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awe
@always2024
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always2024
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Kai
@real_kai42
13 days ago
Kimi code 支持了接入专业数据库,直接从官方数据源 查询 • stock_finance_data — A股/港股/美股 综合金融数据:实时行情、历史价格、财务报表、公司公告、股东信息、财务指标、业务分部、盈利预测、智能选股 • yahoo_finance — Yahoo Finance 全球金融数据:股票/外汇/ETF/加密货币/指数的历史价格、财报、股东、分析师评级、期权链、公司新闻 • world_bank_open_data — 世界银行宏观经济数据:全球各国 GDP、人口、通胀、失业率、教育、医疗、贸易、环境等 29,000+ 指标 • tianyancha — 天眼查中国企业工商信息:工商登记、股东结构、司法风险、知识产权、经营状况、关联关系 • arxiv — 学术论文预印本:计算机/物理/数学/生物等领域论文的搜索、下载、阅读 • scholar — Google Scholar 学术搜索:论文检索、作者画像、引用分析
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always2024
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Max For AI
@MaxForAI
15 days ago
昨天见了一个非常牛逼的Agent团队,我敢说在国内绝对是T0的级别(之前DPSK还找他们搞了点Agent数据) 刚好聊到了这两天推上吵得非常热闹的AI产品(Agent)要不要用Python的话题 他们Founder说的很直接:SB才在Agent项目里用Python🤣 TS适合100%Agent项目,主要有几个原因: 第一,Agent最终大多时候会在产品里。 不管你做的是Chat界面、工作流面板、浏览器插件、Copilot,还是IDE扩展、Slack/Discord/网页工具,TS天然离这些更近。 前端是TS,后端也是TS,中间的tool schema、事件流、UI状态都能共用一套类型。 如果你用Python那就会变成: 模型服务在Py、后端在Node、前端在TS 一份schema要复制三份 如果某个字段名大小写错了,你的Agent马上就给死给你看。 第二,Agent很依赖异步和事件流。 Agent不是一次请求一次回答这么简单。 它要边想边输出,边调用工具,边等用户确认,边更新UI,边处理取消、重试、超时、恢复。 TS/Node在事件驱动、stream、WebSocket、server-sent events这些场景里很顺。 Python当然也能做,但你会更容易感受到「这东西本来不是为这类Web产品链路长出来的」。 第三,类型系统对Agent很重要。 Agent真正容易炸的地方不是「模型不会说话」,而是工具参数错、返回结构错、状态字段错、上下文对象变形。 TS可以把很多东西提前卡住: tool input/output、agent state、message format、UI事件、workflow node、permission object、external API response 这对Agent很关键,因为Agent系统里有大量JSON对象在飞来飞去。 第四,TS更适合做「Agent runtime」。 如果你做的是一个Agent框架、SDK、运行时、插件系统,TS优势更明显。 因为使用者往往要把它接进: 网页、后台服务、Electron、浏览器插件、VS Code插件、API route、serverless、edge runtime 这些地方TS生态更统一。 所以很多Agent infra选TS,不是因为Python不行,是因为它们要服务的使用场景更接近Web开发者和产品团队。 第五,AI应用现在其实是拼系统。 早期大家用Python,是因为AI=模型。 现在很多AI产品已经演化到包含LLM API、tool calling、database、vector store、browser automation、workflow、UI、billing、auth、analytics 这已经不是研究工程了,是产品工程。 互联网产品工程的主语长期就是JS/TS。 很无聊,但世界就是这么没品😮💨 但他也表示Python不会消失。 更合理的分工其实是: Python做模型层、数据层、eval、embedding pipeline、离线任务、实验脚本。 TS做产品层、Agent编排层、前端交互层、插件层、用户可见的runtime。 所以你如果做一个Agent产品,你最好: MVP前端+Agent orchestrator用TS。 涉及模型训练、数据处理、复杂检索、评测系统,再上Python。 聊了一下午,真的学了太多了 才知道自己之前对于Agent的认知到底有多浅薄🧎
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always2024
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郭宇 guoyu.eth
@turingou
15 days ago
今天把我所有发布的产品的公开聊天机器人的模型都从 haiku 换成了 deepseek v4,然后我觉得好麻烦,因为我有太多的产品,但其中关于对话和 tool use 的逻辑和 UI 都几乎是一致的,背后的深度对话也都是依赖 sandbank 中的 codex cli,所以,大家有没有人见过有人在做统一对话组件?能根据不同的需求路由不同的模型,并且对 tool use 有良好测试,当然也需要支持各种 chat UI?对话的方式出来这么久应该有不少成熟的方案了吧?
always2024
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比特币道
@Bitcoin188
16 days ago
兄弟们,卧槽!!! 我直接原地傻了…… 居然有人搞出来一款能直接看懂K线交易的AI,实测胜率高达93%! 它叫 Kronos,清华团队干的,靠45家交易所120亿条真实数据从零训练,是全球首个专为金融市场生而为K线的基础大模型,不是拿通用AI瞎改的! 它能干的事太离谱了: 价格预测 波动率预判 全资产零样本直接用(币安、纽交所、纳斯达克全覆盖) 400万到49.9亿参数共4个版本,笔记本就能跑! 实测数据炸裂: 比主流时序模型准93%,比顶尖非预训练模型高87%,不用微调,拿来就用! 现在BTC实时走势演示免费开放,每小时更新! 对冲基金定制模型动辄几百万美金,彭博终端一年2.4万刀…… 而Kronos完全免费,几行Python直接调用! 白嫖党福音来了!!! 目前已在Hugging Face上架,GitHub 1.16万星标 + 2400复刻,MIT协议100%开源,还入选2026 AAAI顶会。 别手动看K线了兄弟们! 这玩意儿真的要改变交易规则了…… 快冲! GitHub搜 Kronos + Hugging Face搜 Kronos 就能白嫖! (我已经冲了,你们呢?) https://t.co/zBWQQPP906 #Kronos #AI交易 #开源大模型 #比特币
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Sack 💰Team
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Saadkhaleel.eth
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always2024
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赵纯想
@chunxiangai
15 days ago
这就是所有 ToB AI 软件的最终形态,只要不是这样,就肯定设计错了。我说的。如果你会搞点儿VibeCoding,拿起我推荐的 Mastra 框架,上山下乡,走到小公司去,走到一切尚未正确拥抱AI的公司去,帮助他们把业务抽象成工具调用,让AI能够真正为他们干活,不赚钱我给你补。
always2024
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九原客
@9hills
15 days ago
现在最流畅,组件最全的Agent ChatUI 库是哪个? 前端一窍不通,但是之前Codex给我做的真的不太行,卡卡的。 ChatGPT 推荐我用 assistant-ui。
always2024
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plusxiaxia
@plusxiaxia
16 days ago
去传统行业搞AI? 很多人觉得是“降维”,但我实操后发现:这事儿残酷10倍。 没有数字化转型 ,AI落地寸步难行;组织僵化,用传统IT成本中心思路管AI,高层喊要却不给资源和决策权。 AI会改变集团这艘大船,但至少3-5年,技术人很容易成为组织博弈的耗材。 现在我掀桌子走人,不在不匹配的组织做无用功
always2024
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Cell 细胞
@cellinlab
16 days ago
时间线 刷到 好几个 Pi Agent 的推荐, 让 Codex 帮我学了下,做了个手把手教程 👉 Pi Agent 原理与实现:从零到一实现一个 AI Agent 🔗 在线学习:https://t.co/LUq9fZ52om 🌍 文档源码:https://t.co/lWCaekC1V4
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酱紫表
@pengchujin
16 days ago
阿里做个 88查,不需要各种 VIP 完全免费,加了很多 AI 的功能。能查企业、查风险、查关系等多维度的商业信息AI搜索,算是企查查、天眼查的平替。
always2024
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William Long
@williamlong
16 days ago
小知识:深户或者有深圳居住证的非深户,可以办理一年多次香港签注(80元签注费用),一年内无限次往返,从深圳过关去香港,可以合法携带2万人民币和5000美元,两者分开计算,可以同时带满。不过,15天内第二次出境,美元限额会降到1000美元。几乎所有香港主流银行都可以开人民币账户,人民币现金带到香港存入银行,就变成了离岸人民币,香港无外汇管制,离岸人民币可以大量兑换为美元,没有 “每年5万美元” 这种个人购汇额度。
always2024
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TechFlow 深潮|APP 已上线
@TechFlowPost
16 days ago
Y Combinator 合伙人分享,如何打造一个 AI 公司? 现在的公司就像罗马军团,AI 打破这个范式,把公司重构为递归自改进的 AI 循环。Tom Blomfield 给出的核心做法是: · 让整个组织对 AI 完全可读(记录一切) · 做说话人分离,把海量信息提炼成 AI 可用的面包屑线索 · 把软件当成一次性产物,但要把数据永久珍藏
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always2024
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卫斯理
@imwsl90
17 days ago
刚群里有同学说agent这件事情已经结束了 我基本同意 感觉垂类Agent真没什么能做的了🥶🥶🥶🥶
always2024
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泊舟
@bozhou_ai
16 days ago
现在 Agent 框架非常的多,我把几个主流的都用过了,说一下我的经验,可以让你在做技术选型时少走弯路。 1. LangChain。教程最多,第一次写 Agent 跟着能跑通。但出了问题,报错指向的是它内部的某一层,不是你写的代码,调试很费劲。适合先跑通再说,不适合认真做产品。 2. LangGraph。我用它处理那种需要循环判断的逻辑,失败了重试,或者 A 搜完交给 B 整理,B整理完交给 C 发出去。这种多步接力的场景,LangGraph 是目前最清晰的选择,当然还有就是目前也没有合适的替代产品。 3. Claude SDK。Anthropic 官方的,原生支持流式输出、提示词缓存、工具调用,这些在其他框架里要自己搭,这里开箱即用。没有多余封装,是我目前开发 Agent 最快的方式。 4. Pydantic AI。FastAPI 背后那个团队做的,风格一脉相承,核心卖点就是简单。用 Pydantic约束 LLM 的输出,格式不对自动重试,不用自己写校验逻辑。 选框架是选和你要解决的问题最匹配的。
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always2024
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烟花老师
@teach_fireworks
16 days ago
https://t.co/tFA865eVEi
always2024
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宝玉
@dotey
16 days ago
去做一个 Agent Harness 这种事情价值不大了,怎么做也做不过模型公司,模型一升级好多活都白干了。 但是基于成熟的 Agent Harness 去做方案,大有可为。 MCP 只是解决了连接的问题,Skills 只是解决了领域知识的问题。 垂直领域还有很多事需要解决: - 为老的工作流针对 Agent 去重新设计 AI Native 的 Agent 工作流 - 在 Human In Loop 的部分,重新设计 UI、UX 交互 - 垂直领域的高质量数据整理 - 等等 这些事情是模型公司做不到的,也需要去共建的。 Agent 是未来的操作系统,几家模型公司提供模型和 Harness,其他人基于上面构建应用。
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always2024
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鸭哥
@grapeot
17 days ago
最近Pi的开发者感慨PR池已经被AI污染了,83%的PR都是一坨💩,需要当场close。但这个故事说明的是"AI只能堆屎山"吗?其实不是,具体看他的例子,传统编程高手提交的PR也不行。AI是放大器,但放大的不是传统编程的能力。类似在船上装上蒸汽机之后,不是说以前划桨划得快的人,自动蒸汽机就开得好了。需要先学会虚心unlearn,抛下以前的骄傲,承认自己比不上AI,然后从头学习怎么用蒸汽机,才至少有希望追上时代。 https://t.co/nJJIZjUOlJ
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Saito
@SaitoWu
17 days ago
https://t.co/H1wQ8CAPzc
always2024
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郭宇 guoyu.eth
@turingou
17 days ago
上周我在 vas 环境中让 mac 上的 codex 操作远程主机上的 codex 用交互式的方式跑 /goal,今天我已经不需要这个东西了,因为 somehow mac 上的 codex 能直接操作远程机器的 codex 跑 /goal 了,codex 的进步真快
always2024
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余温
@gkxspace
18 days ago
Get笔记真的离谱,目前没有发现他抓不到的,我试了国内海外各种平台: 小红书、b站、抖音、公众号...... TK、YouTube、推特...... 给它一个链接就行,我目前成功率 100%,而且还能直接用官方 skills 把这个接入 codex、cc
always2024
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xsser
@xsser_w
19 days ago
陆奇还是太强了, 1年前让我做沙盒/容器安全,我没意识到啥意思,现在看看 真的。。。我太傻逼了 他还有很多远见, 其中很多都是现在被验证了。我了个去😀 放到现在来看 做harness 的核心就是沙盒和验证 你在沙盒里可以看到一切轨迹和边界的探测,能观测整个reward hacking过程。
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