@omarsar0: 构建并拥有你的工具，各位。很少有人理解定制和优化智能体工具背后的魔力…

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摘要

该推文强调构建自定义AI智能体工具以优化性能，提到了Pi的应用，并讨论了自我改进算法和本地模型，以实现更好的控制和效率。

构建并拥有你的工具，各位。 很少有人理解为你的工作定制和优化智能体工具背后的魔力。 即使使用最小的工具，你也能很快看到惊人的结果。只需更好的代码、更好的输出、更好的成本、更好的写作等等。 例如，我看到太多人抱怨他们厌倦了开箱即用的智能体工具产生冗长的输出。如果你构建了工具，用针对你优化的系统提示更容易修复这个问题。 这就是为什么Pi最近获得了疯狂的应用。你想控制你的工具。我同意目前优化起来很难，但自我改进算法将使从轨迹中学习变得更容易。而且如果你使用本地模型，你可以在使用过程中端到端地调整所有这些（通过工具和模型的共同进化）。 查看像Eve、Exo和Prime Agent这样的开源项目，你就会明白我的意思。
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缓存时间: 2026/09/13 23:18

打造并掌控你的专属工具集，各位。

极少有人真正理解为工作定制和优化智能体工具集背后的奥秘。

哪怕只是最精简的工具集，你也能迅速看到惊人成效——更优质的代码、更出色的输出、更低的成本、更流畅的写作等等。

举个例子，我常听到太多人抱怨，受够了开箱即用的智能体工具集总是生成冗长啰嗦的内容。如果你自建工具集，只需为你量身定制系统提示词，这类问题便迎刃而解。

这正是 Pi 如今获得惊人普及的原因——人们渴望掌控自己的工具集。我承认现状优化起来确实困难，但自改进算法将让从操作轨迹中学习变得更简便。若使用本地模型，你还能通过工具集与模型的协同演进，在实际使用中完成端到端的精细调优。

不妨关注 Eve、Exo 和 Prime Agent 这类开源项目，你会明白我的意思。

Bob 大叔 (@unclebobmartin)： 好吧，是时候重新审视这件事了。

过去几周我一直在打造一个能严格约束智能体按我期望方式工作的工具集。我设置了各类关卡、测试、工具、协议以及……

而当我埋头沉浸其中时……

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