我有个单向的哥们，最近分享了他在2025年的几个第一性原理： 1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token； 2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能、不应该、绝对不是一个个

#LLM Agent #No Chatbot Revolution #主动AI助手 #SWE Agent #Full Self Coding

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Oasis Feng

2个月前

vibe emojing 🤣 这是一段 GitHub Copilot CLI 生成的投喂给 LLM agent 的 prompt 代码，可能 Claude 真觉得对自己的同胞而言，「一眸及千言」。

赵纯想

2个月前

我把LLM Agent Chat输入框里经典的选择模型和选择思考方式的按钮，浓缩成“选择英雄”按钮了。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

Shunyu Yao用Tree of Thought来解决ReACT内化问题，1950s的那个年代的人计算思维太牛比了。 NTP天然可以解决会话conversational的，只需要一些instruction following和SFT就行，这似乎说明语言功用天生是其社会解释性，这是直觉。（Alec Radford GPT NTP/语义解析）而利用NTP进入思考空间，则需要CoT轨迹数据进行

马东锡 NLP

2个月前

什么是顶级的思维？简单+通用，做出了ReAct 。交互的创新，做出了SWE Agent 。而且，一行数学公式都没有。作者当然数学能力超强，但做的工作不追求卷，而追求真正的价值，这就是顶级的思维。

yan5xu

4个月前

这篇文章其实在脑子里酝酿相当长一段时间。因为记忆碎片完美地把llm agent给具像化，不再更新的世界知识，有限的上下文窗口，如何构建外部记忆系统，以及来自信息的投毒，这几乎就是agent入门的完美教程。