进入状态需要一点时间，但一旦你让思绪自由流淌，不再担心语法、正确性或犯错，一切就变得真实起来。在这个例子中，我只是说：“嘿，Rhyme，请把这个画布内容转换为散文并修正所有语法错误”你还可以让AI通过语音为你执行命令，只需说“Rhyme”即可。你甚至可以使用AI语音命令来修正语法错误、去除填充词，以及做任何你能想到的事情。最近，我想为我的服装品牌添加一些刺绣产品。我可以说话，Rhyme会在我说话时

它探讨了诸如三个核心层（终端 UI、大语言模型 “智能” 层和工具层）、如何使用异步生成器构建响应式命令循环、流式传输 + 工具调用模式，甚至还涉及一个并行执行引擎和智能工具调度（读与写），这些在底层与支撑 Claude Code 和 Cursor 的技术极为相似。这种方法不太常见，但对于某些用例非常强大，特别是涉及大型数据集的任务，在这些任务中，你可以对数据进行分区并独立处理各个数据块。使用诸如

它探讨了诸如三个核心层（终端 UI、大语言模型 “智能” 层和工具层）、如何使用异步生成器构建响应式命令循环、流式传输 + 工具调用模式，甚至还涉及一个并行执行引擎和智能工具调度（读与写），这些在底层与支撑 Claude Code 和 Cursor 的技术极为相似。这种方法不太常见，但对于某些用例非常强大，特别是涉及大型数据集的任务，在这些任务中，你可以对数据进行分区并独立处理各个数据块。使用诸如

智能体完成任务后，可以反思自己的行为，将结果与预期进行比较，找出哪些方面做得好、哪些方面做得不好，并将这些经验教训存储在长期记忆中。你可以混合使用速度更快、成本更低的模型来处理高容量的简单任务，同时保留更大、能力更强的模型用于需要精确性的任务，如制定策略、进行细致的客户回复或长篇写作。该反馈会被发送回你的智能体，智能体随后进行修订并再次尝试。你可以就智能体的工作给予反馈，这样随着时间的推移，每次运

智能体完成任务后，可以反思自己的行为，将结果与预期进行比较，找出哪些方面做得好、哪些方面做得不好，并将这些经验教训存储在长期记忆中。你可以混合使用速度更快、成本更低的模型来处理高容量的简单任务，同时保留更大、能力更强的模型用于需要精确性的任务，如制定策略、进行细致的客户回复或长篇写作。该反馈会被发送回你的智能体，智能体随后进行修订并再次尝试。你可以就智能体的工作给予反馈，这样随着时间的推移，每次运

好的，让我们从基础开始：究竟什么是AI 智能体？这是最简单的思考方式。想象一下，你需要写一篇文章。如果你使用传统的大语言模型（LLM）提示，你基本上会说：“嘿，ChatGPT，给我写一篇关于如何开始健身的文章”，然后它就会从头到尾一次性写完整个内容。但这可不是你我实际写文章的方式，对吧？我们不会一下子就写出完美的初稿。我们会先规划、列提纲、做些研究，写出一份杂乱的初稿，然后反复阅读并修改。这是一个

好的，让我们从基础开始：究竟什么是AI 智能体？这是最简单的思考方式。想象一下，你需要写一篇文章。如果你使用传统的大语言模型（LLM）提示，你基本上会说：“嘿，ChatGPT，给我写一篇关于如何开始健身的文章”，然后它就会从头到尾一次性写完整个内容。但这可不是你我实际写文章的方式，对吧？我们不会一下子就写出完美的初稿。我们会先规划、列提纲、做些研究，写出一份杂乱的初稿，然后反复阅读并修改。这是一个

想象一下，有一个由AI科学家组成的团队在你的研究实验室里工作。传统的AI系统使用静态提示——它们遵循指令但从不改进。自我改进的智能体则不同：它们从经验中学习，相互协作，并通过强化学习不断优化自身性能。不妨把它想象成一个真正的研究实验室：初级研究人员、资深科学家和一位导师——每个人的学习方式都不同。—— SFT用于创意，PPO用于复杂推理，Bandits用于选择。— 从成功（奖励 ≥ 0.8）中学习

想象一下，有一个由AI科学家组成的团队在你的研究实验室里工作。传统的AI系统使用静态提示——它们遵循指令但从不改进。自我改进的智能体则不同：它们从经验中学习，相互协作，并通过强化学习不断优化自身性能。不妨把它想象成一个真正的研究实验室：初级研究人员、资深科学家和一位导师——每个人的学习方式都不同。—— SFT用于创意，PPO用于复杂推理，Bandits用于选择。— 从成功（奖励 ≥ 0.8）中学习

举个例子（这是我举的例子，不是报告中的例子），在工业时代，我们会统计工厂的数量、在这些工厂就业的人数以及这些工厂的产出。更重要的是，他们写道，“分析显示，集中在计算和技术领域（工资价值的2.2%，约2110亿美元）的可见AI应用只是冰山一角。这就是这里的主要问题所在。麻省理工学院（MIT）的一项新模型显示，人工智能（AI）对工作的改变速度超过了政府、企业或劳动者的应对能力，而且它影响的工作岗位数量