一种新型的原生记忆产品正在涌现，专门为长期存活、自适应的AI代理设计。这正是最近的代理记忆文献综述中所强调的转变。

所有价值都在经过RL训练的模型中，而不是你那10,000行抽象代码。

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下一波 AI 智能体将针对可衡量的目标进行自我改进。

距离为一个医疗客户上线只有三周时，他们的合规团队问了一个问题："当这个RAG智能体运行时，我们的患者数据到底去了哪里？"

编排是新的瓶颈。想象力可能是最后一个瓶颈。

智能体AI项目：使用Streamlit、FAISS、BM25和OpenAI构建一个AI驱动的YouTube助手，通过可点击的时间戳回答问题。

改变你在生产环境中使用OpenAI Codex方式的智能体技能指南。

我没有一个干净的答案。但我有一个方向。而且我越是沿着这个方向走，就越觉得它几乎改变了软件构建、销售和使用的方方面面。

解锁无缝AI协作的秘密：了解A2A协议如何让智能体以空前的效率进行通信、协作和扩展。

停止为每个领域构建不同的专业化智能体。构建一个通用智能体，并给它一个技能库。

是什么、为什么、怎么做——从零开始到完整可用系统的分步指南。

但我一直在思考的是：卖技能就像卖菜谱，而你想做的是蛋糕生意。

每家公司都想构建一个这样的平台，并运行一大批 agent。在之前构建过云、计算和数据平台之后，我希望我们能从过去的错误中吸取教训，第一次就把这件事做对。

模型代码在实际系统规模中只是四舍五入的误差。它周围的一切——那些无聊的东西，那些管道——才是真正的AI系统生存、失败和积累债务的地方。