Cheng's Tech & Life

先問你一個問題：你上一次因為手環顯示今天只走了八千多步，硬是在睡前繞去多走兩圈，是什麼時候的事？ 如果有，你並不孤單。而且你可能是為了一個沒有人驗證過的數字，犧牲了本來可以拿去睡覺的半小時。 先講最經典的那個。「每天一萬步」這句話，你我從小聽到大，聽起來像鐵一般的醫學結論。它其實是 1960 年代日本一家計步器廠商的廣告詞，那台機器的名字直譯過來就是「萬步計」。一個好記的整數，加上一台想賣的機器，僅此而已。 真正該追的數字，最近被算出來了。《Lancet Public Health》在七月底發表一份統合了 57 項研究的分析，結論是：跟每天只走約兩千步的人比，走到大約七千步，死亡風險就降低了 47%，失智、心血管疾病、憂鬱、第二型糖尿病的風險也一起往下掉。關鍵在後半句——過了七千步，這條曲線就明顯平掉了，從四千步進步到七千步能再降 17%，但七千往上加，效益小到幾乎看不出來。負責這份研究的雪梨大學流行病學家講得很不客氣：一萬步「沒有任何證據支持，只是隨口喊出來的一個整數」。（Heho、鏡報） 停一下。如果連「多走路」這種怎麼看都健康的事都有天花板，那是不是很多健康指標其實都長這樣...

先問一個怪問題：當一家晶片公司掏出幾十億去入股它的大客戶，好讓這個客戶有錢回頭跟它買晶片，這筆交易到底是誰在賺誰的錢？ 這週的 AI 新聞，幾乎每一則都在報天文數字。但把它們排在一起看，你會發現大家搶的其實不是同一樣東西。錢多到滿出來，稀缺的反而是那些用錢一時之間變不出來的：先進記憶體、電力、還有一個不會被新聞稿說服的物理世界。 一、AMD 砸最多 50 億入股 Anthropic，換 2GW 的晶片大單AMD 和 Anthropic 宣布策略合作：Anthropic 會部署最多 2GW 的 AMD MI450 系列 GPU，AMD 則依部署進度對 Anthropic 投資最多 50 億美元，是 AMD 第一次真金白銀入股這家公司。作為交換，Anthropic 承諾未來幾年向 AMD 採購「數百億美元」等級的晶片。 這種交易有個難聽但精準的名字，叫循環交易。上游供應商拿現金投資下游客戶，客戶再把這筆錢回頭變成對供應商的訂單，兩邊的營收和估值互相灌水。問題出在：當你的供應商同時是你的股東，這筆需求到底有幾分是真的，就變得很難查證。表面上 Anthropic 現在有四家算力供應商並存...

走了七篇，我們把一個 AI Agent 的 harness 拆到見骨：從能動性到底從哪來、最小的 agent loop 怎麼轉、怎麼拆解扛不動的複雜任務，一路拆到記憶與崩潰後的韌性、長時間非同步地跑、多代理分工協作，再到上一篇的MCP、外掛與可觀測性。每一篇都是在「一次 model 呼叫」的周圍多裝一個零件。這最後一篇要做的事只有一件——把散在桌上的零件全部組回去，變成一台你不在旁邊也能自己轉的機器。 這一層在書裡叫 Layer 7「組合」，主題是 loop engineering（迴圈工程）。它沒有發明任何新元件，它教的是怎麼把前面的迴圈疊起來，讓 agent 從「你一句一句餵 prompt」進化成「它自己找工作、自己做、自己驗、自己回報」。 從「下 prompt 的人」變成「設計 loop 的人」先講一個心態上的轉彎。你平常用 Claude Code 或任何 agent，其實一直在當那個「外層迴圈」：你想一個 prompt、讀它的輸出、判斷對不對、不對就再下一句、覺得可以了就收工。這整套「觸發 → 執行 → 檢查 → 重試」的流程，是靠你的手和你的眼睛在驅動的。你一離開座位，...

鼎泰豐一盤地瓜葉，現在要 320 元。 這個數字這幾天在網路上被罵翻，說鼎泰豐是不是瘋了、擺明給人「吃不起的樣子」。我完全能理解那個火——320 元夠你在自助餐夾一整盤青菜還有找。但我想潑一盆掃興的冷水：這盤 320 元的地瓜葉，鼎泰豐其實沒從你身上多賺多少。真正在跟你收錢的，是一股你看不見、而且會越滾越大的力量。這篇就是想帶你看清楚，你那筆餐費，到底被誰拿走了。 先確認一件事：這不是鼎泰豐一家的問題如果只有鼎泰豐漲，你大可以說它是個案、是品牌在收智商稅。問題是，把鏡頭拉開你會發現大家一起漲。鼎泰豐這次小籠包每顆從 28 漲到 29 元、蝦仁蛋炒飯從 300 漲到 320 元，整體大約漲 5%。同一時間，鬍鬚張年初餐點平均漲 3.8%，那碗招牌魯肉飯小碗都要 71 元了；饗饗、旭集、UB、饗食這幾家吃到飽，2026 一開年全部調漲。 當一整個產業在同一段時間、往同一個方向動，這就不再是「某家店變貪心」可以解釋的了。它是成本端有東西在推，而且推得夠廣、夠一致。要找那個「東西」，我們得離開餐桌，去看一杯咖啡。 咖啡是這件事最赤裸的縮影食物漲價的原因常常糊成一團——房租、人力、食材，你...

把這週的新聞攤開來看，會發現 AI 悄悄跨過了一條線。它不再只是「回答你的問題」，而是開始替你定價、替你花錢、替你跟陌生人交涉，甚至代表一家公司做出動真格的處置。而每當一項技術從「說」跨到「做」，最稀缺、也最值錢的東西就會換人——從「誰做得最好」，變成「誰能喊停、誰握著入口」。 這週有五件事，剛好從不同角度描出這條線的形狀。 一、Meta 推出賣家專用 App，讓 AI 替你定價、替你回訊息Meta 發表了一支獨立的「Seller」App，專門給 Facebook Marketplace 的賣家用。你只要上傳照片，Meta AI 就自動幫你生出標題、描述、定價和分類，還能自動回覆買家的訊息；另外搭配一套自拍驗證的「Facebook Verified」機制。聽起來很方便——貼張照片，剩下交給 AI。 但方便的另一面是：定價和溝通，是二手交易裡最需要人判斷的兩件事，現在整包交給了一個會「一本正經地估錯價」的模型。當 AI 幫你把一台老相機標出離譜的價格、或用你的口氣回了一句你根本不會講的話，出錯的下行由誰承擔？是那些沒有議價能力、也沒細看 AI 到底寫了什麼的散戶買賣雙方。把判斷外包...

前六篇，我們把一隻 agent 從單一迴圈慢慢養大：先學會核心迴圈，再會拆解複雜任務，接著有了記憶與崩潰重開的韌性，能長時間非同步地跑，最後還能分裂成一群代理分工協作。但這隻 agent 一直有兩個沒被戳破的天花板：第一，它只能碰到自己 harness 出廠時內建、而且每一把都得工程師手寫的工具；第二，它跑了老半天，其實沒有人真的知道它做得好不好。這一篇就把這兩塊補上——agent 怎麼把手伸出 harness、接上真實世界，又怎麼裝上儀表板，讓你看得見、也量得出它到底有沒有把事情做對。 先講清楚問題：只會用內建工具的 agent，天花板在哪回想第 2 篇的核心迴圈：模型每輪決定要不要呼叫工具，harness 把工具跑起來、把結果餵回去。這裡藏了一個限制——那份工具清單是寫死的，每一把內建工具都是人手刻的，input schema、執行邏輯、錯誤處理一項不少。但使用者要的服務多到寫不完：Jira、部署系統、內部知識庫、監控後台，各有各的 API、認證方式、甚至語言。你不可能為每個服務都手刻一把工具，更別說每加一個就要動 harness、重發一次版本。 MCP（Model Cont...

先講一個你八成也遇過的場景。你丟給 Claude Code 一個大重構，它開始一個檔一個檔地改，進度條在跑。你坐在螢幕前，腦子裡已經冒出下一步了——「等它改完，順便幫我更新一下 README」。但你不敢打字，因為你怕一按 Enter 就把它正在做的事打斷，前面十分鐘的工白費。於是你就這樣坐著等，盯著它跑，什麼也不做。 我第一次用的時候試過兩條路，兩條都不對。第一條是乾脆等——它跑五分鐘，我就發呆五分鐘，效率低到有點荒謬。第二條更慘：我忍不住打了字按下 Enter，結果它真的停手了，我以為我把它弄壞了。後來才發現，這兩種反應都是因為我搞錯了一件事——Claude 在忙的時候，那個輸入框根本沒有鎖住，它只是在等你決定：你是要「打斷它」，還是要「排隊」。這兩個是完全不同的動作，而我一直把它們當成同一個。 輸入框沒關，只是你不知道按下去會發生什麼Claude 在處理任務的時候，底下的輸入框是活的。你可以照常打字，打完按 Enter——這時候它不會插隊、不會打斷當前的工作，而是把你這句話排進佇列。畫面上會看到它安靜地待在輸入框上方，像在排隊等叫號。等 Claude 把手上這一輪做完，它就會...

這週有個畫面很值得先停下來看：兩家市值上兆的公司，同一週交出「營收超標」的財報，股價卻雙雙被市場打下來——特斯拉單日跌約 14%、Alphabet 跌約 7%，合計蒸發掉數千億美元。奇怪的地方在這裡：市場不是在懲罰它們賺不到錢，恰恰相反，是第一次認真開始問一個更難的問題——這些為了 AI 砸下去、還看不到底的錢，最後的帳單會寄到誰手上。 把這週幾則看似無關的新聞擺在一起，會發現它們其實在回答同一個問題的不同版本：AI 帶來的下行風險，正在一張一張分批寄出，只是每張帳單的收件人都不一樣。 一、市場第一次對「無底洞式 AI 支出」投了不信任票特斯拉和 Alphabet 的 Q2 財報營收都超出預期，照理是好消息。但兩家的自由現金流雙雙轉負，AI 相關資本支出爆量成長，Alphabet 甚至把 2026 年的 capex 上調到 1950 到 2050 億美元的量級。市場的反應很直接：財報當天 Nasdaq 跌了 2.15%，兩家龍頭領跌。 這裡有個容易被忽略的錯位。企業在財報電話裡把「加碼 AI 投資」講成信心與遠見，但買單的是誰？是持有這些股票的散戶和退休基金，他們的市值在一天之內...

前面幾篇，我們一直在打磨「一個 agent」：把核心迴圈跑穩、把複雜任務拆開來做、給它記憶跟出錯後爬得起來的韌性、讓它連續跑好幾個小時也不掉線。這些功夫都花在同一件事——把單一 agent 練得又強又耐操。但一個 agent 就只有一個 context window、一條工作線，真正的大型任務它扛不動。這一篇我們把鏡頭拉開，看的是「一群 agent」：多個 agent 怎麼同時開工、彼此傳話、談好分工，而且不會吵起來或卡死。 Layer 5 把這件事拆成三塊，每一塊對應一個很具體的問題：coordination 管「怎麼傳話」、protocols 管「怎麼講好規矩、乾淨收場」、autonomy 管「怎麼自己認領工作、不用有人一直站在旁邊派」。如果你用過 Claude Code 的 subagent 或 Agent Teams，這三塊其實就是你在背後看不到、卻一直在運作的骨架。 Coordination：先給每個 agent 一個信箱一個大型任務要多個 agent 一起做，第一個問題不是「怎麼分工」，而是更基礎的「它們怎麼講話」。你可以把這一層想成幫團隊接上 Slack，或者更精確...

便宜的模型有個藏得很深的毛病：它不是每一步都笨，是在少數幾個關鍵路口會突然做出蠢決定。選錯一個架構、認錯一個 bug 的根因、或者太早喊「做完了」。麻煩在於，這幾個路口剛好就是整件事成敗的地方。其他九成的雜活它做得又快又好，偏偏在最需要判斷力的那一兩步掉鏈子。 這一兩年，處理這個路口問題的辦法換過三代。 第一代很直接：全程掛最貴的模型。反正 Opus 最聰明，那就從頭到尾都用它。結果是雜活也用旗艦模型在跑，讀個檔案、跑個測試、改個 typo，每一步都在燒最貴的錢。這像是為了怕實習生在關鍵決策上犯錯，乾脆整天請一個資深架構師坐在旁邊，連他影印文件都給你算顧問費。 第二代改用 Fallback，平常跑便宜的，偵測到出事了再自動換成強模型。省是省了，但它換人的時機是「已經撞牆之後」，而且換上來的強模型是空降的，前面那一長串脈絡它得重新拼。你有沒有遇過那種救火隊員，衝進來第一件事是問「所以現在到底發生什麼事」，時間都花在補脈絡上了。 到了第三代，做法變成開 subagent，把某段棘手工作整包外包給另一個 agent。這在對的場景很強，但它的本質是「切走一塊、丟出去做」，主線的完整脈絡沒...