#agent

idoubi

1周前

agent infra tools planing memory boilerplate vm auth payment 还有补充吗🤔

#agent #Infra #tools #planing #memory #boilerplate #vm #auth #Payment

Tom Huang

1周前

Refly 正式进入新篇章！🎉 我们正式发布全球首个开源的「Vibe Workflow」平台，并同时登录云服务和开源社区版！🚀 现在你可以直接动动嘴就能构建复杂的 Workflow 并生成多模态工作结果如 PPT、网页、播客、视频等💥 后续我们还将支持 Workflow 一键运行并输出成 API 💪 此次 v0.7.0 更新超过 50000 行代码的重大版本中，我们将用户与 Agent 协作完成工作任务的体验推向了下一个阶段，给全球的 Vibe Coder 带来了如下令人振奋的能力： 1️⃣ 首创「Vibe Workflow」，让工作过程真正「起飞 Refly😋」，用户动动嘴就能够完成复杂工作流搭建并直接完成工作结果交付 2️⃣ 最独特的是🤯，你还能修改 Agent 生成的 Workflow 的中间节点实现对结果的精细化微调，完成生产可用结果交付的最后一公里 💥 3️⃣ 提供可能是业界首个支持自由配置的 MCP 的 AI 画布产品，结合 Agent + MCP 自由配置+自由画布上下文组织能力，探索 AI 创作无限可能作为首创开源 Agent + 自由画布的先行者，我们后续将持续在多模型，多模态产物交付、Agent、MCP 和 Vibe Workflow 上积累工程和体验能力，为社区注入活力🥳💪 目前 Refly 已收获了数万名用户的私有化部署或云端使用，并且得益于 Refly 独特的产品能力，我们已经实现了真正的正向盈利☄️ 为了迎接接下来 Refly 新阶段的发展，我们提出全新使命，我们坚信「让 Workflow 不再神秘，变成每个人都真正可用的强大 AI 创作工具！」🌈 期待与社区的大家一起探索「Vibe Workflow」的能力边界🚀！去 Github 中了解 Refly v0.7.0 👉 在云服务中直接体验 Refly Agent + MCP 带来的强大「Vibe Workflow」能力 👉 #Refly #VibeCoding #VibeWorkflow #Agent #MCP #Workflow

#Refly #开源 #Vibe Workflow #云服务 #开源社区 #多模态 #v0.7.0 #API #agent

Eric Xu (e/Mettā)

2周前

其次在 agent 长时间跨度任务上的表现曲线和时间之间并不是随时间增加指数级下降的曲线而是有明显的相变这至少说明有一些我们暂时还不清楚的错误机制，当然也有可能就是上下文长度限制。但不管机理如何，早已证伪了因为一次输出一个词从而错误积累这个假说

#agent #长期任务 #表现曲线 #时间跨度 #相变 #错误机制 #上下文长度限制 #输出错误假说

ilovelife

2周前

学不完,根本学不完，我mcp还没学会呢，你们又都掉头去搞agent去了，让我咋搞，是继续还是掉头跟在你们屁股后面🤣

#学习 #MCP #agent

Xiaowen

2周前

我没有用过 cursor，据说是按照 agent 交互次数来记的……就是复杂任务一次要花掉很多点。 Trae 是按照对话次数的……聊一次丫写了几千行代码，七八个文件，还是就算一次。

#Cursor #agent #Trae #对话次数 #代码 #文件 #任务

ginobefun

2周前

推荐阅读 20250617 ① 📈 2025 年中 AI 共识：技术、产品与资本新格局 - 2025 年被行业确立为 “Agent 之年”，但底层技术的发展并非简单的替代，而是 L2 推理模型与基础模型能力的持续深化。 - AI 行业呈现新版 “安迪-比尔定律”，Agent 执行任务时长的增速远超算力成本下降的速度，如何衡量与评估 Agent 能力的 benchmark 设计已成难题。 - AI 产品交付逻辑正从 “敏捷开发” 转向 “雕刻艺术”，即从一个无所不能的大模型中，通过限定边界来交付稳定可靠的结果。 📖 小宇宙： PPT 下载： AI 转录： ② ⚔️ 国产大模型同日竞技：MiniMax-M1 vs. Kimi-Dev-72B - MiniMax-M1 拥有全球最长的 100 万 token 上下文窗口和最强的智能体工具使用能力，并能轻松生成交互式 Web 应用和游戏。 - 月之暗面 Kimi-Dev-72B 专攻编程，在代码生成权威基准 SWE-bench Verified 上取得了全新的 SOTA 记录。 - 两者均采用大规模强化学习进行优化，并已开放模型权重，为开发者提供了强大的新工具。 📖 详细： ③ 🤖 LangChain 继续探讨热门话题：多智能体系统，建还是不建？ - 本文深入分析了 Cognition 与 Anthropic 两篇关于多智能体的文章，尽管标题看似对立，核心洞见却高度一致。 - 强调 “上下文工程” (Context Engineering) 是构建智能体应用的第一要务，它超越了传统的提示工程 (Prompt Engineering)，是系统成功的关键。 - 揭示了多智能体架构的核心原则：系统更适用于并行的“读取” 密集型任务（如研究），而非易产生冲突的“写入” 密集型任务（如编码）。 📖 详细： ④ 🧠 腾讯实习生硬核总结：Agent 与 RAG 入门与实战 - 亲历腾讯 IEG/WXG 项目，作者用“血泪 Debug 经验”为 AI 新手绘制 Agent 与 RAG 的入门路线图。 - 用“人话说明书”讲透两大技术核心，从 RAG 的检索增强生成到 Agent 的规划、记忆与工具使用。 - 一站式解决 AI 应用中的“幻觉”与“空谈”问题，帮助开发者从青铜快速上分，实现从理想到落地的跨越。 📖 详细： ⑤ 🧠 给 Staff+ 工程师的战略思维指南 - 战略思维是一种心态，而非单纯的技能，是连接技术执行与商业愿景的关键桥梁。 - 提供一套可落地的战略框架：从诊断与洞察出发，建立指导原则，并转化为连贯的行动。 - 强调领导者需为工程师提供充分的业务与技术背景，并确保他们在关键决策桌上拥有一席之地。 📖 详细：

#2025年 #AI #技术革新 #产品发展 #资本市场 #agent #算力成本 #L2推理模型 #基础模型 #安迪-比尔定律 #Benchmarks

Mr Panda

2周前

看到一些做agent 的创业者，好像跟赌博也没有什么两样，看好一个方向， all in 两年，失败了，马上滚。然后在播客上复盘自己的教训。

#创业 #agent #赌博 #失败 #播客 #复盘

ginobefun

2周前

#BestBlogs 从 browser-use 出发，品 Agent 实现 | 阿里云开发者从工程师视角深入解析了 LLM Agent 的实现原理与工程实践，以开源项目 browser-use 为例。摘要：本文从工程师的视角出发，系统地回顾了 LLM 应用从纯对话到 Workflow 编排再到 Agent 的演进过程。重点阐述了 Agent 的三个核心组成部分：记忆(Memory)、规划(Planning)和工具(Tools)。详细介绍了 Agent 的两种规划范式（分解优先与交错分解）和记忆的分类（短期与长期）。作者以 browser-use 项目为例，剖析了其工程架构，包括 Agent Core、MessageManager、Memory、LLM Interface、Controller 和 BrowserContext 等组件及其交互流程。文中特别强调了 SystemPrompt、AgentMessagePrompt、PlannerPrompt 和 toolPrompt 在 Agent 运行中的作用，并分析了 browser-use 如何通过 SystemPrompt、示例引导和 Pydantic 进行结构化输出的保证。最后，文章探讨了 browser-use 的记忆管理实现，并对生产环境的持久化存储提出了建议。主要内容: 1. Agent 是 LLM 应用演进的新阶段，具备自主规划和执行能力。 -- Agent 相比 Workflow 编排更进一步，能够根据用户需求自主决策、规划步骤，并调用工具与环境交互，大幅提升生产力。 2. 记忆、规划和工具是构建 Agent 的三大核心要素。 -- 记忆（短期/长期）提供上下文和经验，规划负责任务分解和策略调整，工具赋予 Agent 与外部世界交互的能力。 3. ReAct 框架是实现 Agent 运行时逻辑的有效方式。 -- 借鉴人类思维模式，通过思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)循环，使 Agent 能逐步逼近目标并从错误中学习。 4. 结构化输出是 Agent 稳定性的核心。 -- 通过在 System Prompt 中明确格式、提供示例和使用 Pydantic 等工具进行强制验证，确保 LLM 输出稳定可靠，便于后续处理和工具调用。

#LLM #agent #工程实践 #开源项目

不鍊金丹不坐禪

3周前

拿 DSPy 改造 "Agent as function Tool” 太舒服了8️⃣ 😄，严格结构化工作流型的 ReAct ToolCalling Agent 实现起来可控性非常强。如果作为 MCP（agent as MCP)或A2A的工作流Agent内部实现也很合适。[DSPy]()

#DSPy #agent #Tool #MCP #React #工作流 #A2A #可控性

小火炉播客

3周前

🎙️《『张小珺Jùn｜商业访谈录』Lovart创始人陈冕复盘应用创业这两年：这一刻就是好爽啊！！》本期嘉宾又是一位AI应用创业者，Lovart创始人陈冕。他的产品成为2025年既Manus之后，另一个在全球斩获一定知名度的Agent。不同的是，Manus是通用Agent，Lovart是垂直Agent，面向设计师使用。与其说他是做产品的CEO，他的精神状态更贴近一名“战斗型CEO”。 🎧在线收听

#张小珺 #商业访谈 #Lovart #陈冕 #AI应用创业 #agent #Manus #设计师

henu王凯

3周前

之前我描述过一种场景，随着Agent越来越流行这种场景、痛苦在放大：AI回复过程中、Agent执行任务过程中，我们做什么？

#agent #AI #任务执行 #痛苦 #流行场景

yetone

3周前

貌似 claude-sonnet-4 自带记忆功能，这让我们这些没做记忆功能的 Agent 一下子看起来牛逼了起来（逃

#claude-sonnet-4 #记忆功能 #agent #AI技术

Jerome.Y.

1个月前

前两年的 LLM APPs，无论是 ChatBot 形态的 ChatGPT 或者 IDE 形态的 Cursor，他们的共同点是都需要占据“注意力”，也就是“同步”。 2025 仍是未知。可以确定的是：不需要占据前台和注意力的，也就是异步或者说后台执行的是一种基本确定的属性。 - 和同事讨论 Agent (Dify App Type) 重构时我的看法

#LLM #ChatGPT #Cursor #注意力 #同步 #异步 #后台执行 #agent #Dify

henu王凯

1个月前

上条我分享了Lovart的邀请码就很想写个“与Agent的协作规范”，如何更好的用起来Agent，然后我就让o3、Manus、Skywork、Genspark等写个“与它们自己如何协作”的回复。还是能清晰感知到AI、Agent的能力边界，我人工写个：

#Lovart #agent #协作规范 #AI #能力边界

歸藏(guizang.ai)

1个月前

BrowserUse 找了个方法解决 Agent 浏览网页时被登录验证拦住的问题你可以在他们那里保存你的账号和密码，到时候 AI 就会自己填写然后登录

#BrowserUse #agent #自动登录 #账号安全 #网页浏览

Victor_42

1个月前

AI现在能独立做PPT了吗？最近在研究这个问题。首先，所有往现成模板里填内容的AI产品我都没测，这是过渡产品，排版任务本质上还是由人完成的。内容和排版是有机整体，真正能做好的一定是Agent。测试了4个Agent产品：天工、扣子空间、Manus、Lovart，结果如下 👇

#AI #PPT #人工智能 #agent #天工 #扣子空间 #Manus #Lovart #内容排版

Yangyi

1个月前

如果你搞不懂什么是Agent / workflow / Agentic / ReACT 那可以看看我的大白话注释： ---------------- Agent ，广泛意义上讲，是一个智能黑盒，你给一个input，Agent识别意图，按照它自己的设定去给你一个output 这个黑盒里，很可能出现套娃情况，那也就是MultiAgent，但实际上对外是无感知的，大家仍然把它理解成「一个」Agent，但可能他是个Agent Team 狭隘来说，Agent就是一个定义了Prompt，打通了tools与Rag的LLM 至于说workflow，只是一种多Agent作业的形式，管这里面的串联的各类作业流程统称在一起叫Workflow 也就是说： Agent > 工人，或者施工团队 workflow > 施工流程 ------------------ 接下来，workflow是一体两面的既有Agentic的，也有rule-based的 Agentic就是智能化的，让AI自己去识别意图，定位问题，思考并规划解决方案 Rule-based，就是标准的SOP，AI就是按照人既定的路线进行处理开放性问题，或者没有经验的探索性问题，就需要偏Agentic，交给AI自己来做，因为没有经验，也没有SOP，更多情况下就是试错>获得经验>沉淀有效经验>慢慢形成固定方法，它更适合系统性的解决泛化问题明确的问题，已经有固定的处理方法了，很清楚人类是如何处理这类问题的，AI直接COPY完事，那就是Rule-based 你只要按照既定的路线写个规则，让AI照着干，就好了你想想，日常工作中，是不是既需要创新型人才去探索未知，也需要培训苦力螺丝钉按照既定路线执行？所以Agent也是这样，既需要agentic，也需要rule-based 这便是一体两面钟摆两端经常性的情况是，MultiAgent中既有负责agentic的，也有负责rule-based的，这就是阴中有阳，阳中有阴 --------------- 那什么是ReACT 人要在干中学，Agent也是如此光有RAG就像百看兵书的赵括，他想成为白起，就需要ReACT 说白了就是实践，与真实世界交互每次交互，你都会拿回来一次数据，这就是经验去分析经验，将有效经验沉淀到知识库，进而增强RAG，这个Agent就会变强了一点儿，这就是ReACT ----------------- 说到这里就不难理解 Agentic workflow往往是动态变化的 Rule-based workflow在某段时期内一般是静态的前者幻觉更多，因为要试错后者幻觉更少，因为更确定前者更适合去ReACT 后者更适合去精准提升细分场景成功率而实际中往往都会混合使用，在一个MultiAgent中，既有Agentic workflow，又同时存在rule-based workflow 比如在规划时，是Agentic的，干具体任务时，分工给的Agent又是rule-based ------------------ 因为有这些东西，才会凸显出工程化的意义否则大家做的套壳，没有任何壁垒唯一能做的就是等着基础模型变强罢了

#agent #智能黑盒 #MultiAgent

马东锡 NLP 🇸🇪

1个月前

思科的Agent是典型的垂直Agent例子。其护城河不是agent work flow，而是网络虚拟化这套API，是ICT行业多年从On-Premise到cloud native转型的成果。 ICT的厂商谁没有完成cloud native的转型，谁就不可能把AI融合到它的产品中。思科的例子，也应用于其他领域。这个阶段，tool是垂直Agent的护城河。

#思科 #agent #网络虚拟化 #API #ICT行业 #On-Premise #Cloud Native #AI融合 #护城河 #转型

BillyHe

1个月前

需求面前，Agent 并不比 workflow 高级（这边的讨论氛围太好了，拜几位大 V 转发，这个号算是冷启了。也发发我在其他平台的一些旧文）一位刚融资的 AI 创业朋友夜里两点给我发微信："我们团队争论一整天了，投资人希望看到更'高级'的 agent，但我们现在的 workflow 方案其实更实用...你说我们该怎么选？" 你看，搞 AI 的人人都在 FOMO（Fear Of Missing Out，害怕错过）——仿佛不做 agent 就落伍了，做了 workflow 就没有故事可讲。概念与需求的错位如今，"agent"已经成为智力上限突破的代名词。越是自发自动、高自由度的 AI，就越被认为是技术前沿。创业路演中，"自主决策"、"自动执行"、"智能规划"这些词汇成了标配。但现实很残酷 —— 高级的锤子也需要适配合适的钉子。在用户的实际问题（钉子）没变得足够复杂之前，过于高级的解决方案（锤子）很可能是一种资源浪费。上周我参观的一家 AI 创业公司，花了 4 个月开发了一个"全自主思考"的 agent，结果用户最常用的功能竟然是"帮我整理这份会议记录"。预期管理是最大挑战当下 AI 应用落地的最大难题之一，就是如何控制用户预期。 agent 的全自动预期真的能在短期内实现吗？更关键的是，全自动真的能处理所有那些棘手的 Corner case（边缘情况）吗？仔细想想，当这些 Corner case 需要反复微调，且调整起来未必能精准命中时，是不是预先设计好的 workflow 反而更可靠？认识到一个团队上个月做了个难受的测试：同一组任务，分别用"智能 agent"和"固定 workflow"解决： agent 方案：完成率 76%，平均耗时 13.5 分钟，用户满意度 6.8/10 workflow 方案：完成率 94%，平均耗时 7.2 分钟，用户满意度 8.5/10 这结果说明了什么？那些看似"低级"的脏活累活，恰恰可能是最有价值的壁垒。难道只有高概念、高智能才算是竞争优势？这或许只是面向投资人的故事，而非面向用户的价值。榜单背后的市场选择第三个现象更耐人寻味：去看看 Product Hunt 等产品榜单，稳定的头部产品几乎都是 workflow 类，真正的 agent 产品寥寥无几。为什么会这样？因为需求本质没有变。大模型公司确实有话语权，它们需要讲述足够宏大的故事，构建更具想象力的生态。媒体也需要新概念和新噱头来吸引眼球。这些我都理解。但当浮躁的概念退去，留下的仍是用户最基础的需求。"帮我解决问题，省时省力"—— 这才是产品存在的根本理由。从概念回归价值当开发者们争论"agent vs workflow"时，我建议从三个维度重新审视：需求主导技术不该问"我是做 agent 还是 workflow"，而应该问"用户的痛点是什么，哪种方案能更可靠地解决"。在面对"我要赚钱"的投资人和"我要解决问题"的用户时，明智的创业者知道该听谁的。可靠性胜过智能性一个可靠解决 80% 场景的半自动化产品，往往比一个时灵时不灵的"全能 agent"更有商业价值。用户容忍的不是功能上限，而是下限。解决问题比讲故事重要投资人喜欢故事，但用户只在乎结果。在炒作"全能 agent"概念的同时，有多少团队真正关注过用户反馈？上个月我与一位做 AI 文档处理的创始人交流，他的产品表面上像 workflow，背后却有 agent 的思想。他说："与其自称 agent 但做不到，不如默默做好 workflow 但超出预期。前者失望，后者惊喜。" 这话说到了点子上。说到底，真正的技术壁垒不是概念有多前沿，而是解决问题有多彻底。需求面前，没有高级不高级，只有有用和没用。那些能扎扎实实降低用户成本、提高工作效率的产品，无论叫什么名字，最终都会赢得市场认可。

#AI创业 #agent #Workflow #投资 #FOMO

indigo

1个月前

智能不是意识，本质上所有的问题都是搜索问题！上周末对谈的话题，从开源、分布式、Agent、智能和意识，最后到自我抽离😜 和 Mohan 聊得很抽象完整版下周发✨

#智能 #意识 #开源 #分布式 #agent #自我抽离

向阳乔木

1个月前

突然觉得Lovart还是被低估了。让Claude 4 opus生成了科幻加暗黑的十幕故事。故事丢给Lovart，本意只是想生成20张图。没想到Agent一通操作，不仅生成了20张图，还生成了BGM，还调用可灵生成20段视频。已经运行了半小时。现在告诉我它要给视频加字幕，让后合并成一个最终视频。很期待最终能出来个什么！

#Lovart #Claude 4 opus #科幻 #暗黑 #agent #视频生成 #BGM #可灵 #字幕 #视频编辑

向阳乔木

1个月前

把大模型变成炉石传说卡片，哈哈哈。同样的提示词。豆包或即梦生成的图片。没有Lovart这种垂直Agent设计的专业。

#大模型 #炉石传说 #卡片 #豆包 #即梦 #Lovart #agent #设计

向阳乔木

2个月前

最近参与了几个新AI工具的内测，全都是各种Agent。效果也都可圈可点。下半年Agent工具要全面爆炸。预感以后，有人问做的是什么 AI 产品，如果不带个“Agent”，都不好意思跟人打招呼了...

#AI工具 #agent #内测

马东锡 NLP 🇸🇪

2个月前

读书笔记：当 LLM 成为 Agent——从自然语言到“协议语言”的演化这两周选了四篇极其出色的文章做了分享，ReSearch, ReTool, APR 和 PASTA。它们虽然解决的具体问题不相同，但 general 的目标都一致，即让LLM知道 when and how 做决策，这就是agent的核心，要做精准的决策。而这种精准与人类语言的模糊性不一致，但 LLM 的 token 与人类的语言一致性更强，所以 LLM 的输出具有一定的模糊性，作为 Agent , 在做上述精准决策的时候就会出现问题。于是四篇文章的方法在思想上完全一致，即在自然语言中，插入“协议 token”，让自然语言更有结构化，更偏近机器语言。 PASTA，引入 <<promise>> <<async>> <<sync>>，来完成精准的切换异步/同步解码。 APR，引入spawn() / join()，来决策何时并行／收束多推理线程。 ReSearch， <think> <search> <result> ，来决策何时搜索、何时用结果。 ReTool，引入<code> <interpreter>，来决策何时执行代码解释器。这些“协议 token”，并不存在于人类的自然语言中，但却跟机器语言息息相关。它们都用显式标记把“语言”切片成更像API 调用或并发原语的片段，让模型能在生成阶段“自编写脚本”，再由调度器或工具链执行。人类语言 vs. 机器语言：人类语言：高容错、重语义、含糊其辞，适合表达不确定性与情感。机器语言：零歧义、结构化、强约束，适合编排确定性任务。当 LLM 既要与人类沟通又要驱动工具，它必须在两种范式间切换。于是“协议语言（Protocol Language）”就必然出现了：在自然语言流中嵌入可解析的指令标记，既让人类读得懂，又让机器能精准执行。一些展望：未来的一段时间，类似的在自然语言中插入“协议 token”的工作一定会越来越多。未来的“协议 token”可能携带类型、权限、资源预算等元数据，让决策粒度从 When 进一步细化到用多少 computing resource 。目前的“协议 token”还基本停留在，一套协议解决一个问题的阶段。如果LLM的generalization继续演化，可以会出现一套协议多个问题，或者多套协议多个问题的形态。当 LLM 从Chatbot演化为Agent，语言的角色正在从沟通媒介变成执行协议。但自然语言不会被淘汰，而是被包裹进更精确、更可组合的结构化符号中——让instruct与action在同一个文本流里无缝衔接。

#LLM #agent #自然语言处理 #协议语言 #去模糊化 #决策

李继刚

2个月前

Agent 的中文翻译，〝能动者〞是不是比〝智能体〞更好些？

#agent #能动者 #智能体 #翻译