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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吕立青_JimmyLv (闭关ing) 2𐃏25

1个月前

写了一篇AI编程省钱攻略，其实答案不是上更贵的模型，而是更聪明的工作流。把最强模型用在“规划”，把 GLM-4.6 这样的高性价比模型拉来“执行”，再配上严格的上下文军规和 MCP 文档喂养，就能在不牺牲质量的前提下，把成本砍进两位数、把调试时间打对折，还能让你真正变成 AI 工作流的编排者。

Y11-杨继芸-靠谱找工作、找面试题、改简历、模拟面试

1个月前

谷歌最近推出的Antigravity编程开发环境，可能会从根本上改变程序员的工作方式。这款以智能体为核心的产品，把AI从传统的辅助角色，变成了能独立规划和执行任务的开发伙伴。 Antigravity最特别的地方，是它把"代理管理器"作为主界面，而不是像其他IDE那样把AI助手放在侧边栏。用户可以看到三种工作区域：管理多个智能体的仪表盘、类似VS Code的编辑器，还有直接集成的Chrom

凡人小北

1个月前

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

1个月前

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

2个月前

用通义千问做智能体竟然不允许选择模型……太蠢了