星川 ✨ StarFlow

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@toastwangwang 就问你怕不怕

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@Yufgvvvv 走个面

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@RocM301 罗技的鼠标不用，它不把用户当人。

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@Vincent_AINotes 国内的模型最怕的就是这个429。

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@chenchengpro 第一个对我很有用。

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@0xQiYan 可以，这就学起来。

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@Pluvio9yte 豪宅🏠

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@xmgplus 好奇是如何判定机器人的，担心回复太频繁会不会误判呀

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@elayadesigns 好高级的感觉

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@mylifcc 太复杂了点吧，a /就喜欢搞特殊对待

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@luoluo_dev 哈哈哈哈这惊喜太突然了，恭喜恭喜！

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@rasbt That Laguna S 2.1 running on your DGX Spark sounds like quite a setup!

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@echoesofworld London

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@_avichawla Still just using basic RAG for now, but Graph RAG is looking super tempting. Thanks for sharing this breakdown!

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@AtlasInAI 是的，让子弹飞一会儿

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这张名单快看完了，唯一没看到 Anthropic。

是坚持自己的判断，还是不想站队？

AI 圈最有意思的地方就是：
大家都在说为了未来，但选择的路完全不一样。

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@yangyi 白嫖各大厂免费额度

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看到一篇聊 Agent 在生产环境跑崩的文章，有点被戳中。

里面提了个案例：一个客服 Agent 遇到 API 超时，没报错也没中断，默默在后台重试了 400 次。外面看它一直在“努力工作”，后台 Token 费用直接刷爆。
很多人以为 Agent 是卡住了（Stuck），其实它是在死循环（Looping）。

说实话这坑我也踩过。之前总盯着怎么写 Prompt、选哪个大模型，但真跑起来才发现，决定它能不能活在生产环境的，其实是外面包的那层 Loop Engineering。模型本身擅长干活，但它根本不知道自己是“干完了”还是“干砸了”。

文中几个治理思路挺实用：
1️⃣ 明确终止条件：给“测试通过”这种客观可验证的目标，而不是“优化代码”这种模糊指令。
2️⃣ 独立断路机制：针对 Tool 设重试上限和退避，检测到连续重复动作立刻判定 Stalled，强制触发人工或终止。
3️⃣ 状态外置（Ralph Loop）：长任务别把上下文无限堆在 Window 里，把中间状态写到外部磁盘，每轮清空上下文重新读，清爽得多。

我准备拿这套断路逻辑去把手头几个项目的试一下。大家写 Agent 有遇到过类似的“Token 刺客”吗？

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@MiaAI_lab 因为 a /