羊小咩享花卡怎么取出來，新手必看五種教程方法

發(fā)布時間：2024-11-25 14:41:12 483次瀏覽

羊小咩享花卡怎么取出來，新手必看五種教程方法。一手提現(xiàn)商家微：1024370571。羊小咩是一款提供一站式生活消費服務(wù)的平臺，其中享花卡額度深受用戶喜愛。然而，有時候用戶可能需要將享花卡的額度轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金。以下是幾種簡單有效的套出現(xiàn)方法，幫助你快速將羊小咩額度提現(xiàn)。

羊小咩享花卡取出教程

一、消費后轉(zhuǎn)賣商品法

操作步驟
1. 首先在羊小咩商城使用享花卡購買比較保值且容易轉(zhuǎn)賣的商品，如數(shù)碼產(chǎn)品等。
2. 收到商品后，可通過二手交易平臺（如閑魚）或者線下渠道轉(zhuǎn)賣出去，從而將享花卡的額度轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金。
注意事項
1. 在購買商品時要考慮商品的市場需求和價格波動，避免購買后難以轉(zhuǎn)賣或者轉(zhuǎn)賣虧損較大的情況。

二、找人代購法

操作步驟
1. 當(dāng)身邊有人需要在羊小咩商城購買商品時，用自己的享花卡為其代購。
2. 對方將商品的款項以現(xiàn)金或者轉(zhuǎn)賬的方式給到自己，實現(xiàn)享花卡額度的取出。
注意事項
1. 需要確保與代購對象的信任關(guān)系，避免出現(xiàn)糾紛。

三、云閃付關(guān)聯(lián)提現(xiàn)法

操作步驟
1. 在羊小咩享花卡的網(wǎng)頁頁面內(nèi)填寫相應(yīng)的材料，申請開啟云閃付功能。
2. 將云閃付分付賬戶與微信進行關(guān)聯(lián)，之后就可以通過微信使用享花卡進行產(chǎn)品交易，達到提現(xiàn)的目的。
注意事項
1. 要按照規(guī)定流程填寫材料，確保云閃付功能的順利開啟和關(guān)聯(lián)。

四、線下商家合作法

操作步驟
1. 尋找有合作關(guān)系的線下商家，這些商家支持羊小咩享花卡支付。
2. 在商家處進行消費支付，然后與商家協(xié)商，以一定的方式（如商家給予現(xiàn)金或者轉(zhuǎn)賬）將支付的金額返還給自己，實現(xiàn)額度取出。
注意事項
1. 這種方式需要找到可靠的商家合作，并且要遵守相關(guān)法律法規(guī)和羊小咩的使用規(guī)定，避免違規(guī)操作。

五、消費分期取現(xiàn)法

操作步驟
1. 在羊小咩合作的線上或線下商家選擇可以分期消費的商品或服務(wù)。
2. 使用享花卡進行消費分期支付，然后可以將信用額度轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金使用，后續(xù)按照分期計劃還款。
注意事項
1. 在進行分期消費時，要明確分期的利率、還款計劃等信息，確保自己有能力按時還款，避免逾期產(chǎn)生不良影響。

智能體竟能自行組建通信網(wǎng)絡(luò)，還能自創(chuàng)協(xié)議提升通信效率

機器之心報道

編輯：Panda

Hugging Face 上的模型數(shù)量已經(jīng)超過了 100 萬。但是幾乎每個模型都是孤立的，難以與其它模型溝通。盡管有些研究者甚至娛樂播主試過讓 LLM 互相交流，但所用的方法大都比較簡單。

近日，牛津大學(xué)一個研究團隊提出了一個用于 LLM 通信的元協(xié)議：Agora，并宣稱可以解決「智能體通信三難困境」，進而構(gòu)建「世界級的 LLM 智能體網(wǎng)絡(luò)」。

論文標題：A Scalable Communication Protocol for Networks of Large Language Models
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.11905

智能體通信三難困境

智能體（agent）是指能在環(huán)境中自主行動以實現(xiàn)其設(shè)計目標的計算機系統(tǒng)。

和人類一樣，為了實現(xiàn)共同的目標，智能體也需要相互協(xié)作。實際上，如此構(gòu)建的多智能體系統(tǒng)正是當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的一大重要研究方向，比如 OpenAI 就正在網(wǎng)羅多智能體人才。

OpenAI 著名研究科學(xué)家 Noam Brown 發(fā)帖為多智能體研究團隊招募機器學(xué)習(xí)工程師

但是，由于智能體千差萬別（包括架構(gòu)、功能和約束條件等），要為它們組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通信協(xié)議并不容易。牛津大學(xué)的這個團隊將這些難題歸因到了三個方面：

多功能性：智能體之間的通信應(yīng)支持內(nèi)容和格式各異的多種多樣的消息；
效率：運行智能體的計算成本和通信的網(wǎng)絡(luò)成本應(yīng)盡可能低；
可移植性：通信協(xié)議應(yīng)盡可能支持更多智能體，同時其實現(xiàn)起來也應(yīng)不費力。

該團隊將這些屬性之間的權(quán)衡稱為智能體通信三難困境（Agent Communication Trilemma），如圖 1 所示，具體討論請參閱原論文。

Agora：LLM 的通信協(xié)議層

要解決這個智能體通信三難困境，關(guān)鍵是要接受這一點：并不存在一種能同時實現(xiàn)最佳效率、可移植性和多功能性的協(xié)議。

牛津大學(xué)的這個團隊提出的 Agora 是一種元協(xié)議（meta protocol），其利用了 LLM 的特殊能力來解決這個三難問題，具體來說就是為不同的場景采用不同的通信方法。

我們知道，最強大的 LLM 具有三大關(guān)鍵屬性：

它們可以使用自然語言理解、操縱和回復(fù)其它智能體；
它們擅長遵循指令，包括編寫代碼來實現(xiàn)例程；
在復(fù)雜的場景中，它們可以自主協(xié)商協(xié)議并就采用的策略和行為達成共識。

究其核心，Agora 會根據(jù)不同的情況使用不同的通信格式。

智能體可以支持廣泛的通信（高通用性），同時也能通過高效的例程處理總請求量中的大部分（高效率）。此外，整個協(xié)商和實現(xiàn)工作流程都由 LLM 處理，無需人類干預(yù)（高可移植性）。

Agora 功能的核心是協(xié)議文檔（PD）這一概念，圖 3 給出了其圖示。

下面將介紹 Agora 原生支持的通信層級，然后會展示一些示例。

Agora 中的通信

Agora 引入了一種機器可讀的方式來傳輸和引用協(xié)議，即協(xié)議文檔（PD）。PD 就是通信協(xié)議的純文本描述。

PD 是獨立的、與實現(xiàn)無關(guān)的，并且包含智能體在支持協(xié)議方面所需的一切：這就意味著現(xiàn)有協(xié)議的大多數(shù)描述（如 RFC）也都是合適的 PD。但是 PD 并不依靠某個中央實體來分配標識符，而是通過其哈希值（用于多路復(fù)用）進行唯一標識。

在 Agora 中，最常見的通信具有專用的高效例程，而最罕見的通信則使用低效但靈活的 LLM 和自然語言。具體來說：

如果可能，則通過傳統(tǒng)協(xié)議來處理最常見的通信 —— 這些協(xié)議有標準的、人工編寫的實現(xiàn)（例如 OBP）；
對于不太常見的通信（或沒有標準協(xié)議的通信），智能體可以使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為交換媒介（可以由 LLM 編寫的例程處理）；
對于一方智能體常見但對另一方不常見的通信，智能體仍然使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但一方可以選擇使用 LLM，而另一方使用例程；
對于罕見的通信或例程意外失敗的情況，智能體可以使用自然語言。

在處理一個查詢時，到底選擇使用人工編寫的例程、LLM 編寫的例程還是 LLM（或三者中的某種組合），則完全由智能體自行決定。這能為智能體在處理查詢方面提供最大的靈活性。

這種分層通信支持任意形式的通信（最大通用性），但在實踐中，僅在非常少的情況下會調(diào)用 LLM（最大效率）。此外，因為 LLM 可以自行實現(xiàn)例程（因為 PD 完全描述了協(xié)議的語法和語義），人類程序員只需要提供智能體可以訪問的工具的概述，這意味著人類方面所需的實現(xiàn)工作量很小（最大可移植性）。

也就是說，Agora 通過使用例程來處理常見請求，并在智能體需要協(xié)商解決方案或發(fā)生錯誤時使用自然語言，從而避開了通信三難困境。

將 Agora 用作一個零層協(xié)議

圖 2 表明，使用 Agora 無需在乎具體的實現(xiàn)和技術(shù)

智能體本身的實現(xiàn)（例如 LLM）、用于存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫（例如 VectorDB、SQL、MongoDB 等）、編寫實現(xiàn)的語言（Python、Java 等）以及工具的性質(zhì)都是抽象的。

同時，PD 可以引用其它協(xié)議文檔，并且由于例程可以調(diào)用其它例程，因此智能體可以基于先前的協(xié)商來解決更復(fù)雜的任務(wù)。

最后，基于強大的多功能性和可移植性，Agora 可以非常簡單地處理節(jié)點的添加或刪除、節(jié)點功能的更改或網(wǎng)絡(luò)目標的更改。所有這些因素都有助于使 Agora 成為自然的零層協(xié)議，即 LLM 之間高階通信和協(xié)作的基礎(chǔ)層。

將 Agora 投入實際應(yīng)用

為了演示 Agora 的效果，該團隊在兩個場景中實現(xiàn)了 Agora：

雙智能體設(shè)置：它們的目標是交換一些數(shù)據(jù)；
一個包含 100 個智能體的設(shè)置，用于測試 Agora 的可擴展性和 LLM 驅(qū)動的智能體在復(fù)雜場景中自主協(xié)調(diào)的能力。

實現(xiàn)細節(jié)

在演示中，Agora 的設(shè)計遵循三個關(guān)鍵原則：最小化、去中心化、完全向后兼容。從實踐角度看，Agora 使用 HTTPS 作為基礎(chǔ)通信層，并使用 JSON 作為交換元數(shù)據(jù)的格式。

演示：檢索天氣數(shù)據(jù)

該團隊首先演示了包含兩個智能體的情況。他們將這兩個智能體命名為 Alice 和 Bob。其中 Alice 是一個 Llama-3-405B 驅(qū)動的智能體，它管理著一個倫敦導(dǎo)游服務(wù)的預(yù)訂程序。Bob 則是一個 GPT-4o 智能體，其可提供給定日期和地點的天氣預(yù)報服務(wù)。在用戶交互之中，如果用戶預(yù)訂的日期預(yù)計有雨，則 Alice 會通知用戶。

為了檢查天氣，Alice 首先會使用自然語言向 Bob 發(fā)送請求（A1 階段）：

Bob 則會使用其 Toolformer LLM 查詢自己的數(shù)據(jù)庫（B1 階段）并用自然語言給出答復(fù)（B2 階段）：

隨著時間的推移，A1 和 B2 階段調(diào)用 LLM 的成本會顯著超越其它成本，于是 Alice 和 Bob 決定開發(fā)一個協(xié)議。

Alice 首先會檢查 Bob 是否已經(jīng)支持合適的協(xié)議，但沒有找到。因此，她決定與 Bob 協(xié)商協(xié)議。

經(jīng)過幾輪協(xié)商，Alice 和 Bob 就以下協(xié)議達成一致：Alice 發(fā)送一個包含兩個字段（位置和日期）的 JSON 文檔，然后 Bob 回復(fù)一個包含三個字段的 JSON 文檔，即溫度（以攝氏度為單位）、降水量（以毫米為單位）和天氣情況（晴、陰、雨或雪）。

基于此，Alice 在執(zhí)行查詢時只需指定該協(xié)議的哈希。下面給出了一個示例：

Alice 和 Bob 都可獨立決定編寫一個例程來處理自己這邊的通信。

從現(xiàn)在開始，Alice 和 Bob 無需使用 LLM 來傳輸流量數(shù)據(jù)：現(xiàn)在有一個例程可以自動執(zhí)行階段 A1、B1 和 B2，從而免除了調(diào)用相應(yīng) LLM 的成本。

成本分析

在該演示中，協(xié)商協(xié)議和實施例程的 API 調(diào)用成本為 0.043 美元，而一次自然語言交換的平均成本為 0.020 美元。這意味著，只要 Alice 和 Bob 使用商定的協(xié)議超過兩次，Agora 就能降低總體成本。

最后，該團隊也指出，整個通信過程都是在無人類干預(yù)的情況下進行的。此外，如果 Bob 變得不可用，Alice 可以簡單地將 PD 重新用于一個新節(jié)點，即便這個新節(jié)點可能使用了不同的 LLM / 數(shù)據(jù)庫 / 技術(shù)堆棧。

演示：100 個智能體構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)

為了展示 Agora 的擴展能力和涌現(xiàn)行為，該團隊研究了一個由 100 個 LLM 智能體構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。

在這個網(wǎng)絡(luò)中，其中 85 個是助理智能體，15 個是服務(wù)智能體。它們?nèi)加?LLM 支持。

服務(wù)智能體可提供各種服務(wù)，例如預(yù)訂酒店房間、叫出租車、訂餐等。圖 4 左給出了一個用于送餐的子網(wǎng)絡(luò)示例。

在工作過程中，服務(wù)智能體必須與多個工具和數(shù)據(jù)庫互動。此外，某些服務(wù)智能體還必須與其它服務(wù)智能體交互才能完成助理的請求（例如，出租車服務(wù)需要使用交通數(shù)據(jù)智能體來調(diào)整行程的預(yù)估車費）。

一開始，該團隊使用了圖 2 所示的底層通信層來啟動該網(wǎng)絡(luò)并提供哪些 URL 對應(yīng)哪個節(jié)點的信息，同時也人工創(chuàng)建了智能體之間的連接鏈接（例如，出租車服務(wù)知道端口 5007 上的是交通服務(wù)，但它不知道如何與之通信以及需要什么信息）。

為了展示 Agora 的可移植性，該團隊使用了不同的數(shù)據(jù)庫技術(shù)（SQL 和 MongoDB）和不同的 LLM，包括開源和閉源模型（GPT-4o、Llama-3-405B 和 Gemini 1.5 Pro）。

然后，它們生成了 1000 個隨機查詢，其中既有簡單查詢（例如請求今天的天氣），也有更復(fù)雜的查詢（例如預(yù)訂滑雪勝地的房間、購買電影票、從菜單中訂購每種菜肴等）。

對于每個查詢，助理都會收到一個 JSON 文檔（代表任務(wù)數(shù)據(jù)），并負責(zé)完成請求并返回遵循給定模式的解析響應(yīng)。

查詢按照帕累托分布在助理之間分配，以模擬某些助理發(fā)送的請求明顯多于其它助理的情況。

每個節(jié)點還可以讀取 PD 并將其共享到三個協(xié)議數(shù)據(jù)庫之一。

總體而言，這些設(shè)計決策下得到的網(wǎng)絡(luò)是一個非常異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，可以測試 Agora 的極限。

大型網(wǎng)絡(luò)中涌現(xiàn)的協(xié)議

連接建立并且網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)送和接收消息后，該團隊觀察到了幾個值得注意的行為。

隨著 PD 在智能體之間逐漸共享（參見圖 5b），針對給定任務(wù)的適當(dāng)協(xié)議涌現(xiàn)出了去中心化的共識。

舉個例子，在訂餐任務(wù)中，一個智能體會通過查詢請求另一個智能體將食物送到某個地址。這個餐廳智能體會向一個送餐服務(wù)請求送貨司機，接下來送餐服務(wù)又會向交通數(shù)據(jù)智能體查詢交通是否順暢，看能否完成送貨。除了直接通信觸及的范圍，所有智能體都不知道彼此的角色和所涉及的協(xié)議。盡管如此，各種智能體之間的交互仍然創(chuàng)造了一個能應(yīng)付這所有事情的自動化工作流程。如圖 4 右所示。

該團隊觀察到，如果有適當(dāng)?shù)募睿葱始睿珹gora 中的智能體可以擺脫在大規(guī)模通信中常見的更長消息的低效陷阱。