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@shao__meng: MIT 公开课 6.S950 Agency with AI Lecture 5: The Harness 讲义更新了: https://agencyai.mit.edu/w5/ 从一个 300 行的教学 Agent 讲透可观测性、可控性和…

X AI KOLs Timeline ↗ · 昨天 缓存

MIT 公开课 6.S950 Agency with AI 第 5 讲讲义更新,用一个约 300 行的教学 Agent 讲解 Harness 的可观测性、可控性原则以及需要多少 Harness 的问题。

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Agent Mini:一个极简、本地优先的AI代理,你能够真正阅读、理解和扩展。[P]

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2026-07-28

Agent Mini 是一个极简的开源AI代理,用约3000行Python代码编写,优先考虑可读性和使用Ollama的本地优先操作,提供实用工具,同时避免使用重型框架。

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硬件级交互才是通用代理的未来,而非ADB。

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-07-13

作者认为,硬件级交互(HDMI采集+USB HID触摸模拟)优于基于ADB的自动化,可用于构建与操作系统无关的通用AI代理,并介绍了他们使用廉价RV1106开发板的项目Aiden。

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@mate_mattt: https://x.com/mate_mattt/status/2074313623523271010

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-07-07 缓存

本文详细拆解了Hermes Agent的架构,包括事件总线、适配器层、GatewayRunner核心调度层等,揭示了Agent作为有状态、事件驱动运行时的设计模式。

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@sairahul1: https://x.com/sairahul1/status/2058464422306443766

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-24 缓存

一份关于AI智能体的全面指南,涵盖基础知识、ReAct循环、任务分解、上下文工程以及自主性光谱,面向初学者和构建生产系统的人员。

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智能体中的编排模型能有多小?(将其与代码生成分开——显然代码生成需要大模型)

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-22

作者研究本地优先智能体中的编排模型在保持可靠性的前提下能有多小,发现工具调用纪律比推理更先失效,且35B-A3B MoE模型在12GB硬件上被证明可行。

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