之前的应用:基于python开发一个程序，在windows上运行 现在的应用:
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现在的应用:
破译空间密码的文章
如果数字世界终将被Agent接管，那么我们现在做的软件产品就应该是两个方向 1.
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1.
AI落地绝不是让普通人都去学什么是Agent，什么是LLM，什么是Harnes,
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deepseek harness 发布了，AGI的加速度又快快快了，各种场景Ag
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AGI的落地一半靠大模型的能力和质量提升，一半靠harness应用的遍地开花
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未来三年实现AGI 一半来自大模型的能力提升(基建) 一半来自agent系统工程
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感觉AGI来了，agent可以不管他连干几天了，但是token也是真的哗哗的流啊
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人工智能看起来是先革了程序员的命，我不这么认为，目前面临的程序员失业，是因为暂时
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AI能不能长时间自主运行，还能有高质量的产出？能，但是这个是有前提的。 如果你只
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如果你只
Agent应用层用到最后就只有两种必要能力：管理能力和逻辑闭环能力
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![OPC太难了[捂脸]自从AI可以连续工作以后，我好像被打通了任督二脉，一次开了三](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/292d67dc2a02d8e89e035c64ffc3500a.jpg)
OPC太难了[捂脸]自从AI可以连续工作以后，我好像被打通了任督二脉，一次开了三
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每天都在更新最强大脑的人工智能，降低了编码的成本，到并不代表软件产品被平权了，架
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两层池化和可用性治理，终于解决了token plan用量不够和多家厂商频道切换的
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现在人工智能生产力落地，都是在教你各种用法，都需要深度的学习才能落地，真正的可以
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懂行的或者买过的同学帮忙给讲解下这类U盘买回来能干啥？
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如果被事业困住就读毛选，如果被心态困住就读道德经
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如果人类能够意识或者预见到硅基取代人类，那就会将硅基锁在柜子里。所以这个话题本身
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人生似漫长马拉松， 非短暂百米冲刺。 许多人想一蹴而就， 却忽略坚持积累之力。
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如果没有MCP 大模型就不可能进入Agent时刻！
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在AI时代，得先找到细如针能扎出血的痛点，再用AI工具快速做个只解决核心问题的D
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