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RSS订阅原创 智能体状态指示：何时思考、何时调用工具、何时出错
thought?: string;// 当前思考内容toolName?: string;// 正在调用的工具名toolArgs?: any;// 工具参数: string;// 错误信息startTime?: number;// 开始时间（用于等待计时）透明化：不要隐藏 Agent 的思考过程。用户看到“正在思考…查询订单…”会更有耐心。可操作：出错时提供重试、联系人工等选项，不要让用户卡住。非侵入式。
2026-05-21 16:59:19
403
原创 使用 IndexedDB 在客户端存储对话记录
使用 IndexedDB 存储对话记录，最大的价值不是“技术有多酷”，而是让用户在任何时候打开页面，对话都安然无恙地躺在那里。即便断网，也能继续跟 AI 交流。这种离线优先的体验，在移动端和弱网环境下尤其宝贵。
2026-05-21 16:45:35
464
原创 会话管理：创建、切换、删除对话历史
状态分层：会话列表和消息内容分开存储，不要一股脑全塞进同一个 store。持久化最小集：只把存到 localStorage，消息内容每次都从后端加载，避免 localStorage 爆炸。乐观更新：删除会话时先更新 UI 再调后端，后端的失败再回滚，体验更好。自动标题：不要让用户看到一排“新对话”，AI 生成标题能让会话列表清晰十倍。滚动位置恢复：这是容易被忽略但用户体验提升明显的细节。防重复加载：切换同一个会话时不应该重复请求后端。
2026-05-21 16:25:04
527
原创 自定义消息组件：图片、文件附件与图表
通过扩展消息组件的类型，我们可以让智能体对话界面承载更丰富的信息形式。这不仅仅是炫技，而是真实业务场景的要求：用户需要看图、下载文档、直观地看到数据分析结果。语音消息：用户发送语音，AI 语音回复，集成语音识别和合成。视频消息：AI 生成的教学视频或录屏，支持在线播放。交互式组件：表单、按钮、日历选择器等，让 AI 能收集用户输入。实时数据流：股票 K 线图、监控仪表盘等动态刷新图表。这些都可以通过相同的Attachment机制扩展，只需要增加新的type和对应的渲染组件即可。
2026-05-21 15:50:53
416
原创 处理 Markdown 渲染：代码高亮、表格与数学公式
return (<button复制</button>{...props}</div>},}}{content}用搭配插件，几乎能覆盖所有 AI 输出的渲染需求，而且安全可控。完整的插件组合：代码高亮靠，表格和删除线靠remark-gfm，数学公式靠。流式场景推荐替换为 Streamdown 解决性能问题，自定义代码块组件实现复制按钮，表格样式自行完善。
2026-05-20 17:30:21
429
原创 实现流式输出：Server-Sent Events (SSE) 与 Fetch API
流式输出是智能体前端体验的“基本盘”。用户不会因为你用了多先进的 Agent 框架而赞叹，但会因为回答是一个字一个字蹦出来而觉得“好快”。场景推荐方案快速原型、内部工具、不需要用户认证生产环境、需要 Token 认证、用户可打断生成本文提供了完整的后端（FastAPI）和前端（React + TypeScript）代码示例，以及错误处理、重连、性能优化等生产级细节。你可以根据自己的项目需求，直接复制代码进行修改。
2026-05-20 17:27:26
431
原创 设计智能体对话界面：消息气泡、打字指示器与时间戳
智能体对话界面看起来简单，细节却非常琐碎。从消息气泡的角色区分、状态显示，到打字指示器的动画时机，再到时间戳的格式与合并，每一步都会影响用户体验。本文给出的代码示例涵盖了生产级所需的大部分功能，你只需根据自己的设计稿调整样式即可。
2026-05-20 17:17:34
473
原创 项目初始化：Vite + React + shadcn/ui
在开始动手之前，先花点篇幅聊聊“为什么选这套组合”。毕竟2026年的今天，前端工具链多得让人眼花缭乱，选错了后期维护成本会让你崩溃。回到开头那个问题：为什么选Vite + React + shadcn/ui？Vite扛起了性能和开发体验的旗。启动快到飞起，配置文件极度简洁，热更新几乎是即时的。再也不用等Webpack慢慢转圈了。React 19提供了一堆扎实的新功能。简化了智能体对话的异步状态管理，React Compiler帮我们自动优化了90%的性能问题——手动写的时代已经过去了。
2026-05-20 16:44:58
550
原创 技术选型：React 19 + TypeScript + TailwindCSS
anyid: string有了这些类型，在组件中写代码时，IDE会自动补全属性，编译时会检查类型错误，开发体验非常好。开发效率比之前用CRA+CSS Modules至少提升了40%。不用等Webpack编译，不用起类名，不用手写useMemo。代码质量因为TypeScript，线上运行时类型错误减少了80%。上手成本新成员加入，半天就能看懂项目结构开始写代码，因为Tailwind和React的基础知识已经很普及。
2026-05-20 16:22:18
737
原创 从零开始学习AI Agent的实战路线图
大概两年前，ChatGPT 出来之后我开始折腾 AI，一开始只是调接口做个聊天机器人，后来看到 AutoGPT 那个东西自己在命令行里搜网页、写文件、还给自己分配任务，说实话，那一瞬间我感觉自己学了七年的编程方法论被什么东西撞了一下腰。在这个专栏的前20篇，我会带着你在空文件夹里用 TypeScript 搭一个 Node.js 项目，接上 OpenAI 的 API，写一个最简陋的 while循环：接收用户输入，送给 LLM，拿到回复，如果有工具调用就执行工具再把结果喂回去。我是老王，咱们专栏里见。
2026-05-20 16:00:31
50
原创 智能体前端架构设计：独立应用 vs 嵌入式组件
回到文章开头的那个故事。那个数据分析智能体，后来怎么样了？我们在钉钉群里嵌入了机器人版本后，又做了一个完整功能的独立Web应用。用户日常简单查询用钉钉机器人，深度分析用Web应用。两者共享同一套数据，对话历史互通。混合架构跑了半年，日活从几十涨到了上千，用户满意度也稳定在4.5分以上。前端的架构选择，本质上是对用户使用场景的深刻理解。你觉得“独立应用酷”，用户可能觉得“懒得打开”。你觉得“嵌入组件简单”，用户可能觉得“功能不够用”。没有完美的架构，只有最适合你当前阶段和用户群体的架构。
2026-05-18 15:54:59
1039
原创 智能体与RAG的关系：互补还是竞争？
回到最初那个话题：“智能体与RAG是互补还是竞争？真正的趋势不是谁战胜谁，而是两者从“线性管道”到“认知大脑”的协同进化与深度融合。纯粹的传统RAG，正迅速被“Agentic RAG”所升级替代长上下文模型，正在无缝嵌入这种混合架构新一代知识引擎，正尝试将推理前置，高效为AI代理精准供给知识RAG不仅没死，在智能体的“反哺”下，它正进入技术演进的新阶段。
2026-05-18 15:47:12
192
原创 本专栏学习路线图与里程碑项目规划
这个专栏三十多篇文章，你从头读到尾，大概需要几十个小时。读完只是开始，做出来才是终点。我认识一个读者，他跟着这个专栏做完了所有五个里程碑项目。然后他把第五阶段的客服Agent改造了一下，做成了一个跨境电商的售前咨询机器人，卖给了一家小型外贸公司，每个月收几千块的维护费。现在他全职做智能体开发，客户接不过来。我举这个例子不是鼓励每个人都去创业，而是想说明一个道理：这个领域的门槛没那么高，你能跑通一个能用的智能体，你就有价值。
2026-05-18 15:44:07
157
原创 版本控制：智能体提示与配置的CI/CD
提示词的版本控制不是“增加一道流程”，而是让Agent开发展现工程性的核心基石。没有这套体系→ 你的Agent开发就像没有地基的房子，改着改着就不知道哪个版本在线上跑了有了这套体系→ 再复杂的多版本管理、再频繁的A/B实验，都能在可控、可测、可回滚的范围内快速推进把提示词和配置当代码来管。该走的分支流程一个不能少该跑的自动化评估一个不能漏该做的灰度发布一个不能省在2026年的今天，这已经不是工程化的“建议”，而是生产线跑起来的必要条件。
2026-05-18 15:39:35
279
原创 智能体测试策略：单元测试、集成测试与模拟LLM
回到文章开头的报销Agent。那次事故之后，我们彻底重构了测试流程。现在，每次修改Prompt，都会触发一个包含200+单元测试、50+集成测试和20+端到端测试的流水线。虽然跑一遍要十几分钟，但再也没有出现过“改一个坏三个”的情况。智能体测试不是在限制你迭代的速度，而是在保护你迭代的方向。没有测试的Agent迭代，就像在雷区里跑步，你永远不知道下一步会不会踩到雷。建立测试体系确实需要投入——需要时间、需要工具、需要改变开发习惯。但长期来看，这是省时间，而不是浪费时间。
2026-05-18 15:31:08
648
原创 处理智能体的不确定性：重试、回退与人工介入
当重试和回退都无法解决问题，或者问题本身超出了Agent的能力边界，就需要人工介入。这不是失败，而是系统的设计特性——知道什么时候该说“我不行，换人上”。4.1 人在回路（Human-in-the-Loop）的三种模式被动模式：Agent遇到无法处理的异常，主动暂停，向人类发送请求（比如发一条消息到审批系统），等待人类的指令。人类可以批准、拒绝、修改参数、或者直接接管。这种模式适合高风险操作（如大额支付、删除数据）。主动模式。
2026-05-18 15:25:37
465
原创 最小化可行智能体（MVP Agent）的设计原则
写这篇文章的时候，我又翻出了那个“三个月写不出能用的Agent”的代码仓库。那个项目的状态图复杂得像蜘蛛网，工具描述全是一句话，步数上限设了20步，超时设了60秒，日志几乎等于没有。现在看，它违背了上面所有法则。难怪会失败。而那个只用一周就上线的工单分类MVP，现在已经是公司内部使用最频繁的智能体之一。虽然它后来已经被重构了两轮，加了很多新功能，但最初的MVP骨架——规则引擎+单工具+简单日志——依然在工作流的最前端处理着80%的请求。这就是MVP的力量。它不是“烂尾楼”，而是“地基”。
2026-05-18 14:33:43
456
原创 选择智能体框架：LangChain、AutoGen、CrewAI、Dify对比
2018年我第一次接触Kubernetes的时候，业界有句老生常谈的话：“K8s的复杂不在于概念本身，而在于你要理解容器编排的本质是什么。”当年我用了整整一年的时间才把这句话听懂。2026年的AI Agent框架生态，某种程度上正在复刻这种节奏。LangGraph、CrewAI、AutoGen和Dify，它们不仅仅是四个不同GitHub仓库，而是四套截然不同的“集群协作哲学”。在你真正上手之前，你不太可能真正理解哪种哲学更适合你的业务。
2026-05-18 14:20:01
848
原创 法律合规要点：数据隐私、输出责任与开源协议
我那位做创业的朋友后来怎么样了？他们花了差不多两个月的时间，把法务列出的合规问题一个个捋了一遍。改了好几版用户协议，加了好几层权限控制，换了一个协议更清晰的模型。他说那两个月是他创业以来最痛苦的日子，代码没怎么写，天天在研究法律条文和开源许可证。但痛苦过后，他跟我说了一句话，我印象很深：“这些东西弄完了才发现，其实不是负担。如果你连数据安全都保证不了、连责任归属都说不清楚、连模型授权都搞不明白，用户凭什么信你？客户凭什么买单？合规不是为了让你的智能体“不敢动”，而是为了让它可以“放心动”。
2026-05-18 14:06:15
508
原创 Windows 系统安装pyenv
Windows 系统不能直接使用原版的pyenv，因为它主要为 Linux 和 macOS 设计。不过，我们有一个专门为 Windows 设计的完美替代品：pyenv-win。你可以把它看作是 pyenv 的 Windows 移植版，能让你方便地在 Windows 上安装、管理和切换多个 Python 版本。下面以pyenv-win为例，介绍几种安装方式。
2026-05-16 15:08:10
506
原创 在 Vue 2 与 Vue 3 中使用 markdown-it-vue 渲染 Markdown 和数学公式
总的来说，在 Vue 项目中使用来展示 Markdown 和数学公式，是一个高效且优雅的选择。Vue 2 项目：推荐直接使用，开箱即用，配置简单。Vue 3 项目：更推荐使用方案，它专为 Vue 3 设计，兼容性更好，集成体验更顺畅。
2026-05-16 10:15:28
486
原创 智能体开发与传统软件开发的核心区别
写到这里，我问自己一个问题：如果让我回到两年前，重新选择一次，我还会从传统后端转到Agent开发吗？我的答案是：会。不是因为Agent开发更轻松——它确实更累、更烦、更不确定。而是因为它让我重新思考了“编程”这件事的本质。传统编程是“告诉计算机怎么做”，Agent编程是“告诉AI想要什么”。前者是命令，后者是沟通。前者追求精确，后者追求理解。前者关注逻辑，后者关注意图。这是一个完全不同的思维模式。它让我学会了模糊容忍、概率思维、持续迭代、与不确定性共处。
2026-05-15 16:04:16
503
原创 评估智能体性能：成功率、延迟与成本
我见过很多团队把成功率简单定义为“Agent没有报错的比例”。只要Agent返回了一段话，就算成功。这显然不合理——返回的可能是“我不知道”，也可能是完全跑题的答案，用户根本用不了。任务完成率：用户提出的任务目标是否达成了？比如用户要“查订单”，Agent最终有没有给出订单状态？这是最硬的指标。准确率：Agent给出的信息是否正确？有没有幻觉？有没有错误的事实？比如用户问“北京今天多少度”，Agent回答“25度”，实际是23度，那就算失败。有用率：用户是否觉得这个回答有用？
2026-05-15 14:15:05
345
原创 智能体的可观测性：日志、追踪与调试
写完这篇文章的时候，我想起上周那位客服主管在群里连发的十几条带感叹号的消息。后来我们复盘，发现最根本的问题不是Agent“坏了”，而是“在它坏的时候，我们根本不知道它在哪里坏的”。可观测性不是为了满足运维团队的“洁癖”，而是你做任何有规模的Agent项目都必须面对的现实问题。你不可能永远靠人工去翻三万行日志找答案。你也不可能把每个出错的Agent实例都抓下来，在脑子里重放它的思考过程。你需要的是工具、标准和实践，把这些思考过程记录下来、可视化出来、度量起来，然后持续改进。
2026-05-14 12:33:28
230
原创 从“边想边做”到“三思后行”：智能体三大架构模式的实战选型指南
写这篇文章的时候，我正在做一个HR面试系统的智能体。需求是“帮忙筛选简历，判断候选人是否匹配岗位”。我用Plan-and-Solve先规划了七步：解析JD→提取关键要求→匹配学历经验→打分技术能力→评价软技能→计算综合得分→生成反馈报告。执行过程中，给每份简历打分这一步跑了一个ReAct子流程，根据简历的不同内容动态调整判断标准。最后，用Reflection模块对整体评价结果做一致性检查。跑了几十份简历之后，它给每一个候选人输出的理由洋洋洒洒写了几千字，每一项判断都能追溯到简历原文的第几段。
2026-05-14 11:31:29
174
原创 从零开始设计智能体的系统提示
写系统提示这件事，说难不难，说简单不简单。难的是你要深入理解业务、理解模型的行为特性、理解各种边缘情况；简单的是，只要你肯花时间迭代、愿意从失败中学习，你总能写出一份像样的“认知框架”。我至今记得自己写出的第一份“合格的”系统提示——它不是最长的，也不是最完美的，但它的特别之处在于，跑了一周的生产环境，没有出现任何严重的安全违规，任务完成率稳定在90%以上。那一刻，我终于觉得，自己不是在一个黑盒外面瞎摸索，而是真正掌握了一种“与AI对话”的能力。系统提示是你跟智能体之间的契约。
2026-05-14 11:27:55
221
原创 理解提示工程在智能体中的特殊作用
写了无数Prompt，踩了无数坑之后，我总结出五条我认为最重要的法则。每一条都是用时间和金钱换来的。法则一：规则优于示例，示例优于描述这是我在智能体Prompt设计中的优先级顺序。能用确定性规则表达的，不要用示例；必须用示例的，不要用自然语言描述。为什么？因为大模型对自然语言描述的理解是“概率性”的。你觉得你写清楚了“不要在用户生气时讲冷笑话”，但模型可能会在用户说“我快疯了”时回复“那您需要我帮您叫救护车吗”。它没讲冷笑话，但它还是错了。
2026-05-14 11:24:09
316
原创 从理论到实操：5分钟跑通你的第一个ReAct智能体
我们整篇文章合计刚刚过了5000字，但其实干货代码部分复制粘贴不过10分钟。如果加上阅读思路，认真梳理每个环节的步骤，一个完全的零基础小白全流程跑通应该不会超过半小时。但你收获的将远不止这些。如果之前你对于Agent的拆解还停留在理论上，那么现在你拥有了对一个活生生的ReAct智能体、一个“推理-行动-观察”闭环的工程化实践。你看到了LangGraph是如何像流水线装配一样把单次LLM调用串成闭环，看到了工具调用是如何在后台悄悄执行、再让LLM综合输出，看到了进程退出再重启时，Agent依然能通过。
2026-05-14 11:12:27
341
原创 本专栏配套项目概览：一个可对话、可搜索、可生成报告的智能助手
回到开头那个问题：“它怎么知道这么多？”我现在大概能回答了。因为它有四层的架构让它运转起来，有长短期的记忆系统让它记住了你，有MCP协议的集成让它学会了用各种工具，有多智能体的协作让它能独立写出漂亮报告。更关键的是——因为你花了时间去了解它、训练它、陪着它成长。有读者问我：“最好的学习时机是什么时候？”我的回答永远是：“昨天，或者现在。”这个配套项目不是让你读完用来打卡的，它是给每一个“准备动手的人”准备的脚手架。脚手架搭好了，上去走两步吧。
2026-05-14 11:07:29
326
原创 安全与伦理：智能体权限控制与内容过滤
那个半夜把我叫醒的安全告警，最后我们复盘时发现，那个客服Agent之所以尝试导出数据，是因为向量库里被意外注入了一份过期的培训材料，里面写着“提升服务质量需要收集更多用户画像数据”。Agent在执行“优化话术”任务时，检索到了这篇材料，当作最佳实践执行了。不是恶意，是愚蠢。不是系统漏洞，是内容污染。给Agent装大脑的时候，别忘了给它装良心。技术和伦理的差距，就是一个人和一台机器的差距。我们能做的，就是尽最大努力，让机器的行为不偏离我们想要的轨道。
2026-05-14 10:21:56
393
原创 成本预估：运行一个智能体每月要花多少钱？
熬了3个通宵算了8版账，才发现算账比写代码还难上周四晚上十一点，一个创业公司的CTO给我打电话。他们是做跨境电商的，想把售后客服全部换成AI智能体，问我：“你帮我拍个脑袋，一个月大概花多少钱？我说你这问题太大了，我拍不了。他说那你就随便拍一个，老板明天要预算。我深吸一口气，随便报了个数——万。第二天下午他又打来电话，语气有点崩溃：“老板批了，但让我分解一下这钱到底花在哪。你能不能赶紧过来一趟？我愣了一下：“批了？一万你说少了还是说多了？“你等我给你算。然后就是三个晚上的拉锯战。
2026-05-14 10:17:01
490
原创 选择一个合适的LLM：开源模型 vs 闭源API
写这篇文章的时候，正好收到一位前同事的选型邮件。他要为一个刚启动的AI创业项目做模型选型，列出了四个候选方案——GPT-5.5、Claude 4、Qwen 3.6和DeepSeek V4。邮件最后问：“你帮我选一个吧，哪个最强？我想了半天，回了两个字：“看场景。他显然不太满意。于是我加了句：“如果你追求最快上线验证产品，直接接GPT-5.5的闭源API起步。如果三个月后证明产品可行、用量上去了成本受不了，再切回DeepSeek V4或Qwen的混合部署。
2026-05-14 10:16:31
447
原创 开发环境准备：Python、Node.js、Docker与Git
写这篇文章的时候，我回想自己当年第一次配环境的样子：在Windows上装了Python，又装了Anaconda，PATH乱成一锅粥；Node.js版本冲突，项目跑不起来就重装系统；Docker第一次docker run hello world成功时兴奋得像个傻子；Git不小心force push把同事代码覆盖了被人追着骂……每个坑都踩过，才明白这些“不起眼”的工具背后藏着多少设计哲学。环境配置看起来是细枝末节，但它决定了你每天开发的顺畅程度。
2026-05-13 18:28:52
327
原创 全栈智能体开发的完整技术路线图谱
文章写到这里，我翻出了2024年初那个失败项目的文档。那时候画的架构图，现在看简直是惨不忍睹——没有记忆层，工具调用密密麻麻地写在Prompt里，没有错误处理，没有重试，没有监控。但你知道吗？如果没有那个失败的项目，我可能到现在还是只会调API写脚本。正是因为把一个东西真正跑通、跑挂、跑坏、再修好，你才会真正理解那些框架为什么要那样设计、那些最佳实践为什么要那样做。所以我的最后一条建议是：别读太多书，别纠结选哪个框架，选一个你最有动力的场景（比如帮你自动整理笔记、自动回邮件、自动查快递），然后动手写。
2026-05-13 18:24:57
226
原创 多智能体系统简介：协作、竞争与博弈
由多个具备自主性、反应性、社会性和主动性的智能体组成的系统，智能体之间通过某种交互机制（协作、协商、竞争）来共同完成单个智能体无法独立完成的任务。太学术了。多个Agent凑在一块儿，有的帮你干活，有的跟你抬杠，有的专门盯着别人不让犯错。它们之间可以配合、可以吵架、也可以打架，但最终目标是一致的——搞定人类给的任务。自主性：每个Agent都有自己的“小脑瓜子”，不需要中央控制器一步一步告诉它该干嘛。它自己能判断什么时候该出手、什么时候该闭嘴。反应性。
2026-05-13 16:32:27
279
原创 记忆机制：短期记忆、长期记忆与向量数据库
回到开头那个让我凌晨三点崩溃的“金鱼脑”事故——用户贴了长长的工单日志，Agent看不见，因为上下文的FIFO队列已经把最早的信息挤出窗外了。我把那个Agent彻底改写了。记忆层用一个分层架构：对话的前置信息存在短期倒排索引里，LLM实时调用上下文走窗口栈。从每段完整的对话里抽取出结构化事实，向量化后存进长期库。任何更早之前的核心记录，下次启动对话时通过语义检索拉回来，重新融入上下文窗口。三个月后，同一个用户又遇到了相似的售后问题，问Agent“根据上次类似的维修案例，这次该怎么处理”。
2026-05-13 16:27:10
127
原创 工具使用与函数调用：智能体如何操作外部系统
从2023年那个只会“建议你手动打开浏览器查天气”的鹦鹉模型，到2026年这个能自动登录几十个系统、调用上百个API、在无人值守下完成完整业务闭环的数字员工，AI智能体的工具使用能力，用了不到三年时间完成了某种意义上的“寒武纪大爆发”。但我想说的是：工具调用只是手段，不是目的。最终决定一个Agent能不能真的帮你干活的，不是它能调用多少个工具，而是它能不能在合适的时机调用合适的工具，并且优雅地处理各种意外。文章开头那个凌晨三点的电话，后来是怎么解决的？
2026-05-13 16:19:51
352
原创 大模型即“大脑”：LLM在智能体中的角色
写这篇文章的时候，我翻了下自己2023年写的第一份Agent方案。那份方案里一半的内容在解释“为什么我们要研究多步提示”，另一半在澄清“我们没用那种写死的自动脚本”。现在回头看，不过是用大模型搭了个精致漂亮的GUI播放器罢了。三年后的今天，再也没有任何一个行业朋友问我“Agent是啥”。取而代之的问法彻底变了：“我们招了三个做得不错的Agent架构，模型怎么整合进去能不出错？”或者“上头下半年要批Agent化预算，我选的这种推理方案会不会让老板觉得一直在烧钱？”这些才是真实的场景。
2026-05-13 16:10:48
399
原创 智能体的内部结构：感知-规划-行动循环
写这篇文章的时候，我翻了一下自己2023年的笔记。那里面满满当当记的都是“ReAct模式怎么调”、“怎么让Agent不忘记前面的步骤”、“工具调用解析出错怎么办”……理解Agent内部那个“感知-规划-行动”的循环，是做任何有意思的Agent应用的前提。不管未来模型变得多强大、框架变得多智能，这个核心骨架不会变。因为只要是“一个自主的系统，根据环境变化去达成目标”，就绕不开“看→想→做→再看”这个最基本的逻辑。
2026-05-13 16:06:22
312
mysql文件包安装和卸载
2023-07-27
win10家庭版必备文件，右键管理员名字运行
2023-07-22
Access database engine 2007 免费中文版
2022-08-05
jquery最新2020年11月24日
2020-11-24
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