这位作者把一套搭建主动智能体的完整提示词贴出来了,从任务分级到 HITL 确认机制都写清楚了,想自己搭 Agent 工作流的可以直接抄作业。
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一个开发者分享的 Agent 工作流设想:让 Agent 走 CLI 或 MCP 来预约你的注意力,还带着方案和风险分析来汇报,思路挺新鲜。
一个没做过游戏的程序员用 Agent 团队"躺平"做出游戏,从想法到宣传片全流程都写了,想试试 VibeCoding 的可以抄作业。
Score-centering moving from a niche trick to an industry default signals how RL post-training recipes are converging, and the book chapter offers a derivation that clarifies why training-inference mismatch hurts policy optimisation. Practitioners implementing GRPO-style or StableReinforce-style pipelines can use it to stabilise advantage estimates. It pairs well with the book's existing chapters on reward modelling and policy gradients.
The non-obvious point is that the bottleneck in MoE training is often kernel launch overhead from Python-level expert loops, not the expert math itself. Engineers training MoE models in PyTorch can apply grouped execution to cut that overhead without restructuring their expert weights. The worked example uses biological foundation models, a niche domain where sparse expert routing is common.
Arm 的工程师要在 PyTorch Day Japan 上讲怎么用 ExecuTorch 在机器人上跑实时推理还能反向传播,做边缘 AI 的可以去听
吴恩达团队和 Ashwyn Sharma 出了门讲语音智能体的新课,教你三种给应用加语音的方法,做语音机器人的可以去看看。
OpenBMB 社区拿 MiniCPM-V 4.7 加两块 ESP32 做了猫喝水计数器,1B 模型筛帧、35B 模型认猫,三天 89 次全对,小模型+大模型配合的玩法很值得抄。
The real shift is architectural: routing routine agent decisions to a continuously learning local embedding model cuts both latency and token spend without retraining loops. Developers building agent monitoring, log analysis or task routers can replicate this with EmbeddingGemma 2 on commodity CPUs. Against cloud-only routing stacks, the sub-100ms local inference makes real-time agent loop control practical.
有人把 TikTok 客户端逆向了,25+ 个模型、50+ 个用户状态变量都扒出来了,看完才知道推荐系统能卷到什么程度。
NVIDIA 用一个视频讲了 5 种省显存的思路,做推理部署的可以看看,里面有跨服务器复用上下文这种偏系统的做法
LangChain 官方出的 3 分钟视频,把 LangChain、LangGraph、Deep Agents 三者关系和各自用途讲得明明白白,想入门智能体开发的先看这个。
GPT image 2.6 现在能一句提示直接吐 GIF,不用逐帧拼了,做演示和教学动画很顺手,你可以试试。
levelsio 用 Claude Code 改 BF1942 引擎,把竖屏拉伸的 HUD 按 2.9 倍比例缩回去,四步思路讲得很清楚。
Alibaba Cloud 拉上 AMD 在香港开工作坊,教你用 PolarDB 搭金融 RAG 和 Agent 记忆,还能现场做个数字员工原型,送 QwenWork 额度。
The deeper point is that package-name continuity proves nothing — identity of the maintainer is what matters, and stale docs can silently redirect installs. Teams wiring agents to financial or exchange APIs should audit publisher identity before every upgrade and enforce limits in execution code rather than prompts. The six-point checklist is directly usable as a review template for any MCP deployment.
TrenchersAI 教你炒 meme 币先用 Paper 模式练手,不用充钱,11 月 6 日前收益率最高还送 100 SOL。
作者聊了个真实痛点:大家都在用 agentic coding 写更多代码,结果数据、权限、部署的复杂度也跟着涨,这篇给你管理思路。
CodeRabbit 播客请来 Hassan El Mghari 聊了个反直觉话题:AI 让人更容易堆功能,但好的做法是只做一件事并做到位,29 分钟就能听完。
有人用 Opus 5.5 批量做了 20 个 HTML 版 PPT 模板,直接开源了,做汇报 PPT 前可以先翻翻这套模板。
Neil Kakkar 写了篇讲 AI 时代写代码节奏的文章,他们团队用 AI 快速上线、出错就秒修,Gergely Orosz 也下场讨论该不该为 AI 生产的 bug 惩罚工程师,观点很接地气。
做自动化研究的朋友看看,GPT 和 Claude 老误拒请求,作者劝你别锁死在厂商上,试试开源模型自己搭一套。
作者改了自己的建站 Skill,以后每个网站都带一个给 Agent 读的 llm.txt 模块,做网站的朋友可以抄这个做法。
有人用 MiniMax H3 做了个「司马光砸缸监控录像」,把参考图、分段生成和 FFmpeg 叠时间戳的步骤都写出来了,想跟风做古代监控视频的可以照着试。
装了 Hermes 的可以抄作业:8 个实测插件,从中文包、微信读书同步到按模型算 token 花费,都是能直接用的。
The Rundown AI 更新了一篇讲 AI 智能体能做什么的文章,推文里只有链接,想看细节得去它的 newsletter 页面。
GitHub 上有个叫 teardown 的 skill,丢一张照片或 CAD 模型进去就能生成技术拆解图,作者拿机械键盘试过,效果挺能打。
想在自己笔记本上跑大模型的话,这场直播教你用 llama.cpp 和 vLLM 做量化,几位量化社区的老手一起讲实操。
Conductor 不更新了,有人整理了 69 个同类多智能体编程工具,orca_build 都 115k Star 了,想换工具的直接抄清单。
Saravia 转了一条智能体记忆系统的实测分享,讲的是 living memory 怎么配合 harness 用,做 Agent 的可以看看原帖。
有人用 Opus 5.5 加 Tripo、Three.js 这一整套工具,24小时就做完了原创游戏,流程全公开,想做独立游戏的可以照着抄。
有人把概念图一步步变成能玩的 3D 关卡,靠的是自己试玩、报 bug、让 agent 修这个循环,流程值得照着试。
有人把 Opus 5.5、Flux 3 Max、Tripo 串成一条流水线,24 小时做出完整游戏,流程全公开,跟着抄作业就行。
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