Yuu💖
@QuantumTransf
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这不是新闻了，Databricks 在一组精心设计的 eval 中，发现 pi 的综合表现远超其他 harness
Less is More 的前提是：精简上下文造成的信息缺乏，模型有意愿且有办法自己寻回，通过 tool call 和外界环境交互
而这不恰好是现在强模型发展的趋势吗，harness 只需足够 robust 就好了，剩下的让模型自由发挥就好了，所以我看好 pi
（顺便说一句，obelisk 对 pi 的支持应该会使 pi 的表现有很大程度的提升，并且我们正在考虑在 pi 侧做一些东西，而不止给 pi 提供 cli 侧的适配，感谢 pi 的自由度
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最近在推上看到一些用人月神话等比较 classic 的叙事来反观 agent engineering 的观点
我觉得 That’s a nice try
但是也要意识到 agent 的本质是有持久化状态的计算节点（虽然 llm 本身是纯函数），并可以通过一组有副作用的函数与外界环境交互，只不过输入输出是自然语言
那么适用于人的协作形式自然未必适用于 agent，盲目把 agent 类比成人类工程师也会使我们丢失在新空间里解决问题的能力
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