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长三角的朋友们今天注意防护，杭州预计不久后空气质量也要变差。
生活在杭州良渚的开发者。最近在做 https://t.co/Fu0JLSMTGF
我真正意识到这件事还是读了《穷爸爸与富爸爸》
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RT @alwriterla: 认真玩推，是从去年买蓝v 开始。上周蓝v 续费提醒我，已经一整年了。 现在，正面临一个新的转折点。 人生无常，打工一辈子，在考虑要不要干点自己喜欢的事。 山高水长，还望推油多支持！
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我发现Agent生成的内容，甚至不如Prompt直接生成。 咨询 @Cydiar404 ，他给的一些经验分享。 为什么不推荐过度依赖快速 Agent 框架？ 像CrewAI这种开箱即用的Agent框架虽然简单，但无法定制细致功能。 当产品需要深度交互时，框架力不从心了。比如 Agent Builder GUI、细致节点监测、特殊 Agent 定制，这些都做不了。 另外，市面上很多任务，一个 ReAct Loop 就能完成。 大多数场景根本用不到 Multi-Agent，因为很多任务都是完整基于上文的——上文没产生，就不会有下文。 甚至有些时候，Multi-Agent 的产出还不如单 ReAct 循环。 Agent 底层框架的真正意义在于对整个闭环监控的把控，可以真正实现 Agentic RL。 否则，很多任务根本不需要 Agent。 复杂任务真正考验的是上下文管理、规划能力，以及多 Agent 任务状态的同步。 快速框架的优势是 0-1 非常快，直接定义 Agent Instructions 就可以用。 但数据持久化是一个重点问题，因为这涉及到数据和形态之间的转换。
喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站：https://t.co/vnUpLt752o
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