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我花了6 个月周末手搓的第一个 agent 项目，现已免费开源。 解决独立站痛点： 1. 小语种流失：西/法/阿语询盘自动母语回复，不再回 "English only" 赶走客户 2. 时差丢单：半夜自动接住美国客户询盘，引导留邮箱，销售醒来跟进 3. SaaS 风险：询盘数据存自己机房，不被第三方截流，无坐席费 技术栈： FastAPI + Next.js + Qdrant (RAG) + Docker 安装： Linux 服务器运行一行脚本，环境+部署全自动。IP 打开后台注册即用。 后台配置： Agent 人设/模型 | 自动爬取网站内容作为知识库 | 高优 Q&A 覆盖 | 实时会话监控+人工接管 | Widget 外观自定义 GitHub： github.com/haoyiyin/basjoo 任何问题请联系我： hi@haoyi.im
，现在累积封了三个邮箱和手机号。 第一个wise账号是护照+拼音（名-姓顺序）+扫脸注册，因为收到非同名（其实是同名，但顺序是姓-名）入账被封。 时隔两年，第二个wise账号护照+拼音（姓-名顺序）+扫脸注册，入金激活后没多久被封。再次时隔一年，第三个wise账号身份证+中文名+扫脸注册，注册完十分钟后被封。 总结下，wise被封等于永远封禁，基本没可能复活，除非改出生年月日、换国籍，或者整容。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
