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Aadit Sheth@aaditsh
Aadit Sheth@aaditsh推荐理由：Zeb Evans用5000个agent给1000人干活，重点不是模型多强而是上下文给够。他们自己公司内部就是这么干的，效率飞升。
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6月24日
06:54
Zeb Evans分享其公司在1000人团队中部署5000个智能体，人工与智能体比例达1:5，通过压缩上下文节省token。他强调AI能真正了解你的工作比更聪明的模型更有效，大多数公司用相同工具却因上下文量不同结果天差地别。团队通过Process Miner代理处理每天约10万条公司活动事件，从预处理、摘要和组织的上下文开始工作，而非每次从头搜索。
6月18日
17:40
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Geek@geekbb
Geek@geekbb推荐理由：Pi coding agent 出了个纯算法压缩工具 pi-vcc，不用 LLM 就能压缩会话，省 token 神器。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
5月29日
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berryxia@berryxia
berryxia@berryxia精选
推荐理由：做生物或科研监控的 AI agent 开发者终于不用再为全量抓取烧 token 了——Firecrawl 的 /monitor 用自然语言定义目标，只抓变化部分，省 90% 成本，建议做信息聚合的团队直接集成。