看完记不住什么，就是在设计产品时该怎么构思这个产品故事：
创造故事，故事融入不同场景，发现、优化和应用故事。
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AI Agent Harmony: Composing The Future Of AI Collaboration
转载一下Forbes的文章
Daniel Knauf is the Chief Technology Officer, Americas at Merkle.
We are at a turning point in artificial intelligence. While single-function chatbots once sufficed, today’s landscape is dominated by specialized AI agents that can manage travel, process payments or even draft proposals. However, as more brands launch their own AI agents, customers face an overwhelming maze of interfaces and interactions, threatening the very purpose of AI: to simplify lives.
The solution lies in agent-to-agent orchestration, a paradigm where AI agents communicate and collaborate to address complex needs. This approach offers a unified, streamlined experience, eliminating the need for users to manage multiple systems.
The Next Step: Agent-To-Agent Orchestration
Agent orchestration allows personal agents to collaborate with others, even across brands and ecosystems. Instead of managing multiple tools, users interact with a single “conductor” agent, which delegates tasks to specialized agents in the background. This creates a seamless, integrated experience that transforms complex ecosystems into unified workflows.
By enabling agents to interact and share capabilities, organizations can offer efficient and consistent experiences, restoring simplicity and enhancing customer satisfaction.
Scaling Human-Like Intelligence
AI agents must replicate the nuanced decision making of human representatives who blend intuition, domain expertise and guided procedures. Agent orchestration achieves this by dynamically coordinating tasks using a modular architecture. Each specialized service, such as payment processing or troubleshooting, operates as a microservice, while the orchestration layer connects these services logically to resolve complex issues.
This orchestration layer mimics human adaptability, ensuring that AI systems not only automate repetitive tasks but also navigate intricate workflows, addressing user demands without frequent human intervention.
Broadcasting Capabilities: Agent Directories
For agents to collaborate effectively, they must understand each other’s capabilities. Future ecosystems will feature standardized directories that list agent functionalities, required inputs and outputs. These directories allow agents to identify the best collaborators for specific tasks.
By exposing capabilities in machine-readable formats, organizations maintain control while enabling authorized agents to negotiate and delegate. This turns isolated services into interconnected networks of expertise, reducing complexity and enhancing flexibility.
Transforming Customer Experience
Agent orchestration revolutionizes the customer experience. Instead of juggling multiple chatbots or apps, users issue a single, natural language request (a prompt). Their personal agent consults capability directories, identifies appropriate agents and oversees task completion. This unified approach simplifies interactions, saving time and effort.
Brands adopting this model gain a competitive edge by becoming synonymous with efficiency and reliability. Over time, public directories could lead to “Agent Stores,” where brands list agent capabilities for broader collaboration. For instance, an airline’s agent might coordinate with hotel and rideshare agents to deliver a seamless travel experience.
Orchestration also redefines personalization. Beyond remembering purchase histories, advanced systems tailor entire processes to individual needs, proactively assembling agents to meet evolving demands. This creates a level of support that feels intuitive and proactive, driving loyalty and trust.
Proposed Architecture For Orchestration
• User Interaction Layer: A single interface where users submit requests, leaving the complexity to the orchestration system.
• Orchestration Layer: Interprets user intent, consults directories, applies rules and coordinates agents.
• Capability Directory: A registry of agent functionalities, ensuring seamless collaboration.
• Context/Policy Engine: Stores user data, enforces privacy and shapes outcomes based on policies.
• Interoperability Layer: Ensures agents adhere to consistent protocols for compatibility.
• Specialized Agents: Execute domain-specific tasks assigned by the orchestrator.
• Response Aggregation: Combines results into a unified response for the user.
This architecture transforms today’s fragmented systems into integrated solutions, offering simplicity and efficiency.
Preparing For Agent Orchestration
To prepare for agent orchestration, organizations must focus on laying a strong foundation for modularity, integration and interoperability. The first step is to ensure that existing systems and services are modular, with clearly defined inputs, outputs and dependencies. This modular architecture is essential for creating an ecosystem where agents can seamlessly collaborate. Organizations should also begin cataloging the capabilities of their AI agents and microservices in structured directories. These directories should include metadata and access policies, enabling agents to quickly identify and collaborate with the appropriate partners.
In addition to building modular systems and directories, organizations must address interoperability by adopting standardized communication protocols. This ensures that agents across different brands or ecosystems can integrate easily without requiring custom configurations. By focusing on these foundational elements, businesses can position themselves to fully embrace agent-to-agent orchestration and deliver a better customer experience.
Roadblocks To Watch For
While the benefits of agent orchestration are compelling, organizations must address several challenges to unlock its potential. One significant hurdle is ensuring data privacy and compliance. As agents collaborate, they must operate within strict boundaries, accessing only authorized information. Strong governance frameworks and policy enforcement are critical to mitigate risks and maintain trust.
Another challenge is overcoming interoperability gaps. Many organizations operate in siloed environments where systems are not designed to work together. This lack of compatibility can hinder the seamless integration needed for orchestration. Finally, businesses should prepare for the upfront investment required to build orchestration frameworks, including infrastructure upgrades, capability directories and standardized APIs. These efforts, while resource-intensive, will be instrumental in driving long-term success.
The Path Forward
Agent orchestration is the next evolution in AI. By turning complexity into a competitive advantage, it allows organizations to meet customer demands with precision and agility. Users no longer need to navigate tools or interfaces—they can focus on goals, trusting the AI ecosystem to handle the details.
This vision ultimately leads us to “agent harmony,” representing a future where AI agents collaborate dynamically to deliver intuitive and effective results. It is a shift from managing tools to managing outcomes, with technology acting as an invisible helper. As organizations embrace this model, they pave the way for AI systems that are not only efficient but also deeply fulfilling for users.
Daniel Knauf 是 Merkle 美洲区首席技术官。
我们正处于人工智能的转折点。虽然单一功能的聊天机器人曾经足够了，但如今的市场主要由专门的人工智能代理主导，它们可以管理旅行、处理付款甚至起草提案。然而，随着越来越多的品牌推出自己的人工智能代理，客户面临着令人眼花缭乱的界面和交互，威胁到人工智能的真正目的：简化生活。
解决方案在于代理到代理的编排，这是一种人工智能代理沟通和协作以满足复杂需求的范例。这种方法提供了统一、简化的体验，消除了用户管理多个系统的需要。
推广
下一步：代理到代理的编排
代理编排允许个人代理与其他人协作，甚至跨品牌和生态系统。用户无需管理多个工具，而是与单个“指挥”代理交互，该代理将任务委托给后台的专门代理。这创造了一种无缝、集成的体验，将复杂的生态系统转变为统一的工作流程。
通过使代理能够交互和共享功能，组织可以提供高效一致的体验，恢复简单性并提高客户满意度。
扩展类人智能
AI 代理必须复制人类代表的细致入微的决策，这些代表融合了直觉、领域专业知识和指导程序。代理编排通过使用模块化架构动态协调任务来实现这一点。每项专业服务（例如支付处理或故障排除）都作为微服务运行，而编排层将这些服务逻辑地连接起来以解决复杂问题。
该编排层模仿人类的适应性，确保 AI 系统不仅可以自动执行重复任务，还可以导航复杂的工作流程，无需频繁的人工干预即可满足用户需求。
广播功能：代理目录
为了使代理能够有效协作，他们必须了解彼此的能力。未来的生态系统将具有标准化目录，列出代理功能、所需的输入和输出。这些目录允许代理识别特定任务的最佳合作者。
通过以机器可读的格式公开功能，组织可以保持控制，同时使授权代理能够进行协商和委派。这将孤立的服务转变为相互关联的专业知识网络，从而降低复杂性并增强灵活性。
改变客户体验
代理编排彻底改变了客户体验。用户无需同时处理多个聊天机器人或应用程序，只需发出一个自然语言请求（提示）。他们的个人代理会查阅功能目录，确定合适的代理并监督任务完成情况。这种统一的方法简化了交互，节省了时间和精力。
采用这种模式的品牌通过成为效率和可靠性的代名词而获得竞争优势。随着时间的推移，公共目录可能会出现“代理商店”，品牌会在其中列出代理功能以进行更广泛的协作。例如，航空公司的代理可能会与酒店和拼车代理协调，以提供无缝的旅行体验。
编排还重新定义了个性化。除了记住购买历史之外，先进的系统还可以根据个人需求定制整个流程，主动组装代理以满足不断变化的需求。这创造了一种直观且主动的支持水平，从而推动了忠诚度和信任。
建议的编排架构
- 用户交互层：用户提交请求的单一界面，将复杂性留给编排系统。
- 编排层：解释用户意图、查阅目录、应用规则和协调代理。
- 功能目录：代理功能的注册表，确保无缝协作。
- 上下文/策略引擎：存储用户数据、实施隐私并根据策略塑造结果。
- 互操作性层：确保代理遵守一致的协议以实现兼容性。
- 专用代理：执行编排器分配的特定于域的任务。
- 响应聚合：将结果组合成对用户的统一响应。
这种架构将当今分散的系统转变为集成解决方案，提供简单性和效率。
为代理编排做准备
为了准备代理编排，组织必须专注于为模块化、集成和互操作性奠定坚实的基础。第一步是确保现有系统和服务是模块化的，具有明确定义的输入、输出和依赖关系。这种模块化架构对于创建代理可以无缝协作的生态系统至关重要。组织还应该开始对其 AI 代理和微控制器的功能进行分类服务在结构化目录中。这些目录应包括元数据和访问策略，使代理能够快速识别并与适当的合作伙伴协作。
除了构建模块化系统和目录之外，组织还必须通过采用标准化通信协议来解决互操作性问题。这可确保不同品牌或生态系统中的代理可以轻松集成，而无需自定义配置。通过关注这些基础要素，企业可以定位自己，以完全接受代理到代理的编排并提供更好的客户体验。
需要注意的障碍
虽然代理编排的好处引人注目，但组织必须解决几个挑战才能释放其潜力。一个重大障碍是确保数据隐私和合规性。当代理协作时，他们必须在严格的界限内运作，只能访问授权信息。强大的治理框架和政策执行对于降低风险和保持信任至关重要。
另一个挑战是克服互操作性差距。许多组织在孤立的环境中运营，系统不是为协同工作而设计的。这种缺乏兼容性可能会阻碍编排所需的无缝集成。最后，企业应为构建编排框架所需的前期投资做好准备，包括基础设施升级、功能目录和标准化 API。这些努力虽然耗费大量资源，但将有助于推动长期成功。
前进的道路
代理编排是人工智能的下一个发展方向。通过将复杂性转化为竞争优势，它使组织能够精准而灵活地满足客户需求。用户不再需要浏览工具或界面——他们可以专注于目标，相信人工智能生态系统会处理细节。
这一愿景最终将我们引向“代理和谐”，代表着人工智能代理动态协作以提供直观有效的结果的未来。这是从管理工具到管理结果的转变，技术充当了隐形助手。随着组织采用这种模式，它们为不仅高效而且对用户来说非常令人满意的人工智能系统铺平了道路。
一本书读懂AIGC
2023年出的书，基本上也把疫情期间的AIGC说清楚了，除了ChatGPT至今的一系列LLM的长足发展。
书中也提到各种AIGC app的兴起和消亡，如果放在今年或者明年总结的话，可能清单更为壮观。
但是关注大方向还是有意义的，比如端侧AI的演进，元宇宙的内容生成，AR/VR，AI作为生产力工具的存在，等。
行业神崇拜
新年终于看完这本厚厚的专著，作者自8090年代以来，搜集和整理了大量民间行业崇拜的偶像的相关资料和证据，上卷是分类其成因和特点，下卷则是逐个行业叙述。
买这本书（孔夫子上这本书的价格也远高于原价，有品相好的原版不妨买下来收藏）是因为看到了知乎上有称此书为神书，确实是对各种行业神的搜集，也体现了在儒家法统之外的民间习俗如何兴起，中世纪（宋明清）的行会（基尔特）如何构造出一种偶像而仪式，以保障行业的自我认同及传承。
“祖师爷“，前段时间看完了黄子华的《破*地狱》，虽提及殡葬业的祖师爷，然而并未具体说清祖师爷的出处及如何而开始受供。当然了，这些并不影响行业神的存在及其号召力。
同样，书上的各种行业神，虽然存在，但从业人员也大多数并不能说清楚该供奉谁，为何他就是祖师，甚至有些就移植关帝过来做自家的行业神，也算是人有我有。
另外的情况是，行业形成之初，会寻求知识分子的指导，安排其供奉一个先祖。
还有就是，参考《封神榜》，里面给行业神的贡献也不是一般的大，许仲琳的作品艺术性虽不怎么样，但对底层下九流，还是提供了不少文本上的支持。
另一个给出较多行业神的名著是《水浒传》。当然，三国贡献也不少，关羽张飞诸葛亮。
几部古典小说都形成于元明时代，这也是从行业从户籍制度中形成世袭和固化的特征体现。
回到儒家法统上来，大多数的行业神原神崇拜，都可以被严格归类为“淫祀”，这也是关帝能够脱颖而出，号令天下的原因，毕竟关帝是儒家封圣的人物。
列一下各类被封行业神的管治行业的数量：
三皇 9个
马王 5个
孔子 10个
文昌帝君 8个
火神 9个
伏羲 11个
老君 12个
孙膑 6个
达摩 8个
关公 23+个
吕洞宾 9个
神农 10个
黄帝 16个
葛洪 9个
鲁班 16个
重复还是复刻
虽然我觉得CC不如我小时候聪明，但他对人文方面的反应跟我小时候却是非常的像。
12月31日晚上，我说你的历史测试怎么错这么多的选择题，于是拿试卷出来看看我会不会做。末了，我说你去洗澡吧。CC说，我还要搜一首歌，估计现在找不到了。
我说，“打倒列强……”
CC很惊讶，明显有心思被直接看穿的震惊。
我感觉，人文方面，是不是我影响他太多了，以至于他看到后想到的，已经在我的预判之中。
我想起来小时候也看过这歌词和简谱，很清楚它后来变成两只老虎了。
……
元旦醒来之前，梦见有人在歌唱，《假如我是真的》。
思维中常犯的6个基本错误
电纸书上看完了这本书，懒得回顾了，直接用结束语里面的总结：
- 喜欢故事胜于统计数据（小时候外公也喜欢用他的经历来佐证他的观点，我一直知道这是不科学的，但农村人很受这一套）
- 寻求认同（选择那些支持我们的证据，而无视全面的信息）
- 不大重视偶然和巧合在生活中的作用（然后就导致各种莫名其妙的迷信运气）
- 会错误地感知我们生活的世界（感官被预期干扰，形成幻觉）
- 过分简化（建立一个过于简单的模型来建立一个启发式的预判）
- 记忆有缺陷（记忆容易被环境所植入，导致产生错误的记忆）
虽然思维中这些错误经常发生，但我觉得这不是什么坏事，毕竟人类是一种讲故事来延续的物种，不犯错，就失去了很多乐趣。
不知道AI怎么看到这种错误。
生成式AI的民主化
考虑一下生成式AI不应垄断于大企业、高算力+能源的拥有者手中，我们需要让它更民主化，普惠化。
- 获取成本低，而且不应因为地缘政治的原因导致墙外或另一边的人用不了
- 界面、工具简单，学习门槛低
- 开源，让更多的人可以参与
- 有相关的教育以及培训，当然，这些也可以成为本地化的一些商业机会
- 支持多样性，残障人士访问等
- 可去中心化，不依赖于一个特定的中心，比如算力、能源、政策等
- 提供全球合作的机会
Time Traveller’s Wife
看完这本英文版的小说，要完整写读后感就有点啰嗦了。随便写几条。
1.Henry回到童年带小时候的自己去住酒店，Palm House，我五月份在芝加哥也住过。一下就亲切起来。不过酒店有点太老了，半夜电梯在响。
2.对于吃什么、喝什么写得太细致了，查一下作者，果然是女作家。
3.Henry穿越后救了他自己，也在穿越后杀了另一个穿越后自己，因果归于一。
4.各种感情太细腻了，以至于忘记小说的科幻属性以及里面的逻辑漏洞。
5.Clare作为女主角，对爱情的忠贞也是出乎意料，很少见到美国的当代小说里这样歌颂一种莫名其妙的宿命爱情。
6.对性爱的描写有点露骨，虽然不是色情小说。
張愛玲與宋淇談瓊瑤，也談亦舒
張愛玲與宋淇談瓊瑤，也談亦舒
從上世紀六〇年代中期起，張愛玲就跟皇冠出版社長期合作，至今她的書也主要由皇冠出版。皇冠的創辦人，正是瓊瑤第二任丈夫平鑫濤。
這兩天，Facebook有網民和《星島頭條》都轉載微博「張迷客廳」帖文（《星島》誤寫成「張述客聽」，不可思議），摘錄張愛玲、宋淇談及瓊瑤的對話，很多人都讀得津津有味。（注1）這些對話來自2020年皇冠出版的《張愛玲往來書信集》，我看了摘錄，覺得不妨補充一下，讓大家更了解當年「祖師奶奶」是如何評價「言情女王」。
一、張愛玲自揭通俗小說的創作「秘訣」
「張迷客廳」摘錄有兩則如下：
張愛玲：《半生緣》也無以為繼，我寫一部瓊瑤可以寫一百部。（1968.6.26）
張愛玲：我覺得瓊瑤的好處在深得上一代的英文暢銷小說的神髓，而合中國國情。我總是一面看一面不由自主自動的譯成英文：「我打賭你……謝上帝！」前兩年還有男子脫帽為禮，氣極了就shake〔搖動〕女孩子——紳士唯一可以對女人動武的方式。我倒覺得三毛寫的是她自己的，瓊瑤總像是改編——當然並不是。（1982.6.20）
張愛玲唯一的長篇通俗小說，是《半生緣》，所以她才拿這本書跟瓊瑤小說比較，自嘆不能像她那樣多產。這句話，我覺得既不是褒，也不是貶，只是客觀點出兩人差異——張愛玲志不在寫暢銷言情小說，當然無法像瓊瑤般流水作業，一條公式編出100個變奏來。
但後來張愛玲半開玩笑指，瓊瑤小說讀來像「改編」，卻有意無意吐露了自己寫通俗小說的「秘訣」——即改編外國小說。不久之前，我已撰文說過《半生緣》大量「抄考」J.P.Marquand 的H.M. Pulham, Esq.（注2），也難怪張愛玲看瓊瑤時會有「改編」的印象。不得不承認，這種向西方小說「致敬」的手法，在華文通俗小說界並非罕見，像金庸從大仲馬小說「偷橋」，也早已是公開的秘密。
二、亦舒狠批張愛玲
「張迷客廳」摘錄有一則如下：
宋淇：可見中國讀者的口味始終停留在melodrama〔通俗劇〕階段，不是生癌就是自殺就是出走，所以瓊瑤可以一冊冊的寫下去了。（1979.8.19）
為什麼宋淇會忽然批評「中國讀者的口味」呢？其實是因為亦舒。1979年8月19日的信，宋淇附上衣莎貝（亦舒另一個筆名）的短文影印本，該文題為「閱張愛玲新作有感」（此文收錄於亦舒《自白書》，香港：天地圖書，1981），亦舒說：
「今夜讀皇冠雜誌(東南亞版第十四卷第二期)中的《相見歡》，更覺愛玲女士不應復出。我有我的道理，一一細說。整篇小說約兩萬許字，都是中年婦女的對白，一點故事性都沒有，小說總得有個骨幹，不比散文，一開始瑣碎到底，很難讀完兩萬字，連我都說讀不下去，怕只有宋淇宋老先生還是欣賞的。」
最後亦舒又說：
「我始終不明白張愛玲何以會再動筆，心中極不是滋味，也是上了年紀的人了，究竟是為什麼？我只覺得這麼一來，彷彿她以前那些美麗的故事也都給對了白開水，已經失去味道，十分悲愴失措。世界原屬於早上七八點鐘的太陽，這是不變的定律。」
宋淇就是看了亦舒的文章，不服氣，才抱怨「讀者的口味始終停留在melodrama階段」。張愛玲如何反應呢？她在1979年9月4日的信中答：
「亦舒罵《相見歡》，其實水晶已經屢次來信批評《浮花浪蕊》《相〇〇》《表姨細姨及其他》，雖然措辭較客氣，也是恨不得我快點死掉，免得破壞image。這些人是我的一點老本，也是個包袱，只好揹着，不過這次帶累Stephen［即宋淇］。中國人對老的觀念太落後，尤其是想取而代之的後輩文人（……）中國人的小說觀，我覺得都壞在百廿回《紅樓夢》太普及，以致於經過五四迄今，中國人最理想的小說是傳奇化（續書的）的情節加上有真實感（原著的）的細節，大陸內外一致（官方的干擾不算）。」
張愛玲短篇小說〈相見歡〉初刊於1978年《皇冠》，以情節論的確沒什麼看頭，主要寫上海解放後兩個中年表姊妹荀太太和伍太太閒聊，把同一件舊事講完又講。讀者反應冷淡，七竅玲瓏的張愛玲怎會不明白原因？她在〈表姨細姨及其他〉已指出，是因為「『意在言外』『一說便俗』的傳統」失傳了，「我們不習慣看字裏行間的夾縫文章」。
不妨這樣說吧，張愛玲後期小說着重「意在言外」，巧手製作「夾縫文章」，跟瓊瑤阿姨唯恐畫公仔不畫出腸的風格，以及噴滿一紙的馬景濤式嘶吼對白，簡直南轅北轍。至於哪個更受當年讀者歡迎？亦舒已經告訴你了。可世界真是「屬於早上七八點鐘的太陽」嗎？也不見得。
三、瓊瑤暢銷，張愛玲長銷
「張迷客廳」摘錄有兩則如下：
張愛玲：大陸印瓊瑤金庸的書用光了紙，真發噱。「洛陽紙貴」變成紙盡。（1988.5.14）
張愛玲：瓊瑤的大陸銷路驚人也是意中事，因為大陸還停留在台灣的三四十年前，而且五〇年間就想看的欲望壓抑太久了，一旦爆發，即使已經是新的一兩代了。（1988.12.27）
以上兩句話都有下文，我覺得更耐人尋味。1988年5月14日那句，張愛玲在後面說：「我在大陸就聽見說『現在有個瓊瑤。』想了快四十年終於到手了，也真是個unifying的民族性。」
老實說，我不明白那句「現在有個瓊瑤」是什麼意思。張愛玲1952年離開中国大陸，之前瓊瑤只是個小女孩，張怎可能聽到「現在有個瓊瑤」這句話呢？儘管瓊瑤九歲（1947年）已投稿上海《大公報》，但當時她用的是原名「陳喆」，不是「瓊瑤」，張愛玲不大可能聽過這小女孩的名字。瓊瑤真正成名，大概是1963年發表《窗外》之後，張愛玲說自己在大陸聽見說「現在有個瓊瑤」，可能是記錯了？讀者如有頭緒，歡迎賜教。
至於1988年12月27日那句話，下文是這樣的：「從前桑弧就舉出那樣的天文數字作為今後的market potential，勸我留在大陸。（根據蘇聯小說銷路）結果實現這些數字的倒是台灣作品，不是大陸的，也真是歷史的反諷。」幸好張愛玲沒希罕那「market potential」而留下來，否則她很可能在文革橫死，之後還有沒有人記得她，也成疑問。
以上兩則，都說瓊瑤小說在大陸銷量驚人，誠非虛言。但有趣的是，2024年瓊瑤小說早已過時，而張愛玲卻後勁凌厲。
宋淇在1985年3月18日信中跟張愛玲說：
「告訴你一個好消息，我最近去問了一家書店，老闆是幾個大學生，各有專業，然後志同道合，業餘開了家新書店。我詳細問他書的銷路和各作者受歡迎的程度。據他的經驗，每過一陣，必有一本書特別暢銷，但如以平均銷路以張愛玲為最穩定，最可靠，每年必可實銷若干冊，不像別人那樣大起大落，瓊瑤的新作還有人買，可是極少人看了新作之後，再去買她以前的作品，所以幾冊出名的舊作只選了幾種，各置一冊，聊備一格。（⋯⋯）我想香港如此，台灣亦必如此，最近看到台灣一份統計，云你的《短篇小說集》多年來高踞暢銷書榜上。」
上文提及的書店，可能是1984年開業的旺角樂文書店。1988年9月10日，宋淇說：
「你的書不能說是暢銷，至少是長銷，而皇冠最喜歡這類書，每年重印三、四種，成本低，沒人注意，利潤厚。」
宋淇三四十年前所說的話，到今天依然出奇地有效。例如我家附近的書店，不見什麼宣傳的張愛玲新版《傳奇》，居然悄悄穩坐暢銷書榜第七位，細心一想，真是驚人的成就。《傳奇》是1944年在上海出版的，今年剛好80周年，請問還有哪本80年前出版的書，今時今日依然打入暢銷書榜呢？
張愛玲的後勁，在今天這個「brain rot」橫流的世代，似乎燃亮了讀書人和作家的希望。AI要模仿瓊瑤風格寫書，不費吹灰之力，但要寫出一段媲美張愛玲的句子，我至今仍未見到。張愛玲的文字，正是那種像梭羅（Henry David Thoreau）所說，你要「踮起腳尖閱讀（stand on tip-toe to read ）」的文字，只有這種作品，才是治療brain rot的跨世代經典。但願終有一天，大眾也懂得欣賞〈相見歡〉、《小團圓》的「夾縫文章」。
注
1
2
張愛玲金句，有時比周星馳更好笑
年内第二次美国行
HK-Chicago-Jacksonville
这是第几次在Jacksonville呆着了。
又一次把同行的同事拉过去Jacksonville Beach看大西洋日出……
不过也花时间到Jacksonville南边的一个大航海时代的防御工事（堡垒）和附近的市集转了一下。
St. Augustine
用北美同事的话来说，JAX附近也就是这里算是一个旅游景点了。
在JAX基本上没见到大选的拉票情况，在这里终于见到了，但都是Trump的，看来佛州现在真的是红佛了。
Jacksonville-Orlando
Orlando-Chicago-HK
会议在Universal Studio开，夜晚有包了一个哈利波特的场，所以到环球影城玩了一下。
看了一个雕塑展（Lake Nona Sculture Park），一个景观不错的湖边（Lake Eola Park）转了一下，一个自然保护区（Tibet-Butler Nature Preserve）也转了一下。
雕塑展在国际机场东南方，是在酒店后面的花园里，当然了，不需要入住酒店也可以参观的。有10个左右的室外雕塑，水平不算顶级，但也是相当可以，后现代，材料，光反射等因素都考虑到了。
插几张图片。
Lake Eola Park在奥兰多市区的湖里不算最大，但周边的规划和设计很不错，中央还有人工喷泉，加上夜幕降临后，高楼的灯光，夜景很有现代城市的特色。不过跟深圳湾人才公园还是有点差距吧。
自然保护区到了之后才发现开放的地盘很少，后来入口馆舍的工作人员跟我们说，现在还没有入冬，保护区里面的积水还是很深，再往里面走，就有大腿那么深的积水。于是我们只好开放的区域转了几下。保护区里面的松树都不会打杀虫剂，于是很多树被蛀掉之后倒了下来，也有枯树在那里，一会传来啄木鸟快速啄木的声音。
很幽静的林区，如果一个人，确实不敢走。
奥兰多除了游乐园（迪斯尼世界、环球影城）之外，最有名的其次就是outlets，于是又逛了两个大outlets。购物还是有点意思的。
离开前的晚上看了一场魔术队的NBA比赛，第一次看NBA现场，票价不贵，临开场前4～5个小时在官网上买的票，位置比较一般，25$的票价+16$的手续费，票的链接发到邮箱，然后下载到Apple Wallet里，检票的时候打开Apple Wallet，NFC识别入场。
1.不让带包入场，要寄存在外面，一场比赛的存包费用十几美元吧。
2.KIA Center（其他的体育场也类似）有各种店，卖饮料、美式快餐、纪念品。也有自助卖罐装汽水，但有人在旁边，要求你拿到汽水后要现场打开。大概是怕拿进观众席里面去打开，汽水涌喷产生混乱吧。
3.球场大屏幕太吸引眼球了，很容易让观众放弃去看场上。
回程从芝加哥转香港。
同行的同事过来之前在香港打登机牌的时候领了一个SSSS，以后过关会比较惊险，最后只是在香港机场开箱检查过行李，事实上入境美国是没有额外的检查的。