一只野生纯路人♬ 自欺欺人的慨叹
夏夜如你，星辰如你，多变的天空如你…
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已严肃认识到了ds涨价后的消耗，我事前就为了省钱在做经验系统 严肃推进experience runtime 的构思，万一这个路径真的在以后会变得牛逼呢？ 模拟人的经验沉淀、条件反射的过程，让一致的操作固化为结果型经验、相似的操作留存类似经验的workflow脉络，让agent能快速找到解法路径、让长任务能有“深层经验”，不定期地介入回检项目是否偏离，“让LLM产生后怕”。 我做了不少测试，效果都还不错，虽然有重大疏忽的概率也不小💩。但万一吧友用了这个方案后再加以改进，会让你的作品变得非常牛逼呢？ undefined 当前可作为MCP接入codex、Claude 、trae中（如果可以，我更希望让它成为独立、可嵌入的子系统放入agent应用中），我的测试是，接入experience runtime，可以显著降低对tokens的消耗，特别是对于重复/相似任务。http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJouryane%2Fexperience_runtime&urlrefer=95497058eca06e0be71e57fc8983c1ad
找个技术搭档，探究用智能体模式做“资产配置”（纯兴趣出发） rt，楼主业务出身，基于宏观环境和行业现存的多重复杂矛盾，提出了一个比较有体系的未来财富管理框架，其中一个重要的点在于，借助llm进行资产配置对抗方案的搭建。但是楼主毕业多年，现在脑子已经很不好使了，技术并不是很精通。想从同学这里找有兴趣的伙伴，一起学习尝试。 这不是楼主的工作方向，而只是业余时间的探索，不需要大家有任何的金融知识，因为这个我全包，并且我会把所有的材料、知识观点直接共享。目标是做出理想的demo，探索未知领域，完全是基于兴趣开展的，来去自由，没有限制。但我希望能找到有兴趣的小伙伴做出点东西来，如果未来有什么比赛之类的，做出的东西全部归感兴趣的小伙伴。如果大家对这个领域的知识有兴趣可以找我咨询。 我做的探索是《通缩压力下的财富管理困局：商业银行的政策适配和普惠路径》、《拆析：现阶段基于深度思考的AI模型对模拟客户的资产配置训练要素分析》、《基于深度思考的资配对抗方案搭建思路》。 只有想尝试就行，不需要有金融领域的基础知识，有玩过Coze或者硅基流动等平台的小伙伴都可以回帖找我
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