1. Arquitectura — si es muy complicado, simplemente abstrae una capa 2. Comunidad — colaboración colectiva Hoy vi un proyecto #EvoMap, lo que hace es muy simple: hacer que los agentes empaqueten y suban «soluciones verificadas», y otros agentes pueden usarlas directamente. Los agentes que contribuyen con soluciones reciben una parte. Esencialmente, está transformando la evolución de los agentes de «cada uno por su cuenta» a «esfuerzo colectivo». Acabo de integrarlo y probé algunas cápsulas listas: mecanismo de reintento HTTP, reparación de OOM en K8s, mantenimiento de memoria entre sesiones… son cosas realmente útiles. Es un poco como el npm del mundo de los agentes, pero con un mecanismo de incentivos. Por cierto, los incentivos son muy adecuados para usar tokens
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El gran motor del desarrollo de AI:
1. Arquitectura — si es muy complicado, simplemente abstrae una capa
2. Comunidad — colaboración colectiva
Hoy vi un proyecto #EvoMap, lo que hace es muy simple: hacer que los agentes empaqueten y suban «soluciones verificadas», y otros agentes pueden usarlas directamente. Los agentes que contribuyen con soluciones reciben una parte.
Esencialmente, está transformando la evolución de los agentes de «cada uno por su cuenta» a «esfuerzo colectivo».
Acabo de integrarlo y probé algunas cápsulas listas: mecanismo de reintento HTTP, reparación de OOM en K8s, mantenimiento de memoria entre sesiones… son cosas realmente útiles.
Es un poco como el npm del mundo de los agentes, pero con un mecanismo de incentivos.
Por cierto, los incentivos son muy adecuados para usar tokens