Agent Infra到底是什么？【AI基建】

很幸运,公司让我一个人学习开发agent, 用作商城客服;商城是java, 用go开发无状态agent;  目前vllm+qwen3+qwen3-embedding+chroma+sqlite;流程基本走通了, 差 记忆聊天记录;计划还得用go开发mcp项目, 用于对接java商城做一些订单操作之类的, 大佬们有什么建议吗?

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翻了这么多层评论，竟然没有一个是回答秋芝最后的问题的[吃瓜][doge]。我先投个票，我认为模型层最重要，其次是工具层。

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模型才是一切。。模型只要有足够长的记忆力和足够强的多模态能力，然后能自己写工具然后自己用，就是万能agent，如果工具需要人提供给模型，那么这个agent本身还是死板的。[doge]

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所以Gemini3.0什么时候上线？[微笑]

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这个单子很用心，甲方值了

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最近cursor  qoder  augment这几个都改了订阅规则了，从20刀无限用改到600次问答再改到限制总量，每次对话按照tokens消耗量计算[笑哭]，我一个学生搞开发，3天就用完一个月的cursor会员，感觉已经活不下去了

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非常棒,我是程序员,现在做安卓自主agent相关开发,你做到了在agent领域非常强的技术专业性和架构分层能力. 同时讲的也很有趣让普通人也能听得懂.

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抱抱q姬！

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现在这些rag，记忆压缩技巧，本质是因为算力不够，无法做到边推理边训练，训练成本比推理成本高一个数量级。我们人脑就是边推理边训练的，但是训练成本也很高，复杂的问题我们没办法短时间内完全理解内化，相当于短期内训练了个lora，需要长期理解才能内化。感觉推理训练一体化一定是最终形态，会和人越来越像，复杂的问题也需要一个长期内化的过程，他才能真正理解。

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这个东西还没有完全推开，至少我身边没多少人知道，大部分人还只是用豆包写一下简单的材料。难以想象这个全面普及后人类生产效率会提升到什么程度

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接收结构化信息，serde提取出工具调用指令，在工具表中找到工具，然后执行，返回结果 数组储存每次对话，作为上下文，作为记忆 所有Agent的底层机制居然这么简单，但又有可能是最万能的软件[笑哭]，确实神奇

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没有代码基础，作业是做一个AI agent，主要功能是根据上传的自拍和仿妆对象，AI分析特征和差距，生成详细的化妆步骤、每一步的效果图。请问应该用哪个平台搭建呀？

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不怕你们笑话[笑哭]，我现在唯一的社交就是发评论，每当看到有人回复就会高兴半天[笑哭][笑哭][笑哭]

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投记忆层一票。文明发展除了协作还取决于记忆传承。虽然可以搜索但是记忆层不更新那就只能链接云端环境才能展现更多的应用和协作。除非个人的算力和存储设备能升级。

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这期内容能讲的这么通俗易懂真是下功夫了(^-^)👍

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你好 豆包

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都说到阿里了，秋芝有没有想法出一期openai最近的战略[给心心]感觉sam想把openai变成下一个微软

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黑镜彩蛋掉落[脱单doge]

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我下载了阿里云的agent很好用，感谢了

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最难的是理解人类行为和建立审美。为什么人类会这么做，为什么需要这样做。以及如何评判好坏，要建立独立的世界观。如果是个人使用的Agent，我觉得可以出一些具体的题目，比如某种情况下会做出什么决策。看到事物时，如何理解。看到相片或者着装时，怎么评判好坏。让使用Agent的这个人去做一系列的题目，让Agent去初步建立使用者的一个世界观，价值观和审美。感觉还可行。不然太主观的东西，很难一次性做到位。

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