一周热榜

我正在构建一个客户服务平台，但遇到了很大的挫折。“AI代理”的演示和教程总是看起来很华丽，但将混乱的、非结构化的用户意图与严格的、事务性的内部流程结合起来的现实却充满了棘手的边缘案例。 我感觉我花费80%的工程精力在建立防护措施，以防止幻觉或灾难性的逻辑失败，真正用于推出功能的时间却只有20%。 我想问问那些在实际项目中有经验的人（请只分享生产级的经验）： 你们是否发现了在严格的业务确定性与大型语言模型的概率特性之间的真正“甜蜜点”？ 还是说我们只是在强行将一个随机的令牌预测器逼迫成有限状态机，而实际上这只是对关键任务工作流程的不可持续的炒作？ 我希望听到的是实战故事和现实检验，而不是理论上的推介。

一个简单的 Apify 演员，用于抓取网站并将其索引到谷歌的新 Gemini 文件搜索 API（于 11 月 6 日推出）。 工作流程：抓取 → 清理内容 → 上传到 Gemini → 获取带有自动引用的永久可查询知识库。 技术方案： - 从 5 个 Apify 原生抓取器中智能选择抓取器 - 自动清理内容（去除导航、广告和多余信息） - 上传到 Gemini 文件搜索（持久存储） - 按页面计费的 PPE 定价（起价 $0.02，每页 $0.0015） 潜在的使用案例： - 将文档转化为 AI 聊天机器人 - 使公司维基自然可搜索 - 构建 RAG 应用，无需管理向量数据库 基本上，通过 Apify 抓取器运行 AIO，简化您的 Gemini 文件搜索 RAG 数据摄取。 这是我在一个周末为 Apify 100 万演员挑战构建的。它是我的第一个 Apify 演员，所以很想知道这个定价是否合理。 请注意，由于挑战的限制，有一个禁止抓取的网站列表过滤器。该限制将在挑战结束后解除（2026 年 1 月 31 日）。

我以前使用过 shell 脚本，但大多是在比较有限的情况下，主要是利用其他人的开源脚本来完成特定任务，或者偶尔用来清理硬盘。<p>具有讽刺意味的是，现在代理程序在编码方面确实表现出色，我发现自己“编写”的 shell 脚本越来越多。<p>这些脚本稳健、可移植，几乎可以在我关心的任何环境中运行。代理程序非常擅长生成这些脚本，它们执行速度快，非常适合自动化。<p>我最终得到了一个不断增长的自动化集合，围绕简单的交互式 shell 脚本菜单构建，这些菜单处理我经常做的事情。当我想要改进某个脚本、添加分支逻辑或调整行为时，我只需请求 AI 对脚本进行修改，然后继续进行。我对此非常喜欢。<p>这对我来说感觉像是 shell 脚本的复兴。<p>我很好奇其他人是否也经历了同样的转变，还是我陷入了某种奇怪的泡沫/反模式。