Agent
共 8 篇文章-
Hermes Agent Masterclass
你需要了解和自定义 Hermes Agent 的一切
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5. How to really stop your agents from making the same mistakes
LangChain 已经融资 1.6 亿美元。三年开发，估值十亿美元。他们的测试平台 LangSmith 确实非常成熟：轨迹评估、轨迹转数据集管道、LLM 作为评判者、回归测试套件、工具的单元测试框架。他们拥有这些组件。功劳归功于他们。
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4. Imagine if naked people were stupider. It turns out, naked models actually are.
抱歉，不是那种裸体模特。但你现在感受到的失望？那正是 Kyle Kingsbury 对 LLM 的感受。
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6. Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work
大家一直问我，为什么我晚上还要熬夜 coding 到凌晨 2 点。我有一份正经工作，而且是份大工作——作为 Y Combinator 的 CEO，我们每年帮助数千名创业者实现梦想，打造真正有收入、快速增长的初创公司。
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3. On the LOC controversy
或者：当我提到我最近出货了多少行代码，以及实际数字到底说明了什么时，发生了什么。
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7. The AI Agent Complexity Ratchet: Why 90% Test Coverage Is Required
过去一年，我一直在用 AI 进行编码。不只是简单提示（prompting）——而是真正构建软件。我有两个开源项目：GStack，它让 AI 编码代理变得更强大；GBrain，它能把你阅读和编写的一切内容转化为 AI 可搜索的知识库。两者加起来，大约有 97 万行代码和 665 个测试文件。几乎所有代码都是在我的指导下，由 Claude Code 和 Codex 完成的（大多数时候同时运行 15 个
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2. Resolvers: The Routing Table for Intelligence
在《薄 Harness，胖 Skills》中，我介绍了构建真正有效的 Agent 系统的五个核心定义。Skills 获得了最多的关注，人们收藏了“Skill-as-method-call”模式、Diarization 概念以及薄 Harness 架构。很好，这些确实很重要。
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1. Thin Harness, Fat Skills
Steve Yegge 说，使用 AI 编码代理的人“比今天使用 Cursor 和聊天的人生产力高 10x 到 100x，大致相当于 2005 年 Googlers 的 1000x 生产力。”