𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
3个月前

agent开发和传统软件的不同，是范式级别的； 过去的软件我们需要解决一个问题或者获得一个服务，需要走完预先设计交互流程，才能完成； 而agent，直接交付结果。无须那么多的过程交互，就完成了将公域通用LLM的智能结合用户意图上下文就把价值转移了。 以前是求佛，现在是数字童子下凡，直接帮你把事办了。 所以cursor这类的是vibe coding，而claude code，我们的角色变成了

#Agent开发 #LLM智能 #用户意图 #价值转移 #Vibe Builder

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宝玉

1天前

对于向深入学习上下文工程（Context Engineering）的同学，这又是一篇必看的文章。 这篇文章讲的是如何解决 MCP 工具太多的问题，但凡你做过 Agent 开发，用了大量 MCP 工具，就会知道 MCP 工具多了后最大的问题就是上下文占用太多，不仅导致成本高，还会影响推理和生成质量。 另外一个问题就是 MCP 工具返回的中间结果也会挤占大量的上下文空间。 看这文章的时候忍不住夸

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3周前

今天读的论文发现，LLM的智能，元认知程度也TMD是预训练阶段利用梯度下降的大算力对decode only transformer的神经网络的优化压力下激发出来的！

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宝玉

1个月前

如果你想开发一个 Agent，无论你是打算做 CLI 还是做 Web 还是 Windows，都可以考虑使用 Claude Agent SDK，和 Claude Code 共享的底层代码，Claude Code 就是基于它之上加了个 CLI 的 UI，也就是说你完全可以基于它写一个 Claude Code 出来。 我昨天帮朋友花了几个小时就实现了个简单的 Agent，实现了输入提示词，就可以基于某

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Frank

1个月前

agent开发到最后会跟公司内部管理一样，核心是放权的艺术

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LinearUncle

1个月前

Q: 如何提升自己的agent开发能力 A: 选不同赛道的头部agent产品，自己尝试挨个做mvp版本

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AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起

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Claude Code持续快速发展，功能不断增加，竞争日益激烈。开发者社区积极探索其功能、应用并分享经验，第三方工具和应用生态系统不断涌现。Prompt工程的重要性日益凸显，Warp等终端Agent崭露头角。Cursor的Diff AI Edit能力被Cline开源。Claude正添加记忆功能以优化用户体验，与ChatGPT竞争。Gemini发布了类似的AI编程产品Gemini Cli。同时，开发者们也在积极探索如grep/ast-grep等工具在LLM时代Code Agent中的应用，以及如何利用AI优化产品经理的工作流程。此外，市场上还出现了“改版Claude-Code+订阅账户”的方案。