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创业与收入经验摘录 · 机器翻译

上个月为了好玩,我决定看看是否能建立一个完整的代理业务

上个月为了好玩,我决定看看自己是否能建立一个完全功能的代理业务。它由175个Python文件(员工)组成,这些文件内部有各自的角色(任务)。所以我现在有175个员工,他们可以互相传递输出,理解工作内容,完成工作,知道将输出发送到哪里。整个系统能够执行大约275个基础流程(与年收入超过1亿美元的公司相同)。我是在星期五下午开始的,睡了一觉,然后在星期一下午完成的。在我运行它之后,我把它发给了一个风险投资朋友,他们回复了一个正在保密中的初创公司的资料,该公司的融资额为2500万美元,他们用的是完全相同的方法。如果用一个月时间和一个设计师和一个工程师,我可以为任何人构建一个MVP功能(约4万美元?)。时代在改变。大概就是这样:https://s.h4x.club/9ZuO4XQR / https://s.h4x.club/jkuB8ZED(自从那时起我对其做了一些改进,如果你是一个工程师,看了我的文件后觉得这个家伙是个白痴:我知道!)

源讨论令人惊讶的是,我们生成的AI内核比我们原本不想发布的还要快原帖 217 条评论 · 导入时统计
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父级讨论 · 节选

MI

我认为这篇文章的作者对“AI代理”的看法真的很有趣。 大多数人认为代理就像他们认为人类员工一样。他们设置有限数量的代理并行运行(通常只有一个),每个代理在一个循环中一次只做一件事。他们仍然处于一个世界中,即在数小时或数天的时间尺度上,员工数量是固定的,每个员工一次只能做一件事,而且在员工之间转移任务是缓慢且昂贵的。 LLM(大语言模型)并不是这样工作的。你实际上可以随时凭空召唤出无限数量的代理。按顺序而不是并行执行LLM请求并没有成本优势。 如果你意识到这一点,每个代理扩展并分叉成尽可能多的子代理以完成任务的模式就变得显而易见了。这正是…

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LI

那些会如此评判别人前沿MVP的工程师,根本不值得你担心。 这是了不起的工作。希望能看到更多这样的成果,但我想你可能会选择创业路线,因为你有关系。祝你好运。

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WS

你的信息没有清楚地说明这175名员工能独立实现什么。 例如,你可能有SEO专家在团队中,但这本身并不能保证在搜索引擎中获得顶级排名。有无数的SEO专业人士和工具(人工或AI驱动的),即使拥有最好的一个,也无法消除根本的挑战:商业竞争。LLM像其他任何工具一样,并不能解决这个基本问题。

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YU

> 理解这项工作 LLM 并不真正理解。让我感到难以置信的是,科技行业的很大一部分人竟然这么认为。 不要赋予它们自己没有的能力。它们在假装理解方面非常出色。我并不是说这有什么不好,对于许多任务来说,这已经足够了。但所有这些能做的事情都有一个根本的限制。不要被误导,以为不存在这个限制。

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IM

这个实验有什么实际用处吗,还是只是在浪费投资者的钱?虽然后者也没什么错。

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AC

> 整个系统能够执行大约 275 个基础流程 让 LLM 做很多看起来很像真的事情是极其容易的。 它们被训练得就是为了看起来有说服力。

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RO

还有其他人对风险投资家们把处于秘密阶段的创业公司资料分享给潜在竞争对手感到恼火吗?这种情况经常发生吗?

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IA

听起来真的很有趣,但我完全不知道这里为什么要有175个“员工”?也许这是一种聪明的方式,来推销你的产品,让你看起来会取代175个人?我觉得直接买chatgpt就可以了,但一个聊天机器人听起来没有175个员工那么酷。

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JP

我一直在考虑类似的想法,而且构建它非常有趣(虽然目前还不太有用)。你有没有尝试过更进一步,让一个“招聘者”在经过筛选过程后雇佣工程师?我想这可能会让你得到更优秀的AI工程师。

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