#迭代优化

1个月前

转：打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！我发现，许多人满怀激情地想要构建自己的 AI 智能体 (AI Agent)，结果却常常半途而废。原因无他，要么是各种概念听起来太抽象，要么就是网上的文章吹得太玄乎。如果你是真心想动手做出第一个 AI 智能体，下面这条路，你真的可以一步步照着走。这可不是又一篇空洞的理论文章，而是我本人多次亲身实践、屡试不爽的真经。 1. 挑一个极小且极明确的问题先别想着搞什么“通用智能体”了，那太遥远了。你得先给你的智能体定一个非常具体的工作。比如： - 从医院网站上预约一次医生门诊。 - 监控招聘网站，把符合你要求的职位发给你。 - 总结你收件箱里未读邮件的要点。问题越小、越清晰，设计和调试起来就越容易。 2. 选一个基础的大语言模型刚起步时，千万别浪费时间自己训练模型。直接用现成的、足够好的就行了。比如 GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自己部署，也可以选择 LLaMA、Mistral 这类开源模型。只要确保你选的模型具备推理和结构化输出的能力就行，因为这是 AI 智能体运行的根本。 3. 决定智能体与外部世界的交互方式这是最核心的一步，但很多人都跳过了。AI 智能体可不只是个聊天机器人，它需要**工具**才能干活。你必须想清楚它能使用哪些 API 或执行哪些动作。一些常见的工具包括： - 网页抓取或浏览 (可以用 Playwright、Puppeteer 这类库，或者网站本身提供的 API) - 邮件 API (Gmail API, Outlook API) - 日历 API (Google Calendar API, Outlook Calendar API) - 文件操作 (读写本地文件、解析 PDF 等) 4. 搭建骨架工作流先别急着上手那些复杂的框架。从最基础的流程开始连接： - 接收用户的**输入**（也就是任务或目标）。 - 将任务和指令（系统提示词，system prompt）一起传给大语言模型。 - 让模型**判断**下一步该做什么。 - 如果需要使用工具（比如调用 API、抓取网页），就去**执行**它。 - 把执行的结果再**反馈**给模型，让它决定再下一步的行动。 - 不断重复，直到任务完成，或者用户得到最终的输出。这个 **模型 → 工具 → 结果 → 模型** 的循环，就是每个 AI 智能体的心跳。 5. 谨慎地添加记忆功能大多数新手都以为智能体一上来就需要一套庞大的记忆系统。其实不然。先从最简单的**短期记忆**开始，也就是记住最近几次的对话上下文。如果你的智能体需要跨越多次运行来记住事情，用个数据库或简单的 JSON 文件就够了。只有当你真的需要时，再去考虑向量数据库 (vector databases) 或其他花哨的检索技术。 6. 给它一个能用的界面一开始用命令行界面 (CLI) 就行。等它能跑通了，再给它套上一个简单的外壳： - 一个网页仪表盘 (用 Flask, FastAPI, 或 Next.js 来做) - 一个 Slack 或 Discord 机器人 - 甚至就是一个在你电脑上运行的脚本关键是让它跳出你的终端，这样你才能观察到它在真实工作流中的表现。 7. 小步快跑，不断迭代别指望它第一次就能完美运行。让它去处理真实的任务，看看它在哪儿会“翻车”，修复它，然后再试。我做过的每一个能稳定运行的智能体，都经历了数十轮这样的循环。 8. 控制好范围你很容易会忍不住想给它增加越来越多的工具和功能。**请克制住这种冲动**。一个能帮你漂亮地完成预约挂号或管理邮件的单一功能智能体，远比一个什么都想做、却什么都做不好的“万能智能体”有价值得多。学习最快的方法，就是从头到尾、完整地构建一个**特定功能**的智能体。一旦你成功做完一个，再做下一个时，你就会感觉轻松十倍，因为你已经把整个流程都摸透了。

#AI智能体 #实战教程 #问题解决 #工具使用 #迭代优化

2个月前

我对快速把一个想法做成 App 已经失去兴趣，开始对把这段时间的十几个想法，挑一个好好打磨，再接着跑之后的流程。这方法我从自己做生意就一直在用，先做一堆出来，看谁跑得好，然后停掉其它的，专心捧一个出来。这次再验证一下，看看这个方法在 AI 时代还灵不灵。

#想法验证 #AI 时代 #商业模式 #迭代优化

2个月前

1. 编程基础需要很多年的积累，靠 Vibe Coding 也许能加速也许反而更慢，但要从事这一行，还是绕不开要深入掌握。我庆幸早年没有 AI Coding 辅助，所以基础还是挺牢固的，倒不担心。 2. 我不是一个 Vibe Coding 的狂热粉丝，甚至经常泼凉水，但我积极使用 Claude Code 帮我：做原型、分析代码、辅助设计、写代码、反编译代码。 3. 我自己不会太依赖 Vibe Coding，我比较享受自己设计，自己写代码实现的过程，我更多把 AI 当成结对编程的伙伴，比如设计阶段看看它是否能提出更好的思路，编码阶段让它帮我写测试代码，或者一个具体模块的实现。 4. 对于一个软件来说，代码的维护工作量一点不比开发新版本的工作量小，如果没有良好设计的复杂软件，完全依赖 Vibe Coding，后面维护成本会极高甚至无法继续。你看那些号称几个小时几天 Vibe Coding 出来的还有几个今天还在的？ 5. “少就是多，慢就是快”，AI 的快速发展让人很焦虑，让节奏变的越来越快，不如慢下来，自己花时间一点点把代码打磨到极简，而不是 Vibe Coding 出来的一大堆重复冗余代码；认真思考怎么设计更科学更好维护，慢慢实现、迭代和优化。也不是说要憋个大招，从 MVP 开始，一个小版本一个小版本的迭代，到后面反而越来越快。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 948 条信息

#Vibe Coding #AI辅助编程 #代码维护 #软件设计 #迭代优化

4个月前

前两天受邀去知识星球深圳总部，跟刘容老师和星球产品小伙伴，聊了很多关于产品，流量，自动化，私域等经验，收获超多。我从 14 年开始用星球， 18 年做星球到现在累计 1w+付费用户，离不开星球帮助，可以说星球见证了我作为一个小 ip 的成长，也见证了我自媒体之路。特别喜欢星球就是那种稳，一步一步扣产品细节，精益求精，小步迭代，持续优化的感觉。未来会持续做星球，期待一起成长，奔赴下一个 10 年。

#知识星球 #深圳总部 #刘容 #产品 #流量 #自动化 #私域 #星球 #自媒体 #成长 #产品细节 #迭代优化

10个月前

问：体验了一下 AI 编程，我发现这个编程能力受限于上下文的限制，对于大型项目的构建能力偏弱，不知道有没有什么好的方法能够解决这个问题呢？答：编程能力确实受限于上下文的限制，但是使用 Cursor 这样的开发工具，有一些技巧可以让你在大型项目中，也能大幅提升效率。核心是两点： 1. 将复杂任务拆分成小任务，每次只实现一个小任务 2. 每次交互选取最相关的上下文，让它可以照葫芦画瓢既然我们知道大语言模型的上下文窗口长度是有限的，那么就需要最大化的利用好上下文。最简单有效的就是每次任务小一点，输入的代码和提示词少一点，这样就可以让模型在上下文窗口限制内很好的完成任务。比如说我要让 Cursor 帮我实现一个爬虫，抓取某个网站的数据，要抓一级页面、二级页面、三级页面、四级页面。每一级页面还有很多细节。如果我一次性要求 AI 去实现，那可能无法实现，或者完成的不好。但是我可以拆成若干小任务。所以我第一步会要求 Cursor 帮我实现一个最基本的爬虫功能，能抓取网页、能解析网页内容，能保存内容到静态文件，这个任务 Cursor 能完成的很好。第二步我要求 Cursor 帮我实现抓取首页，把页面的 HTML 结构发给它，让它能解析首页的内容成结构化的数据，并且保存到一个 sqlite 数据库。这个任务 Cursor 能完成代码，执行时可能会有点小问题，但是稍微修改就能正常运行。并且对代码细节进行半手动半AI辅助的完善。第三步继续要求 Cursor 实现一个记录抓取位置的功能，让它可以中断后从上一次抓取位置继续。然后再完善优化代码。第四步让它对去抓取二级页面，提供二级页面的结构给它，并且把之前优化好的抓取解析代码添加到上下文，让它去抓取二级页面。由于提供了优化好的代码参考，新的代码也会参考优化好的代码。后面的步骤都是类似的，就是把之前写好的优化好的代码作为上下文，加上新的需求，让它去实现。这样一步步下来，一个复杂的模块就完成了，而使用过程中也没有超出上下文长度。所以不用担心上下文窗口长度的限制，也不用担心你的项目太大它不理解，核心是要把复杂任务拆成简单的任务，要一点点迭代，先优化好前面的代码，然后生成新的代码的时候参照前面优化好的代码。同步发布于博客：

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#AI编程 #Cursor #任务拆解 #上下文限制 #迭代优化