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JUMPERZ
用户体验设计师。@Rebirthstud_io的创始人,我还在坚持每个周期,真是无语
所以我在 Discord 上运行了 8 个 AI 代理一段时间了。
协调工作得很好,他们分配任务,交接工作,平行交付结果等等。
但我遇到了一些问题,任何数量的提示工程都无法解决。
代理之间无法相互学习。
Scout 找到了一些有用的东西,但 Luna 完全不知道。他们在同一个服务器上工作,但知识仍然被锁在孤岛中。
没有对保存内容的质量进行过滤,好的见解和过时的垃圾混在同一个记忆文件中,我手动清理这些文件。
当一个代理犯错时,我会在规则 Discord 频道、核心记忆文件中记录下来,并希望它下次能读取。
没有自我纠正,没有自动模式识别,因此当然没有学习循环。
协调层已经解决。代理可以一起工作。
但智能层仍然缺失。代理实际上能够记住,互相学习,过滤噪音,并在每次运行中变得更聪明。
我看到 @Spark_coded 正在构建类似的东西,约有 166 个代理在会话之间共享集体持久知识,因此代理可以从其他代理那里学习,并随着时间的推移变得更聪明。
他们甚至内置了噪音过滤和自我纠正循环,因此知识实际上会积累,而不是腐烂……非常有趣的东西。
在这里,你认为 Spark 可以成为你代理群的一个很好的协调者。
我认为智能层是瓶颈,因为它需要集体性……没有单个代理可以单独解决这个问题。
整个网络必须共同进化。
这不会保持小众,代理协调一旦成为标准,每个人都会遇到我遇到的同样障碍……
工作但不学习的代理,协调但不进化的代理……智能层成为区分有用系统和愚蠢系统的唯一因素。
现在大多数人仍在弄清楚如何运行一个代理。当他们达到多代理设置时,集体智能将不是可选的,而是基础。
我们还处于早期阶段,协调的代理和共同进化的代理之间的差距是下一个阶段。
第一步已经完成。
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左侧:协调但不学习的代理
右侧:智能层……在同一系统内共同进化的代理。
8
我看到的最大错误是把代理群体当作技术问题来处理,而实际上它们是协调问题。
>谁决定哪个代理获得哪个任务?
>他们如何避免重复工作?
>他们如何交接任务?
>作为人类的你如何监控和审查?
这是一个协调问题,而 Discord 几乎解决了 90% 的这些问题。
你所需要的只是一个结构化的 Discord 频道和一个协调者,他是你的右手和你所做事情的脑子。
协调者生成合适的代理,代理并行工作,甚至可能生成更多的子代理来更快地完成工作,我称它们为“实习生”,然后在工作完成后将它们杀掉……每个人都可以通过他们的频道实时看到进展。
听起来复杂,但在 Discord 上超级简单,我们只是把它变成了 AI 的操作系统,它就是这样运作的……
有时候,最无聊的技术胜出……因为它在你刚开始时不会崩溃……我无法想象当你想要扩展时会怎样……
在我看来,无论是 Discord 还是其他任何你想要的平台……一旦你解决了协调问题,每个人都知道他们的实际角色以及他们可以/不能做什么而不互相干扰,整个系统就会顺畅运行……
也许那时你会开始享受扩展,而不是调试和在同一个圈子里转圈。

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老实说,我并没有计划让 Discord 成为我 OpenClaw 代理群堆栈中最有用的部分……
但现在我们在这里。这可能是我在整个设置中做出的最佳决定。
它之所以有效,是因为 Discord 自然适合于情节记忆……每条消息都被记录、可搜索、带有时间戳,并按频道组织……
然后你的代理在工作时只需写入频道,醒来时读取历史记录……
最好在上面添加一个摘要器,这样你就可以拥有长期知识,而无需触碰任何数据库。
所以,代替:
原始数据 → 向量数据库 → 代理
你得到的是:
原始数据 → Discord → 摘要器 → 结构化记忆
并不是说向量数据库和 RAG 管道是错误的……它们有其存在的意义,但大多数人在需要之前就跳入复杂的基础设施,而 Discord 已经为你提供了 80% 的解决方案,完全免费。
附言:显然,保持敏感信息如 API 密钥、凭证和私人数据远离 Discord,并保存在本地文件中……Discord 非常适合工作流记忆,但任何与安全相关的内容都应保持本地。
我会很快分享更多关于我如何构建频道和代理的信息。
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