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对于那些认真思考过这个问题的人来说：究竟什么是最重要的，储蓄率、投资策略、生活方式选择，还是其他什么？

嘿，HN！<p>我们想向大家展示我们的开源代理框架，名为Gambit。<p>如果你不太了解，代理框架就像是代理的操作系统……它们负责工具调用、规划、上下文窗口管理，并且不需要太多的开发者协调。<p>通常你可能会看到一个代理协调框架的管道，如下所示：<p>计算 -> 计算 -> 计算 -> LLM -> 计算 -> 计算 -> LLM<p>而我们将其反转，因此在代理框架中，更像是：<p>LLM -> LLM -> LLM -> 计算 -> LLM -> LLM -> 计算 -> LLM<p>本质上，你可以在一个独立的Markdown文件中，或者作为一个TypeScript程序描述每个代理。你的根代理可以根据需要引入其他代理，我们为你定义这些代理之间的接口提供了一种类型安全的方式。我们称这些为“牌组”。<p>代理可以调用其他代理，每个代理可以根据你的任务设计适合的模型参数。<p>此外，链中的每一步都会自动进行评估，我们称之为“评分器”。评分器是另一种牌组类型……但它旨在评估和打分对话（或单个对话轮次）。<p>我们还可以在每个牌组的基础上定义测试代理，旨在模拟你的代理可能面临的场景，并生成合成数据供人类或评分器进行评分。<p>在Gambit之前，我们曾构建了一个基于LLM的视频编辑器，但对结果不满意，这促使我们走上了改善推理时间和LLM质量的道路。<p>我们知道它缺少一些显而易见的部分，但我们希望将其发布出来，看看它能如何帮助人们或引发讨论。我们对它在一些早期设计合作伙伴中的表现感到非常满意，我们认为这是一种实现许多有趣应用的方式：<p>- 真正的开源代理和助手，逻辑、代码和提示可以轻松与社区共享。 - 基于评分标准的评估，确保你（例如）不会意外泄露个人身份信息（PII）。 - 在几分钟内启动一个可用的机器人，并利用Codex或Claude Code使用我们的命令行运行器/评分器构建一个相当不错的初始版本，几乎不需要人工干预。<p>如果大家有任何问题或想法，我们会在这里。感谢你们关注我们！<p>演示视频：<a href="https://youtu.be/J_hQ2L_yy60" rel="nofollow">https://youtu.be/J_hQ2L_yy60</a>

OpenAI推出了一个全新的Codex版本（命令行界面），终于支持设备代码认证，因此在无头环境中使用它不再尴尬。同时，他们似乎在此期间禁用了旧的非无头版本。 但是，在工作区中尝试使用时却显示“请联系您的工作区管理员以启用设备代码认证”。这个设置并不明显，而OpenAI的聊天支持表示，我引用一下：“最新的更新需要设备代码认证，这适用于个人ChatGPT账户，但不适用于工作区（商业/企业/教育）用户。” OpenAI的一位实际工作人员将相关问题关闭，标记为“未计划”：https://github.com/openai/codex/issues/9253 难道OpenAI真的决定不再支持在付费工作区计划中使用Codex命令行界面吗？