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Tw93

1天前

最近在看 Agent / LLM 的长期记忆方案，顺便研究了一下 MemOS 给 OpenClaw 做的这个插件。 很多 Agent 在长期任务里都会遇到一个问题：Session 一长，Context 和 Token 开销就开始迅速增长，而且历史交互也不一定会沉淀成可复用经验，很多事情会反复试。 MemOS 的思路是把 Memory 从 Prompt 里抽出来，做成系统层的一部分。这样 Age

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Gorden Sun

1天前

Junior：AI员工 比Agent更进一步，Agent只能算人类的助理，Junior有自己的邮箱、能加入Slack/Notion/GitHub等团队工具、不需要人类命令就能自主工作。 上手快：入职当天就能阅读所有历史文档，立即就能开工； 积极主动：不用输入提示词，AI员工关注所有正在进行的工作，发现重要的事项立即主动执行，而且是7x24小时工作； 组织写作：Agent是协助个人，AI员工是协助整

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3天前

体验了一下用antigravity agent来bootstrap一个TASTE.md的工程化-基于openclaw的language agent harness能力。完全的自然语言交互范式编程啊！惊呆了😱… language agent bootstrap 自己快闭环了。 奉劝一句码农朋友，千万别耽误了language agent的自举能力，还用antigravity这种agent来写啥前端

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0xNorth

3天前

Agent工程设计的起点，应该是哲学。 把整个AI行业看做仿生学，即解构并模仿“人”这个智能生物。就需要从哲学的角度去思考什么是知识，什么是记忆。 最终才能构建出在数字世界中可以基于长期目标自主行动的Agent。 根据 知识论(epistemology)，以Agent为中心去划分现实世界，一共可以分为三层： - 外部世界 （宏观环境） - 组织/群体 （可互动的微观环境） - 自我 （内部状

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大阪のタニマチ

3天前

中国の問題については、私はこれまでも遠慮なく批判してきました。 だからこそ、最近の日本政府の不可解な対応や、事実に基づかない議論についても、率直に意見を言うべきだと思っています。 大臣ですら基本的な論理を整理できていない場面があるのに、それを批判してはいけないのでしょうか？ これまでの私の発信や番組をご覧いただければ分かると思いますが、私は日本のために全力で取り組んできたつもりです。 どうか、これ