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早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时，是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间？在各种提示模式（Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等）中选择最佳方案，再逐字斟酌提示内容，这一过程不仅耗时，而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。
神奇！人类和海豚真的能实现跨物种交流了？！
我们中的许多人已经在 Product Hunt 上发布了一段时间，越来越多的人开始质疑那里的受众是否真实，toB的产品是否仍然值得在他们的平台上发布。
开发Agent的工程师们都曾面临同一个棘手问题：当任务步骤增多，你的Agent就像患上"数字健忘症"，忘记之前做过什么，无法处理用户的修改请求，甚至在多轮对话中迷失自我。不仅用户体验受损，token开销也居高不下。TME树状记忆引擎通过结构化状态管理方案，彻底解决了这一痛点，让你的Agent像拥有完美记忆力的助手，在复杂任务中游刃有余，同时将token消耗降低26%。
刚刚，Gemini 2.5 Pro编程登顶，6美元性价比碾压Claude 3.7 Sonnet。不仅如此，谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail，这次是要彻底翻盘了。
自主通才科学家的 5 个层级。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
速递｜320亿美元估值创纪录，前OpenAI首席科学家携SSI收割20亿美金，获红杉、a16z高度押注
AI Agent 领域也存在 scaling law，甚至还在加速。
《福布斯》发布了 2025 年的年度 AI 公司 50 榜单，该榜单由福布斯、红杉资本和 Meritech Capital 联合制作。一句话总结趋势：AI Agents Move Beyond Chat。前几年，AI 应用主要还是用于回答问题或根据指令生成内容，而今年的创新则侧重于 AI 实际完成工作。AI 正从简单地响应提示，转向解决问题和完成整个工作流程。