在进入一个“被重构的病梅系统” 大模型的基础机制是一个概率生成系统，其核心目标是：在给定上下文中预测下一个最可能的词。从这一层看，它确实…阅读《AI 正在把人类的知识库变成“人工糖精”》更多内容...

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AI 交互数据投影：从 Cursor 缓存到人机协作过程治理

2026年8月4日

本地使用 Cursor 一年后，我看到 cursorDiskKV 表已经有 1,132,984 行，占用 18GB。里面有 agentKv:blob:* ，有 bubbleId:* ，也有 composerData:* 。这些当然是缓存，是 Cursor 为了保存会话、恢复上下文、维持 Agent 和 Composer 工作状态而留下的本地数据。但这件事有意思的地方，不是“缓存很大”，而是它让我们看见一个变化：传统软件主要记录结果，AI 软件开始记录协作过程。过去的软件更多围绕文件、版本、日志、提交、配置展开。它们记录的是你做了什么，产出了什么，…阅读《AI 交互数据投影：从 Cursor 缓存到人机协作过程治理》更多内容...

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从贴吧到 AI Agent：网络不是连接人，而是重新分割人

2026年7月25日

很多年前，我见人就推荐赛斯·高汀的《部落：一呼百应的力量》。当时很多人不理解。一本讲互联网社群、领导力和部落动员的小书，为什么值得反复推荐？它不是宏大社会理论，也不是严肃技术史，看起来甚至像一本营销学读物。但我当时真正看见的，不是“如何做社群”，也不是“如何成为部落领袖”。我看到的是：互联网连接不会自动把人类带向一个统一、理性、开放的公共空间。相反，连接越充分，人越会在网络中重新寻找小范围的归属、认同、立场和解释权。网络不是消灭部落，而是制造了新的部落。只是这些新部落不再主要由民族、国家、种族、宗教、血缘、地域这些传统宏大身份组织起来，而是由主…阅读《从贴吧到 AI Agent：网络不是连接人，而是重新分割人》更多内容...

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从变量赋值到概率约束：AI Native软件正在重写可靠性的来源

2026年7月21日

为什么输入模板化、输出围栏与围栏状态机会成为新的软件基础设施上篇文章发布后，有朋友问我为什么我这么想，什么 AI Native 软件，为什么说正在从传统的软件工程演化为一种条件触发的概率控制系统？我们深入探讨了，输入模板化、输出围栏和围栏状态机会成为新的工程基础设施，探讨AI native应用和AI coding话题。这个问题背后，其实涉及传统软件与 LLM Inside Application 在可靠性来源上的根本差异。软件工程中，程序员通过变量、函数、流程控制、状态管理和数据结构，把现实世界的问题转化为数学问题，这是软件的基本逻辑。只要输…阅读《从变量赋值到概率约束：AI Native软件正在重写可靠性的来源》更多内容...

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别再迷信 AI 经验模板：大模型应用真正缺的，是“条件可复现”

2026年7月14日

从 prompt tuning、ReAct 到今天的 skills，大模型应用的发展路径，其实一直在做同一件事：试图把一次次成功的案例经验，抽象成可复用、可迁移、可解释的方法论体系。这句话看起来简单，但它触及了大模型应用工程最核心的矛盾。我们一边试图把 LLM 工程推向“科学化”，让它拥有流程、结构、范式、评估和可复盘能力；另一边又不得不承认，前沿实践中大量有效方法仍然来自案例、经验、调参、试错和场景化总结。它既不像传统软件工程那样高度确定，也不能简单归为玄学经验。所以真正值得追问的是：复制一遍所谓最佳实践，能不能得到与案例一致的结果？大概率不…阅读《别再迷信 AI 经验模板：大模型应用真正缺的，是“条件可复现”》更多内容...

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不要把 AI 做成“一个会很多事的人”

2026年7月7日

AI 应用的生产化，不是把人类职能简单交给 Agent，而是把技能标准化、任务流程化、职能责任化、治理系统化技能函数化、职能责任化与 Agent 生产化的真正边界今天很多 AI 应用设计，正在陷入一个看似先进、实则危险的误区：把 AI 直接包装成某个组织职能。 AI 销售助理、AI 客户成功经理、AI 产品经理、AI 合规分析员、AI 财务专员、AI 运营专家、AI 招聘官…… 这些名字很容易让人兴奋，因为它们直接对应企业的组织岗位，听起来离业务结果更近，也更容易被客户理解。但问题在于，组织职能不是一个简单函数。职能背后有目标、责任、边界、流程、权限…阅读《不要把 AI 做成“一个会很多事的人”》更多内容...

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AI与人的决策偏差：从信息代理到信任代理

2026年7月3日

当你将 AI 当做信息搜索工具时候，他能迅速组织数十上百信息源进行分析整理并输出你想要的分析和报告，当你让他写个 ppt，他能理解意图组织信息调用工具撰写创作ppt，当你让他写个代码解决一个问题，只要你说的清楚他就能够自己编码测试验证并交付你趁手的代码工具。那么，什么时候相信 AI 的判断、完全信任完全委托，什么时候不能全信需要介入决策，什么时候完全摒弃 AI 参与的干扰，这不只是一个 AI 智能应用的人机交互问题，更是 AI 与人类协同共进的问题。我的看法是，AI是一个强大的数据 -模式匹配工具，而人类是情境 -责任 -价值主体。两者不应是替代…阅读《AI与人的决策偏差：从信息代理到信任代理》更多内容...

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你看到的不是信息，而是你构建出来的意义

2026年6月26日

最近一段时间，我持续观察 X（Twitter）、TikTok、Reddit 等平台上的内容传播现象。 Content → Meaning → Consensus → Action（内容→意义→共识→行动），这些方向与市场研究、舆情分析、投资决策、Agent时代的信息处理体系都有很强的关联性。最初吸引我注意的并不是内容本身，而是一种非常有趣的现象：同样一条 Tweet，同样一个视频，同样一张图片，不同的人看到后，产生的理解、情绪和行动往往完全不同。当我看到一条 Tweet 时，我看到的究竟是什么？当我看到一个美女视频时，我看到的究竟是什么？表面上…阅读《你看到的不是信息，而是你构建出来的意义》更多内容...

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