[问与答] 多 agent 并行处理任务,怎么避免每个 agent 重复理解整个代码库?
自己起了个多 agent 批量处理 issue ,跑起来发现一个很诡异的问题:加了并行之后速度几乎没变,但 token 消耗暴涨,几分钟烧光 codex 5 小时限额。 仔细研究才发现原因:每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agen
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自己起了个多 agent 批量处理 issue ,跑起来发现一个很诡异的问题:加了并行之后速度几乎没变,但 token 消耗暴涨,几分钟烧光 codex 5 小时限额。 仔细研究才发现原因:每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agen
最近这段时间看了很多关于 AI 开发的文章、博客、视频, 尤其是各种 Agent 工作流 的分享。 比如: AI 自己拆任务 AI 自己写代码 AI 自动做 code review AI 自动提交 PR AI 管理整个项目流程 甚至有些文章给人的感觉是: 人只需要把需求说清楚,剩
ChatGPT 这个 Agent 两个方面的能力感觉非常厉害 一个是联网搜索核对/总结信息,甚至是它自动的,觉得必要时自动搜索 第二个是对于一些逻辑性较清晰/能通过计算得到答案的任务需求,或者通过编程更容易得到答案的任务,它不是靠模型自己在那瞎想推理,而是会自己写 Python
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别再用LangChain搭玩具了|工业级Agent引擎手写复刻 那些抄几行Python搭的智能体,一上生产就崩? 上下文雪崩|死循环烧Token|高危命令执行|记忆断电消失 这一次不调包,纯手写Agent底层引擎 从0到1撸一个工业级ReAct循环 干掉20+工程卡点:死循环拦截
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IT之家 4 月 28 日消息,阿里云官方今日宣布,阿里 QoderWork 上线专家套件功能 ,首批发布金融、法律、营销等六大领域的 10 个专家套件,将领域专业知识、工作流程和数据连接器打包“装”进 AI, 用户无需编写 Skill,即可一键获取专业领域的经验和知识 。 据I
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