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AdminNB Apr 30
学得慢了可以不用学了
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345931883 Apr 30
赞同，很多细节理解背下来用很浪费时间，迭代更新也快，主要理解思路，具体实现交给 AI 才是正途
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BuggerKing Apr 30  2
深有同感，浅显地看觉得没学会，深入看又觉得没必要
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sentinelK Apr 30 6
因为 LLM 的工程实践有个自证陷阱。
你没法证明你的 Agent 流程，或者说工程化产品相比裸模型/竞品是更优、更有效的。 所有人都在吹自己对于 LLM 落地的思路有多么高大上。但聊到实际产出又都阳痿了，因为他们没法对实际产出负责。 但是有一些思想还是有一定的启发作用。 比如任务拆分，利用的就是 LLM 对于复杂度 1*N 的任务执行效果比复杂度 N 的效果好的特性。 比如多 Agent 互相监督，利用的是 LLM 注意力机制有限的限制，通过多个 LLM 推理进程左右互搏来实现更好的效果。 剩下的一些纯 marketing 角度的概念，笑笑就好。 |
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wero Apr 30 1
最近也感觉卷技术没意义. Agent 开发本身门槛没那么高, 而且迭代速度很快.
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gongjs Apr 30
有啥推荐的 agent 开发教程吗
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evan1 OP PRO |
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penisulaS Apr 30
agent 的开发教程说不定也是 ai 写的,那就让 ai 来看吧,魔法对抗魔法
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pluswu1986 Apr 30
@sentinelK 所有的措施都是为了确定性增加 熵值降低
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longaiwp Apr 30
只要你不看，过一阵子就会发现，不需要看了
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RoccoShi Apr 30
让 AI 给你 summary
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nakun233 Apr 30
最近在看 hermes 和 claw ，感觉设计理念上分别挺大的，但有些多 agent 特性在 hermes 上又显得不方便。感觉现在大家都是按自己想法再进一步魔改了，真正的大航海时代
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PaulSamuelson Apr 30 1
最后发现，都在用 AI 开发 Agent 了，那还学个啥啊
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newtype0092 Apr 30 1
@sentinelK 总感觉现在的各种流程，本质上就是个自动抽卡机，确实比之前手动抽卡更方便，但本质的效率并没变，依然是反复花钱（ token ）抽卡直到抽到自己觉得可以接受的程度为止。。。
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Venlenter Apr 30
@evan1 #9 同在看这个，感觉了解了思路，能让 AI 生成，但看到招聘 agent 相关岗位的要求，又感觉没底，有种学了个 demo ，实际公司要你真实产出的畏惧感
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sentinelK Apr 30
@newtype0092 是的，毕竟 LLM 的本质就是统计学概率续写。各种工程化只是在利用目前 LLM 模型算法的甜点，争取能够提升最终答案落在全局最佳的比例。
而且 Agent 底层理念就在于，我承担返工的风险，烧更多的 token ，但是要一次性（或者说非人工干预下）成功。 高效利用 token 的理念则恰恰相反。 |
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sentinelK Apr 30
btw：
如果只是想了解 Agent 的理念，我觉得这个视频的信息量已经够了： https://www.bilibili.com/video/BV1dpQTB3EXg?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=0ef6494d0ac82c1df8c1a6cc5e8ef08c |
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evan1 OP PRO @PaulSamuelson #15 目前确实是在用 AI 开发各种 skill 和 agent ，所以感觉没必要了解细节。
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syaeldon Apr 30
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bwnjnOEI Apr 30 via iPhone
感觉现在的 agent 开发是给过去岗位的过渡阶段。可预见的要懂的很多从 infra 到 paper 联系最近去学 rlm 从今年 iclr 看来大厂要开始基于 rlm 训练了 100m 上下文挡不住
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hasayake97 Apr 30
对咯，就这样学。
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HotieCutie Apr 30
让 AI 开发 AI
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onnethy 22h 52m ago
都知道什么流程，也知道具体有哪些模块，甚至 claude code 工程落地的源码都开源了，但是真正做好的有哪些？所以我觉得还是得深入学习理解，不然和调包侠没区别。
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