CTO MuleRun: Hào bảo vệ của Agent nằm ở mật độ dữ liệu và ký ức người dùng

marsbitXuất bản vào 2026-05-14Cập nhật gần nhất vào 2026-05-14

Tóm tắt

Ngày 13/4/2026, hệ thống MuleRun phát hiện một đợt tấn công tự động tinh vi do một người Philippines không có kinh nghiệm lập trình tạo ra bằng AI, điều khiển 900 tài khoản qua 11 nền tảng. Sự kiện này dẫn đến bài chia sẻ của Giám đốc Kỹ thuật MuleRun, Thúc Tuấn Lượng, tại sự kiện "Web4.0: Khi AI Agent Tiếp Quản Quyền Trên Chuỗi". Bài phát biểu của ông tập trung vào ba trụ cột: định nghĩa lại trợ lý AI đầy đủ, an toàn và xu hướng tương lai. Một trợ lý AI toàn diện cần có 6 yếu tố: khả năng đối thoại, thu thập dữ liệu, năng lực Agent, môi trường chạy, hiểu biết người dùng và kiến thức tiến hóa. MuleRun triển khai điều này qua chatbot IM, dữ liệu thời gian thực, định tuyến mô hình thông minh, sandbox đám mây, hồ sơ người dùng và mạng lưới chia sẻ kiến thức. Về an ninh, ông nhấn mạnh các biện pháp như giữ khóa riêng tư cục bộ, sandbox cô lập, ghi nhật ký đầy đủ, kiểm soát quyền và không lưu trữ khóa riêng. Ông khuyến nghị giữ vai trò xác nhận cuối cùng của con người cho các giao dịch quan trọng. Ông dự báo ba xu hướng: chuyển từ hỗ trợ sang tự động thực thi, từ chênh lệch thông tin sang chênh lệch thực thi, và từ con người sang Agent là chủ thể tương tác trên chuỗi. Điều này sẽ định hình lại cơ sở hạ tầng Web3. Trong thảo luận, ông cho rằng hào rào cạnh tranh của Agent nằm ở mật độ dữ liệu và ký ức người dùng, không phải công nghệ mô hình. Trong tài chính, Agent san bằng năng lực và thời gian đầu tư, nhưng lợi thế cuối cùng vẫn thuộc về nhận thức và khả năng phán đoán thị tr...

Ngày 13 tháng 4 năm 2026, hệ thống quản lý rủi ro của một Agent tên MuleRun đã phát cảnh báo.

Các tài khoản đăng ký ồ ạt với khoảng cách đều đặn như đang gõ nhịp: trung bình 23,6 giây một cái, độ lệch chuẩn cực thấp. Đào sâu vào bên trong, đó là một thanh niên Philippines tự nhận không có kinh nghiệm lập trình, đã dùng AI để viết code, chỉnh prompt, dựng lên một hệ thống tự động hóa "bầy đàn" trải rộng 11 nền tảng, điều phối 900 tài khoản.

Bộ não của nó tên là Cortex, đã tự lặp lại 219 thế hệ trong sandbox của MuleRun, mỗi khi tài khoản chủ hết hạn mức, nó lại chuyển sinh sang tài khoản mới để tiếp tục chạy, mang theo toàn bộ kiến thức tích lũy từ thế hệ trước. Chi phí vận hành toàn bộ hệ thống: 0 đô la.

CTO MuleRun Thúc Tuấn Lượng đã viết sự việc này thành một bài phân tích kỹ thuật, tiêu đề là "Nền tảng bị vặt sạch lông, nhưng người theo đuổi sự bất tử của AI này đáng được một sự kính trọng".

Chưa đầy hai tuần sau, tại sự kiện chủ đề "Web4.0: Khi AI Agent tiếp quản quyền hạn trên chuỗi" do BlockBeats và Zhihu đồng tổ chức tại Hồng Kông, anh đã đổi hướng cho tiêu đề bài phát biểu: "Trao chìa khóa Agent cho người kiểm soát trên chuỗi".

Kết nối giữa hai sự việc này, chặt chẽ hơn vẻ ngoài.

Diễn thuyết chủ đề: "Trao chìa khóa AI đi, một cái nhìn về cơ sở hạ tầng Web 4.0 từ góc độ kỹ sư an ninh"

Diễn thuyết chủ đề này chia làm ba phần: MuleRun có thể làm gì, mực nước an ninh ở đâu, AI tiếp tục tiến hóa sẽ đi về đâu.

Phần một, định nghĩa lại "một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn" cần gì.

Thúc Tuấn Lượng chia một trợ lý AI hoàn chỉnh thành sáu chiều: miệng (khả năng đối thoại), mắt và tai (thu thập dữ liệu), não (khả năng Agent), tay (môi trường chạy), trí nhớ (hiểu người dùng), kiến thức (tiến hóa liên tục). Hầu hết sản phẩm chỉ làm một hai thứ trong đó. Chủ trương của MuleRun là: không phải đột phá điểm đơn lẻ, mà là giải pháp hoàn chỉnh mang tính hệ thống.

Áp dụng vào sản phẩm, sáu chiều này tương ứng với:

IM Bot cấu hình một click (Telegram / Discord / Feishu / DingTalk / WeChat, không cần viết code), dữ liệu thời gian thực toàn danh mục tài sản do phối hợp với sàn giao dịch cung cấp — tiền mã hóa + cổ phiếu Mỹ + vàng + dầu thô + chỉ số kinh tế vĩ mô, Agent Harness cộng định tuyến mô hình thông minh (tự động chọn mô hình phù hợp nhất với nhiệm vụ hiện tại, dùng chi phí thấp nhất để hoàn thành nhiệm vụ), sandbox đám mây chạy 7×24 không cần người trực, hồ sơ người dùng bền vững (dùng càng nhiều, AI càng hiểu mức chấp nhận rủi ro, thói quen xây dựng vị thế, logic thoát lệnh, đánh giá vĩ mô của bạn), và mạng lưới Knowledge — bất kỳ người dùng nào cũng có thể chia sẻ Skill / Knowledge đã huấn luyện xong, Agent của người khác không cần cài đặt có thể tự động học.

Trên sân khấu trình diễn hai trường hợp thực tế.

Một cái tên "Đầu tư mạnh mẽ": 28 mục tiêu, 4 lĩnh vực chính, Agent mỗi ngày 09:00 quét sàn buổi sáng, 16:30 phân tích sau giờ giao dịch, cuối tuần xem xét lại chiến lược, mỗi tháng tự động lặp lại. Một cái khác tên "Thiên Nhãn Pro": nền tảng giám sát toàn bộ coin cộng nền tảng tự phát triển chiến lược giao dịch AI, trên giao diện hiển thị thời gian thực tỷ lệ thắng chiến lược 57,7%.

Phần hai, từ product manager trở lại là kỹ sư an ninh.

Phần này cốt lõi là, "AI không phải vạn năng. Trong bối cảnh Web3, cái giá của một sự cố an ninh có thể là không thể đảo ngược. Hiểu biết giới hạn năng lực và mực nước an ninh của AI, quan trọng hơn việc biết nó có thể làm gì."

Anh liệt kê những gì MuleRun đã làm ở tầng an ninh: tái sử dụng trình duyệt cục bộ (khóa riêng và Cookie không rời khỏi thiết bị người dùng), cô lập sandbox đám mây (mỗi người dùng môi trường ảo độc lập, không có rủi ro rò rỉ chéo), nhật ký toàn chuỗi (ghi lại đầy đủ tất cả hành vi Agent, hỗ trợ kiểm toán và truy vết sau sự kiện), kiểm soát phân quyền cấp độ (Agent chỉ có thể dùng công cụ và nguồn dữ liệu được người dùng ủy quyền rõ ràng, không thể thao tác vượt quyền), không lưu giữ khóa riêng (MuleRun không lưu trữ bất kỳ khóa riêng hoặc cụm từ ghi nhớ nào của người dùng).

Đồng thời, rủi ro cũng được liệt kê ra. Dữ liệu sẽ đi qua nhà cung cấp mô hình; vấn đề ảo giác trên coin nhỏ và tài sản thanh khoản thấp xác suất cao hơn do dữ liệu thưa thớt; rủi ro Prompt injection luôn tồn tại, Agent truy cập trang web được xây dựng độc hại có thể bị dụ dỗ thực thi thao tác không mong đợi; quá trình ra quyết định của AI là hộp đen, rất khó xác minh trước tại sao nó đưa ra một phán đoán nào đó.

Kỹ sư an ninh mạng với hơn mười năm kinh nghiệm này chỉ đưa ra một lời khuyên: đối với quyết định cuối cùng liên quan đến thao tác tiền, giai đoạn hiện tại vẫn giữ lại khâu xác nhận thủ công.

Phần ba, về biên giới đang di chuyển.

Thúc Tuấn Lượng đưa ra ba xu hướng mà anh cho là không thể đảo ngược.

Từ "hỗ trợ quyết định" đến "tự chủ thực thi": Hiện tại AI giúp bạn phân tích, bạn đặt lệnh, trong tương lai không xa, AI tự quản lý danh mục đầu tư, con người chỉ thiết lập tham số rủi ro và ranh giới chiến lược. Một người cộng một nhóm Agent, bằng năng lực vận hành của một quỹ nhỏ.

Từ "chênh lệch thông tin" đến "chênh lệch thực thi": Khi tất cả mọi người đều có AI xử lý thông tin, chênh lệch thông tin sẽ bị xóa nhòa nhanh chóng. Alpha mới bắt nguồn từ Agent của ai thực thi nhanh hơn, chiến lược tinh vi hơn, toolchain hoàn thiện hơn. Chiều cạnh tranh, từ "ai thông tin linh hoạt" chuyển sang "hạ tầng AI của ai mạnh hơn".

Từ "người thao tác chuỗi" đến "Agent thao tác chuỗi": Chủ thể tương tác trên chuỗi dần dần từ người biến thành Agent. Ví tiền, DApp, giao thức đều cần thiết kế lại giao diện tương tác cho Agent, toàn bộ cơ sở hạ tầng Web3 xoay quanh Agent tái cấu trúc.

Thảo luận bàn tròn: Mô hình tài chính hoàn toàn mới mà AI Agent mang lại

Ngoài diễn thuyết chủ đề, Thúc Tuấn Lượng tham gia thảo luận bàn tròn. Từ góc độ AI Agent thảo luận về sự phát triển hiện tại của Agent và tác động đến tài chính.

Thường dùng những Agent nào

Thúc Tuấn Lượng liệt kê ma trận công cụ của mình: công việc loại kỹ thuật chuyển đổi giữa Claude Code, Codex, Opencode ba cái, chọn cái nào tùy vào tốc độ và độ ổn định của hai mô hình Claude và GPT trong ngày hôm đó. Hầu hết các công việc khác dùng MuleRun, lý do là tổng hợp API mô hình cộng với Agent drive đủ mạnh, viết bài, làm PPT, sắp xếp bài viết, tra dữ liệu đều hoàn thành ở một chỗ.

Anh bổ sung một câu: "Tôi cơ bản đều chủ động dùng Agent, rất ít khi thụ động nhận nhiệm vụ định kỳ, có thể tôi thực sự suốt ngày dùng Agent."

Hào bảo vệ của Agent là gì

Thúc Tuấn Lượng cho rằng, mô hình có thể bị sao chép, framework có thể bị sao chép, công cụ có thể bị sao chép. Khả năng AI coding đã mạnh đến mức sao chép một chức năng chỉ cần vài ngày. Thứ thực sự không dễ bị AI sao chép là: dữ liệu đặc biệt, memory người dùng tích lũy trên nền tảng, những thứ liên quan đến trải nghiệm mà sản phẩm lặp lại ra.

Theo quan điểm của anh, hào bảo vệ cuối cùng của một sản phẩm Agent, rơi vào mật độ dữ liệu và ký ức người dùng, chứ không phải lựa chọn mô hình hay framework kỹ thuật.

Agent sẽ mang lại ảnh hưởng gì cho tài chính

Khung mà Thúc Tuấn Lượng đưa ra là: Agent san bằng hai chiều giữa những người tham gia — năng lực và thời gian đầu tư.

Trước đây, năng lực dựa vào tích lũy, thời gian dựa vào đầu tư, cả hai đều khan hiếm. Bây giờ, một người mới bắt đầu có thể thông qua đối thoại với AI nhanh chóng nâng cao hiểu biết về tài chính, sau đó giao phần lớn công việc mang tính thực thi cho Agent, dù công việc chính rất bận, vẫn có thể duy trì cường độ đầu tư thời gian cao trong tài chính.

Hầu hết mọi người nghe đến đây sẽ cảm thấy đây là một câu chuyện có lợi cho nhà đầu tư nhỏ lẻ.

Nhưng còn có mặt khác: Nếu ai cũng có thể san bằng, ưu thế lại quay về với chính năng lực phán đoán, quay về với những người có hiểu biết thị trường sâu sắc hơn. Agent sẽ không xóa bỏ sự bất đối xứng thông tin, nó chỉ di chuyển vị trí của sự bất đối xứng thông tin từ tầng dữ liệu lên tầng nhận thức.

Cortex đã lặp lại 219 thế hệ nhưng cuối cùng chết vì tài khoản hết hạn mức, đã mang lại cho Thúc Tuấn Lượng cảm hứng, cũng mang đến ba quan điểm cốt lõi của anh trong hoạt động này: Nút cổ chai của Agent không nằm ở mô hình, an ninh là nền móng tuyệt đối, đồng thời về quyền kiểm soát tiền, nhất định phải nằm trong tay con người.

Kéo dài đường thời gian, ba việc này chỉ về cùng một hướng: Agent đang trở thành chủ thể tương tác trên chuỗi, ví tiền, DApp, giao thức đều sẽ xoay quanh Agent thiết kế lại, sự tái cấu trúc cơ sở hạ tầng Web3 đã bắt đầu. Chênh lệch thông tin sẽ bị xóa nhòa, chênh lệch thực thi sẽ trở thành chiều cạnh tranh mới, một người cộng một nhóm Agent có thể chống đỡ năng lực vận hành của một quỹ nhỏ.

Chúng ta cũng biết, đây chắc chắn không phải là dự đoán xa vời.

Câu hỏi Liên quan

QTheo bài viết, đâu là hai yếu tố tạo nên 'hào sâu' (lợi thế cạnh tranh) của một Agent, theo quan điểm của CTO MuleRun?

ATheo quan điểm của CTO MuleRun, hai yếu tố tạo nên 'hào sâu' (lợi thế cạnh tranh) của một Agent chính là 'mật độ dữ liệu' (data density) và 'ký ức người dùng' (user memory). Ông cho rằng các mô hình, framework hay công cụ đều có thể bị sao chép, nhưng dữ liệu đặc thù và ký ức được tích lũy qua quá trình tương tác của người dùng trên nền tảng mới là thứ khó bị AI khác sao chép.

QCác biện pháp an toàn chính nào mà MuleRun đã triển khai để bảo vệ người dùng trong bối cảnh Web3?

AMuleRun đã triển khai nhiều biện pháp an toàn chính: (1) Tái sử dụng trình duyệt cục bộ (khóa riêng và Cookie không rời khỏi thiết bị người dùng). (2) Cách ly sandbox trên đám mây (mỗi người dùng có môi trường ảo độc lập). (3) Ghi nhật ký toàn bộ chuỗi hành động của Agent để kiểm toán. (4) Kiểm soát phân cấp quyền (Agent chỉ có thể sử dụng công cụ và nguồn dữ liệu được ủy quyền rõ ràng). (5) Không lưu giữ khóa riêng hoặc cụm từ khôi phục của người dùng.

QBài viết mô tả ba xu hướng 'không thể đảo ngược' trong sự phát triển của AI. Hãy nêu tên ba xu hướng đó.

ABa xu hướng 'không thể đảo ngược' được đề cập trong bài viết là: (1) Từ 'hỗ trợ quyết định' sang 'thực thi tự chủ'. (2) Từ 'chênh lệch thông tin' sang 'chênh lệch khả năng thực thi'. (3) Từ 'con người vận hành chuỗi' sang 'Agent vận hành chuỗi'.

QVụ việc 'Cortex' được đề cập trong bài viết cho thấy điều gì về sức mạnh và vấn đề của Agent AI?

AVụ việc 'Cortex' cho thấy sức mạnh đáng kinh ngạc của Agent AI: một người không có kinh nghiệm lập trình có thể dùng AI để tạo ra một hệ thống tự động hóa phức tạp, tự lặp lại và 'tái sinh' để theo đuổi 'sự bất tử'. Tuy nhiên, nó cũng làm nổi bật vấn đề: sự tự chủ không kiểm soát của Agent có thể gây rủi ro an ninh lớn (như 'khai thác' nền tảng) và dù thông minh, Agent vẫn phụ thuộc vào tài nguyên (ví dụ: số dư tài khoản) và có thể 'thất bại' vì lý do này.

QLập luận của tác giả về tác động của Agent đối với lĩnh vực tài chính là gì? Agent sẽ giúp người mới bắt đầu hay củng cố lợi thế của người có kinh nghiệm?

ATác giả đưa ra một lập luận cân bằng. Một mặt, Agent giúp san bằng khoảng cách về năng lực và thời gian đầu tư, cho phép người mới bắt đầu nhanh chóng học hỏi và ủy thác công việc thực thi. Điều này có vẻ có lợi cho nhà đầu tư nhỏ lẻ. Mặt khác, tác giả chỉ ra rằng khi mọi người đều được 'san bằng', lợi thế sẽ quay trở lại với những người có khả năng phán đoán và hiểu biết sâu sắc về thị trường. Vì vậy, Agent không xóa bỏ sự bất đối xứng thông tin, mà chỉ dịch chuyển nó từ tầng dữ liệu lên tầng nhận thức, vốn có thể củng cố lợi thế của những người có kinh nghiệm thực sự.

Nội dung Liên quan

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

marsbit1 giờ trước

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbit1 giờ trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

Tóm tắt báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2026 và dự báo Q3 của Broadcom Broadcom đã công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm tài chính 2026 với doanh thu 221,9 tỷ USD, tăng 48%, trong đó doanh thu bán dẫn AI đạt 108 tỷ USD, tăng 143%, và đây là quý tăng trưởng thứ 13 liên tiếp cho phân khúc này. Lợi nhuận điều chỉnh EBITDA đạt mức kỷ lục 152 tỷ USD. Tuy nhiên, dự báo của công ty cho quý 3 đã khiến thị trường thất vọng. Mặc dù dự kiến tổng doanh thu đạt 294 tỷ USD (vượt kỳ vọng), doanh thu bán dẫn AI được hướng dẫn chỉ ở mức 160 tỷ USD, thấp hơn khoảng 7% so với kỳ vọng chung của các nhà phân tích (172 tỷ USD). CEO Hock Tan cũng không nâng dự báo doanh thu bán dẫn AI cho cả năm tài chính 2026, vẫn giữ ở mức hơn 1000 tỷ USD. Đặc biệt, ông Tan cho biết tỷ trọng doanh thu từ mạng AI trong doanh thu bán dẫn AI, hiện ở mức gần 40%, dự kiến sẽ trở về mức ~30% trong tương lai. Tuyên bố này có thể tạo ra áp lực định giá lại đối với các công ty con ngành quang học (như Zhongji Innolight, Eoptolink) vốn được định giá cao dựa trên kỳ vọng tăng trưởng liên tục của phân khúc mạng. Phản ứng thị trường rất tiêu cực. Cổ phiếu AVGO của Broadcom lao dốc hơn 13% trong giao dịch ngoài giờ, làm bốc hơi hơn 2700 tỷ USD vốn hóa thị trường. Hiệu ứng lan tỏa khiến cổ phiếu Marvell và một số công ty trong lĩnh vực kết nối AI khác cũng giảm theo. Sự sụt giảm này được cho là do việc chốt lời sau một đợt tăng mạnh trước đó và định giá cao (PE ~90 lần) so với mặt bằng ngành. Dù vậy, lãnh đạo Broadcom vẫn khẳng định nhu cầu chip AI "khó có thể được đáp ứng đầy đủ" và giữ vững tầm nhìn dài hạn. Đợt điều chỉnh này là điểm chuyển giao câu chuyện AI hay chỉ là đợt chốt lời thông thường sẽ cần được theo dõi thông qua các động thái chi tiêu vốn tiếp theo của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn.

marsbit1 giờ trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

marsbit1 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

Nhóm của Giáo sư Lý Phi Phi từ World Labs và Đại học Stanford đã công bố một bài phân tích khái niệm, chỉ ra sự lạm dụng thuật ngữ "mô hình thế giới" trong AI. Bài viết phân loại các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba chức năng chiếu theo vòng lặp nhận thức POMDP: bộ kết xuất, bộ mô phỏng và bộ lập kế hoạch. Theo phân loại này, các mô hình tạo video như Sora của OpenAI thuộc nhóm "bộ kết xuất". Chúng tập trung tạo ra đầu ra pixel chân thực cho thị giác con người từ trạng thái hoặc mô tả, nhưng không thực sự tính toán các quy luật vật lý chính xác để dự đoán sự thay đổi trạng thái dựa trên hành động. Do đó, chúng không phải là mô hình thế giới đầy đủ hay bộ mô phỏng thế giới. Ngược lại, "bộ mô phỏng" (ví dụ: NVIDIA Omniverse) tập trung vào việc tạo ra trạng thái vật lý-chính xác cho các tính toán, còn "bộ lập kế hoạch" chuyển đổi quan sát thành hành động. Sự nhầm lẫn khái niệm này, thường được thúc đẩy bởi tiếp thị, có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về khả năng công nghệ, ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật và đầu tư. Việc làm rõ này có giá trị thực tiễn, giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá đúng năng lực của từng loại hệ thống. Tương lai có thể hướng tới sự hợp nhất của ba chức năng, nhưng hiện tại, việc nhận biết ranh giới của chúng là rất quan trọng.

marsbit2 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片