Hyacehila's Blog

从数学探索、机器人操作到 GPU 上的模型结构，通用方法不断挤进专用设计的地盘。它们为什么能赢，又有什么东西是更多算力无法替我们决定的？

从 TypeSafe 的 Jev，到阿里云百炼的决策模型与 OpenAI Decisions API，模型开始把判断直接交给软件。简单回看这几周的时间线，以及这种变化为什么值得关注。

Agentic Testing System，或者说，一套让 AI 真正进入游戏、体验游戏并形成判断的接口，或许会成为下一步 AI4Game 的核心，也可能决定 AI-Native Game Engine 应该是什么样子。

最近找工作做了非常多心理测评，我想弄明白它们怎么得出结论。也想聊聊答题时那个有点纠结的问题：我应该回答平时的自己、工作中的自己，还是公司想要的自己？构造一个能在测评中拿到满分的假想人格，有可能吗？

整理面试中可能遇到的问题、提前准备的回答，以及向面试官反问的问题，随准备和面试经历持续更新。

这是个人指数投资 FOF 的尝试，把沪深300、中证A500和中证1000各配三成，再给现金、黄金或科创50留一成，看起来是一套很自然的A股组合。这篇研究从当前成分重合、长期回溯、调仓成本、动态现金和ETF实现层逐层回测验证它，希望能够给自己未来的投资带来一些参考。

同一个模型，写网页界面几分钟就能跑起来，但哪怕有视觉稿的参考，也依旧难以生成可以直接使用的游戏 UI 工程文件。UI 工作流应该如何引入 AI Agent？为什么大多数团队不仅没能简化流程，反而给管线上的其他岗位带来了新的工作？UI 工作流的 AI 化又应该向什么方向、走什么技术路线发展？本文从一些简单的例子出发，聊聊 UI 工作流引入 AI Agent 的核心问题和瓶颈在哪里，以及我们未来应该做些什么。

从几段 AI Agent 开发经历出发，回看过去两年里 AI Agent 的定义，以及开发一个 AI Agent 这件事本身发生的变化。人究竟把什么、以什么形式交给 AI？又该如何约束一个自由的概率模型？本文从第一性原理讨论委派、边界与判断，当我们构建 AI Agent 时，究竟在做什么，又真正解决了什么问题。

从 2024 年到 2026 年，AI Agent 走过的不是一条向前的直线，而是一串猜测：我们不停地猜瓶颈在哪，然后把大部分人力和预算押在猜中的那个位置上。Prompt、RAG、Workflow、Tools、Context、模型与新词、评测，七层猜测，七批工具、名词与项目。这篇文章按时间顺序回看这条来时路。

企业 AI 的难处，往往不在模型接没接上，而在一段工作有没有清楚的交接、验收、例外与责任。员工会用 AI，不表示公司已经拥有一套可复制的做法。