elvis(@omarsar0)
A bit vague for sure, but just think of it as building for the new and for the future. You should ju...
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TL;DR · AI 摘要
构建未来系统时应使用可替换和迭代的基本组件，特别关注LLMs和Agent Harness的定制化。
核心要点
- 使用可替换和迭代的基本组件来构建未来系统。
- LLMs和Agent Harness是需要特别关注的定制化组件。
- 通过使用代理工具如autoresearch和Pi，可以更容易地调整LLMs并开发Agent Harness。
结构提纲
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思维导图
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- 构建未来系统
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
You should just be able to leverage primitives, swap them out, and iterate on them.
Two in particular that many devs are not thinking enough about in terms of customizability are LLMs themselves and Agent Harness.
This is how you get those compounding effects.
#LLMs#Agent Harness#定制化#未来系统
打开原文特别是许多开发者没有充分考虑到可定制性的是 LLM 和 Agent Harness。你不想被一个特定的模型或工具链所束缚。你需要掌握那个方向的层。有些人可能会抱怨这太麻烦了。实际上，通过代理（例如自动研究）直接调优 LLM 并使用像 Pi 这样的工具开发你的工具链变得越来越容易。这就是你获得那些累积效应的方式。如果内容足够有趣，我可能会将整个内容转换成一篇更全面的文章，包含更多的见解、数据和研究。"
确实有点模糊，但可以将其视为为新事物和未来构建。你应该能够利用基本组件，替换它们并进行迭代。特别是许多开发者没有充分考虑到可定制性的是 LLM 和 Agent Harness。你不想被一个特定的模型或工具链所束缚。你需要掌握那个方向的层。有些人可能会抱怨这太麻烦了。实际上，通过代理（例如自动研究）直接调优 LLM 并使用像 Pi 这样的工具开发你的工具链变得越来越容易。这就是你获得那些累积效应的方式。如果内容足够有趣，我可能会将整个内容转换成一篇更全面的文章，包含更多的见解、数据和研究。