软件开发
读取仓库、修改代码、运行测试,直到结果可以验证。Coding Agent 能处理电脑上的更多任务,写代码只是其中一类。
词元社Token Lab
大模型已经不只会回答问题。
它开始能够读取文件、调用工具,并持续完成任务。
Chatbot answers. Agent acts.
Model 读取当前 Context,预测最可能出现的下一个 Token,再把它接回去继续预测。
今天天气很
每个新 Token 都会加入 Context,成为下一次预测的输入。循环足够多次,文字就生成了。
每次调用,Model 只看这一次收到的 Context。外部系统把上一轮历史重新放进去,它才能接着回答。
MODEL
Model 提出动作,Harness 执行并把结果写回 Context。循环持续到任务完成。
任务、规则和可用工具一次交给 Model。
Model + Harness = Agent
观察 → 思考 → 行动 → 循环
目标从“生成一段内容”扩展到“把一件事情推进到可验证的结果”。
读取仓库、修改代码、运行测试,直到结果可以验证。Coding Agent 能处理电脑上的更多任务,写代码只是其中一类。
搜索资料、比较来源、整理文档和表格,并把多个步骤连成一次完整交付。
看屏幕、操作现有软件,进入运营、客服、审批等真实工作流程。
从 Chatbot 到 Agent,改变的是软件和人的协作方式。
词元社Token Lab
一个围绕 LLM、Agent 与 AI-native 软件工程自由生长的技术社群。
做实验,造东西,研究正在发生的新东西。
不要求基础,只需要好奇心,以及愿意动手。