很多公司或者开发者在开发智能体时，为了节约成本，会在一开始就选择便宜的能力较弱的模型，于是要花费很多时间在工程上，但实际上，在原型设计和基线测试阶段，应首先使用当前可用的最强大的模型（例如 Claude 4、o3、Gemini 2.5 Pro 等）来构建智能体。这样做的目的，是为了建立一个性能基准（Performance Baseline）。通过使用能力最强的模型，可以最大限度地确保智能体能够成

#智能体开发 #成本管理 #模型选择 #性能基准 #工程效率

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凡人小北

1天前

还记得去年 Devin 搞了一个 deepwiki 吗？ Google 现在也悄悄上了一个同类，Gemini 加持的CodeWiki：用法超级简单：把 GitHub 的项目仓库地址，直接贴到 CodeWiki 的 URL 后就行。比如 LangChain 的 repo：那么它对应的 CodeWiki 页面就是：私有仓库马也上会支持，据说 Google 在开发 Gemini C

howie.serious

6天前

小调查：普通人，非 coding 的日常使用场景，国内开源模型目前的达到或超越前沿模型（gpt-5、sonnet 4.5、gemini 2.5 pro）了吗？有谁是对比使用后，放弃了 chatgpt 等前沿模型，用国内模型作为日常主力的？例如，放弃 chatgpt，主力用豆包等？

dontbesilent

1个月前

用通义千问做智能体竟然不允许选择模型……太蠢了

赵纯想

1个月前

思来想去，用户其实对选择模型编号、选择工作模式之类的按钮并不care。不如改成“选择你的英雄！”

吕立青_JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25 | building bibigpt.co

2个月前

唉，生产端 vibe coding 和消费端按 token 收费，已经把软件开发变成了供应链生意，需要做到极致的成本管理才有竞争优势，这里包括开发者的时间成本、LLM 的 token 成本等。