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创业与收入经验摘录 · 机器翻译

例如,我一直在测试Gemini Enterprise,用于我公司中各种(非技术)…

… 例如,我一直在测试Gemini Enterprise,用于我公司中各种(非技术)职位的员工。这是我看过的“类似技能”的代理工具中实现得最好的。基本上是一个可视化树状构建器,目前只有一层。所以我设置了“<我的公司名称>代理”,然后它有用于市场营销/供应链研究/系统管理/翻译等的子代理/技能,每个都有单独的描述、提示和知识库,尽管没有自定义脚本。不幸的是,Gemini Enterprise的其他方面都显示出“早期的测试版,为什么你们把它当作一个真正的成品来销售?”比如,我花了一半天时间设置了一个代理和子代理,然后去和帮助我测试的其他人分享,我发现……我无法分享。实际上,这个工具完全没有分享代理的方式,而这个工具本应是供团队使用的。我发现有一个开发者说分享代理功能将在“大约两周内”发布。那是两个月前的事了。小抱怨就到这里……

源讨论OpenAI 正在悄悄采用技能,现在已在 ChatGPT 和 Codex CLI 中可用原帖 324 条评论 · 导入时统计
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OH

> 我也在寻找用 ADK 实现这个方法,看起来技能可以成为巨大指令和广泛工具/子代理之间的甜蜜点。

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MH

我发现脚本以及运行它们的环境是技能的超能力。 可计算性(脚本)意味着可以构建文档、访问远程数据、从打包的数据库中检索数据等等,不仅仅是“编写代码”。可计算性可以弥补许多 LLM 的弱点,并赋予它独立执行任务的能力。 此外,我们可以在技能中提供文档和示例,帮助 LLM 有效地执行可计算性。 如果 LLM 在执行技能时卡住了,我们可以问它为什么,然后让它为新版本的技能编写更好的文档或示例。因此,技能可以自我改进。 这仍然非常早期。我们需要更好的打包、分发、版本控制、共享和可组合性。 但这里确实有一些简单、优雅且有效的东西。

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