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步徒西杰
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利他利己共赢局面,
步徒西杰
22天前

艾逗笔: 做协作类 agent 的关键点之一是,如何把多个不同能力的 agent 拉到同一个群组,让他们在无人干预的状态下,自主分工,协作完成复杂的任务。 要实现无监督自主运行,需要保证群组的整体可用性。比如一个群里面有 claude、codex、gemini、grok、openclaw、harmes 等 10 余个 agent,晚上睡觉前往群聊丢个任务:帮我写个对标 codex 的桌面 agent,明早起来验收。 要完成这个任务,首先需要有个任务协调者,也可以叫做 leader,由这个角色来负责理解任务,拆解任务,分配工作给群里的其他 agent。leader 自身可以不参与具体的工作,但是需要监控其他成员的工作状态,适当干预、调配工作。比如 claude 做 leader,让 codex、gemini、harmes 等成员分工去写代码,并要求他们每五分钟报告一次任务进度。期间 gemini 因为模型限额罢工了,leader 需要把罢工 agent 没干完的活分给其他空闲 agent 接着干。 协作类 agent 产品的设计难点和重点一定是群组的整体可用性建设问题。 多 agent 协作过程容易遇到的问题包括: 1. 某个成员 agent 因为模型限额或封禁、工具调用异常、网络等问题导致罢工 2. leader 不靠谱,分配任务不合理,成员 agent 之间容易干重复或者冲突 3. leader 自己挂了,缺了协调者,其他 agent 干完一轮不能继续干下去 4. 其他外部依赖异常(比如定时任务)导致整体进度没有往前推进 要通过 agent 协作实现全自动无人值守干活(比如建个群,让群里的 agent 每天晚上自己干 8 小时,去找到一些热点需求,做出产品,推给目标用户,让用户付费,实现产品商业闭环,人类群主躺着赚钱),需要一些关键的设计来保证群组的可用性: 1. 冗余机制。群内的 agent 成员,在条件允许下尽可能多配置,同类型的 agent 互为备份,按能力等级分组排序,比如 claude、codex 为一组,gemini、grok 为一组,kimi、zhipu 为一组,openclaw、harmes 为一组 2. 协调与监控。先指定一个 leader,比如 claude,由 leader 来理解任务、拆解任务、分配任务。发到群里的任务,leader 首先处理,从 agent 分组中按能力组合选择部分 agent 作为 worker 来执行任务。leader 需要定时查看群内的 agent 进度,如果发现某些 agent 进度异常或超时无响应,就从备份 agent 中挑选替换者,来接替异常 agent 继续完成任务 3. 进度上报。作为 worker 的 agent 需要定时把自己的任务进度上报到群组,方便 leader 和其他成员感知任务进度。 4. leader 选举。leader 跟所有的 worker 之间保持定时心跳,在 leader 挂了的情况下触发选举或由底层程序指定新的 leader,由新 leader 继续组织工作 5. 恢复机制和结果一致性。agent 协作过程中肯定会遇到各种异常问题,需要设置很多个 checkpoint(检查点),任务状态和依赖关系需要明确,支持断点恢复和幂等重入。继任的 worker 需要延续前任 worker 的工作进度继续推进,最终需要通过测试和验收来确认结果,不能只依赖 agent 自己报告完成 --- 最近在做协作类agent 产品,感觉分布式系统的可用性架构设计理论有很多可以参考的思路,我在 termany.sh 里面也实现了很多的策略,目标还是要把本地的多个 agent 聚合在一起,在无人值守模式下实现自主协作,共同完成复杂任务。 欢迎试用与交流。👇 https://termany.sh

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步徒西杰
2月前
戒掉烧token的隐,

多看看你已经取得的成果,

不再盲目听信AI时代的叙事,人是瓶颈有如何,不是又如何,

别被作为工具人无止境的去提高效率,否则蔡加尼克会随时加重你的疲劳程度。

你是你,我是我,他是他,不被任何叙事裹挟,只用适合自己的节奏去玩AI才更优雅。

否则,这不就是新的一轮内卷,且主体是自己卷自己,一场更深层次无止境的卷,

未来某日,被透支的身体,会给出结论。

与其去盲目的使用token去做无止境的探索,

我觉得更应该局部性的去进行优质的探索,

此处的瓶颈不再是效率的长而,而是为人的底线,你的健康本应是无价的。

你的注意力该被大量收回,真正重要的东西自然会撞进来,别舍不得各种推送,通知,关注的大V,谁都不如你自己重要。

有AI Agent使用问题/想构建个人壁垒的,随时找我,帮你把日子过慢还高效。
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步徒西杰
2月前
随着年龄增长而放弃去一味的贩卖劳动力,是一次对肉体的妥协。

年轻的时候贸然认为有无限精力可以一直享用,当时拼命学东西,熬夜学东西,但,没想过去优化学习方法,在路径依赖下,过度透支身体,去换取成果。

AI时代,大模型的Token带来了更多可能,大量Token涌入生活工作,是对人类精力极限的又一次探索,继续贪婪的想获得成果,但碍于人成为了瓶劲,所以必须更合理的去权衡这份精力的分配,不再会贸然透支,亦不会牺牲运动和睡眠。

是家庭,是教育,还是某种叙事种下的种子,让年轻人马不停蹄的冲冲冲,在必须妥协之前,陷入盲区,忽略身体;

【有没有办法能跳出自己的第一视角,站在上帝视角,提前审视到未来的各种不得不妥协?】

哪些高质量时刻,让你顿悟了活在当下的重要性?

下意识为了攫取价值,而过度透支认知带宽,造成疲劳,到底是受限于自己的判断,还是集体的无意识?

有AI Agent使用问题/想构建个人壁垒的,随时找我,帮你把日子过慢还高效。
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步徒西杰
2月前
对做复盘这个事情产生了一个很严重的怀疑。

它是不是一个被过度吹捧的概念,导致思考过多,继而持续拖延,从而导致时间无效流逝?

决策源于当下的认知。

复盘是用现有的认知,对行为结果进行归纳分析,找出好的,剔除次的。

在决策成本不高的情况下,是否有必要去复盘和总结?

有必要去建立所谓的复盘系统决策系统吗?因此产生了俩点疑惑:

第一,决策能力受限于什么?
第二,高认知决策怎么来的?

复盘和总结带来的快感,会不会只是被概念神施下的咒术,只为继续让稀缺者处于稀缺状态而指定的游戏规则?

认知积累不足,贸然复盘,更像是在一亩三分地里面,反复过度解读现状,

殊不知也许再多执行一步,某些现状可能直接不攻自破,旨在突破盲区和成见(未知的未知,未知的已知),从而点亮新地图。

基于对自己大量日记进行分析,抽取部分原则进行的探索后发现,很多短视的决策,并不仅仅是受限于决策者本身认知积累不足,

而是取决于当下状态情况:是否有足够的精力,是否体力匮乏,是否家庭处于财务短缺状况,是否处于持续性稀缺状态,亦或者是否已知在承受大量未完成任务带来的心理复荷。

处于一个难以做出高质量决策的状态更是需要直面的现实。

童年的时候,总喜欢频繁的对着电脑空白处点击右键,然后点击刷新,妄图让这一台电脑变得更快。

这种刷新本身会不会是一种幸存者偏差。

有些人的电脑硬盘占有率可能只有10%,空间超级多,而我的硬盘空间,现在已经被占用了95%。

要做的不是频繁去刷新电脑桌面,在这仅仅只有5%的空间里面去做所谓的复盘;

而是得想办法把我冗余了95%的硬盘空间给清出来。

获得更大的心理带宽之后,才更能Hold住高质量决策的决策权。

在此之前,快速利用AI,去执行,错就错了,不要让未完成事项拖垮自己本就已经稀缺的认知带宽。

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步徒西杰
2月前
慢慢开始找到了一些专属于自己的幸福时刻。

幸福的源头来源于对自己欲望的克制。

基于注意力有限的理论,每个人固有的资源是不一样的。

这些资源会让我们将每天的24小时用出不同的花样。

每天都是24个小时,但是每个人的利用率是不同的。

普通人不得不去处理大量的琐事儿,那么我们的注意力自律必然会被消耗到这些琐事儿上面。

所以基于此,找到自己当下的一个节奏感很重要。

我们要在有限的注意力范围内去安排合理的任务,这些任务除开日常的例行公事以外,最好是能够形成复利效应去让未来获得更多注意力的,

比如通过AI Agent去大量写代码来简化各种生活中的决策场景,把决策摩擦尽量降低。

基于稀缺效应,我们不可能无止境的去并行任务,蔡加尼克告诉我们,一旦我们堆积了大量的未完成任务,我们大脑就会开始疲惫,一旦我们疲惫,就会开始拖延,分心,无法注意力聚焦。

其次,我们需要尽可能的把任务拆解到足够细,让这个任务不再过多的去消耗高决策认知,把它变成一个低一认知负荷的任务,可以按照步骤无脑去执行,也是很重要的,从而降低蔡加尼克效应侵蚀我们的可能。

足够的睡眠可以重置我们的大脑,尽可能摄入好的食物,可以去温润我们的第二大脑,也就是我们的胃。

足够多的饮水也会对一整天的状态带来价值。

这都是一路走来,用AI用出的亲身感受,人作为瓶颈到底能走多远,来来回回就取决于上面这些事;

所以找对自己的节奏不盲目的和别人点对点去比较,是当下最值得去挖掘的点,向他人学习,但不可贪婪的一次全都想拿下;

已经看到越来越多的朋友提到要运动了,革命的本钱是身体,让我更感到自己的这套理论是有价值的。

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步徒西杰
2月前
一切让你觉得值得点赞、积极的信息,信息源保留;

一切让你觉得影响心情的信息源头,要么关闭通知、要么折叠或者直接取关。

做好这两步之后,才有机会开始做真正的减法,继续对有益的信息源进行优中取优;

一点一点的把注意力拿回来,聚焦到你正在做的一两件事上面,从注意力经济转移到AI赋能上。

不满载负荷的去运用自己的注意力,就会有一个契机,去找到自己想要的生活。

你会发现,真正重要的信息,会自然而然的撞进来,不需要你刻意去关注,你并没有丢失掉它们;

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步徒西杰
2月前
今天看了一篇文章,很符合自己的体感,感觉挺无奈的。

国模的路还有不少距离要走。AGI是一个长久的事,短暂不能实现。

在这个过程中,资本是逐利的,所以我决定重新切换一下自己的整体配置。

首先不被任何一家锁死,做到随时可切。

然后代码产品开发及高要求的优先考虑最优质的模型。

其余事项结合实际多模态业务场景情况,动态博弈国内模型的订阅,哪家适合随时切。

最后用DS做兜底,8月期待DS的Pro。

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步徒西杰
2月前
不断的找到自己注意力负荷的平衡点,坚决不被慢性压力和蔡加尼克效应给吞噬;

每个人只有一颗大脑,大多数人的决策成本都是大差不差的,没有什么快速的仙法可以立省;

不断发现,和挖掘有趣的工具,结合自己使用场景,去完善自己的决策系统和认知带宽节约策略;

最近尝试使用idoubi老师的Termany,很是喜爱,但网上找不到教程,于是,那就自己Ai Agent一份出来,非常受用,这就是新时代的玩法,不一味的等靠要,而是就用上ai自己去创造;

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步徒西杰
3月前
vibe coding很爽,但爽之前,建议先搜一下GitHub。

你打算自己写个登录系统?GitHub有auth.js。你想处理日期?date-fns躺那儿等你。觉得样式麻烦?Tailwind CSS了解一下。

开源世界的轮子,多到离谱。重复造轮子不是努力,是烧token有瘾。

有些人觉得"自己写更可控",但实际上——你写的那点东西,大概率不如社区维护的开源项目靠谱。

bug有人修,安全性有人管,文档有人写。你自己写,顶多是个自嗨玩具。

站在巨人的肩膀上,不是矮化你,是让你跑得更快。

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步徒西杰
3月前
效率的瓶颈,从来不是工具,而是你身体的节奏。

只不过仗着自己身体年轻,肆意使用惯了。

年轻的时候,觉得自己可以熬、可以拼、可以往死里造。

等到了某个年纪才明白——身体不是无限的,它有它的账本。

人到中年,不是认命,是认清自己。用更适合自己的节奏,不是妥协,是ROI最优解。

身体就是你的底层资产。革命本钱这句话,只有亲身体验过下坡路的人,才懂。

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