Amorend
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最近朋友推荐一个非常适合学习 Agent Harness Engineering 的工具:claude-tap。 它像是 Claude Code、Codex 等 Coding Agent 的本地可观测性平台,可以看到一次真实 Agent 运行中的: System Prompt 对话历史与上下文 Tool Schema Tool Call / Tool Result 流式响应 Token 用量 相邻请求之间的结构化 Diff 学习 Claude Code / Codex Harness 的核心是运行时系统:上下文如何组装、工具如何注册、状态如何跨轮传递、请求如何持续演化。 我觉得非常适合把源码和真实 Trace 对照着看,理解速度会快很多。 强烈推荐给正在学习 Coding Agent、Agent Runtime 和 Harness Engineering 的朋友。 github.com/liaohch3/claud…

有团队真好啊!有团队真好啊!有团队真好啊! 去他的 OPC ~


如果你想成为一个 AI Agent 工程师…… 一天花一小时,刷完这个 Claude 的官方教程。 链接放评论区。👇





The world is not just made of words, and spatial intelligence was never just about perceiving and generating worlds. It's about interacting with them. Today, SceniX is joining World Labs. 🌎🤖👇



今天晚上各个群都在传一份《国内大模型蒸馏风波的来龙去脉》。 我大概看了一下,很可惜,这更像是一份由外行根据各种流言拼凑出来的 AI slop。 里面的内容有真有假,但几个核心判断基本都经不起推敲。 比如里面声称,智谱 @Zai_org 在今年 4 月份就已经破解并开始蒸馏 Fable。 这个时间线真的很离谱。 因为 4 月份的时候,Fable (那个时候还是Mythos)甚至还没有正式发布,能够使用的基本都是 Anthropic 的内部测试用户,通过Project Glasswing进行访问。 那智谱是怎么拿到的访问权限呢? 难道是 @AnthropicAI 的邀请或者是五角大楼反代吗🤣 还有一个比较典型的问题,是作者对于传闻中DeepSeek 将部分请求路由到 Fable 表示不理解,认为这样算不过来经济账。 实际上,但凡是个从业者或者稍微了解模型公司的研发流程,就知道这件事情不能简单按照 API 成本计算。 如果一个 frontier model 可以帮助你生成高质量训练数据、评测数据,或者提升模型迭代速度,那么获取这些能力本身就是一种研发投入。 用单次调用价格去判断整个策略是否划算,本身就是把模型公司的研发逻辑想简单了。 但最离谱的部分,是 PDF 里面声称 @Kimi_Moonshot 在 K3 发布前,把整个 RL 团队全部解雇了❓❓ 这个说法目前没有任何可靠依据。 实际上情况恰恰相反,根据我的确认Kimi RL 相关团队目前仍然存在,并没有所谓“整个 RL 组被裁撤”的情况。 甚至 PDF 里面还进一步延伸出一套完整叙事: K3 = 蒸馏 + 刷榜 + 裁撤 RL。 我一开始还在认真的区分哪些是事实,哪些是推测,哪些只是作者脑补出来的故事。 直到我看到 PDF 后半部分开始大量加入意识形态化表达,把技术讨论上升到所谓“国模黑暗时代”“技术偷取”等叙事,我反而释然了。 因为这已经不是在分析 AI 行业,而是在借 AI 叙事讲另一个故事。 PS:我感觉这个PDF是黑KIMI来的,因为KIMI的篇幅最大,但里面的大部分内容都是假的,其他家就有真有假了。















