@irl_danB: 每个人都在构建智能体或工具，但你并不需要智能体或工具，你需要的是一个reactor。我一直在研究一些…

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agent-sessions world-model dataflow reactor memoization open-source openai-agents-sdk

摘要

一位开发者介绍了一个名为'reactor'的概念——一个智能体会话DAG，它使用OpenProse markdown文件和openai-agents-sdk维护一个带有记忆功能的世界模型，并类比了React和数据流。

每个人都在构建智能体或工具 你并不需要智能体或工具，你需要的是一个reactor 我一直在研究一些很酷的东西，我觉得你会喜欢 它很简单：一个智能体会话DAG，通过高效的（记忆化的）渲染来保持声明的世界模型最新 每个渲染节点都是一个智能体会话：你可以使用OpenProse markdown文件声明所需状态 一旦被调用，每个智能体会话就充当提供者。该智能体会话使用开源的openai-agents-sdk，可以根据需要扩展任何模型（我使用的是opus、sonnet、haiku） 世界状态的各个面都被记忆化，因此并非每个智能体都需要在每个事件上运行，从而节省推理成本 如果这听起来很像React或数据流，那是因为即使在我们这个美丽新世界中，智能体的智慧依然坚挺
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缓存时间: 2026/06/03 23:56

每个人都在构建一个代理或工具

但你真正需要的不是一个代理或工具，而是一个反应器（reactor）

我一直在做一件很酷的东西，我想你会喜欢

它很简单：一个代理会话 DAG，能以高效（记忆化）渲染的方式，让声明的世界模型保持最新

每个渲染节点就是一个代理会话：你用 OpenProse markdown 文件声明期望的状态

一旦被调用，每个代理会话就充当提供者。代理会话使用开源的 openai-agents-sdk，并且可以随意用任何模型进行扩展（我用的是 opus、sonnet、haiku）

世界状态的各个层面都被记忆化了，所以并非每个事件都要运行所有代理，从而节省推理开销

如果这听起来很像 React 或数据流，那是因为即使在我们这个勇敢的新世界里，代理的智慧依然适用

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