
黄东旭在硅谷坐标的访谈中,探讨了 Agent 时代的基础设施、Harness Engineering 的演进以及记忆在 AI 应用中的关键作用。他认为,Harness Engineering 是软件工程的自然演进,强调多 Agent 协同,并指出当前 Agent 能力的边界尚未可知。黄东旭介绍了 MEM9 插件,旨在解决 Agent 记忆缺失的问题,并区分了 context window 和 memory 的概念,强调长期记忆的重要性。他分享了利用大模型自身能力来管理记忆和安全的方法,并预测未来 Agent 应用将由领域专家而非软件工程师主导,通过记忆提取实现知识变现,同时提到 Agent 的基础设施需要重新设计,以适应海量个人数据的存储和使用。
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