Agent时代编程风格的范式转变

[wdong]

这阵子折腾agent, 开始折腾出一些感觉来了。 一般的agent不可怕，可怕的是写程序的agent。写一般程序的agent也不可怕，其实真正可怕的只有一种agent，就是能改进自己程序的agent。我这个帖子要说的是，人和agent关于程序好坏是有不同的定义的。比如，对人来说，python比C++容易。但是对agent来说，同样的程序可能用C++写更容易。下面我根据我仅有的经验做出一个大胆的预测：

在Agent时代，碎片化的程序是好的程序。也就是说，每个文件放一个函数，或者一个什么最小的单元。目的就是修改对象定位到文件后， 在打开文件后面对的信息量尽可能少。然后整个项目分成几千几万个小文件。甚至都有可能数据库相比文件系统会更适合存储程序。

但是编程语言尤其自身的逻辑，范式转换并不意味着编程语言需要有大的改动。其实很多语言已经很碎片化了，比如java的包名可以套很多层。那么agent的范式就是再进一步，每个包就是一个函数，最底层的包名就是函数名。

[hci]

数据库=agent记忆。也是我的观点。数据库将是AI的核心，正如记忆是智能的核心一样。这也是为什么五年前我就开始开发我这个数据库。

Declarative 代码将是最適合agent写的。代码量少，信息集中。

这阵子折腾agent, 开始折腾出一些感觉来了。 一般的agent不可怕，可怕的是写程序的agent。写一般程序的agent也不可怕，其实真正可怕的只有一种agent，就是能改进自己程序的agent。我这个帖子要说的是，人和agent关于程序好坏是有不同的定义的。比如，对人来说，python比C++容易。但是对agent来说，同样的程序可能用C++写更容易。下面我根据我仅有的经验做出一个大胆的预测：

在Agent时代，碎片化的程序是好的程序。也就是说，每个文件放一个函数，或者一个什么最小的单元。目的就是修改对象定位到文件后， 在打开文件后面对的信息量尽可能少。然后整个项目分成几千几万个小文件。甚至都有可能数据库相比文件系统会更适合存储程序。

但是编程语言尤其自身的逻辑，范式转换并不意味着编程语言需要有大的改动。其实很多语言已经很碎片化了，比如java的包名可以套很多层。那么agent的范式就是再进一步，每个包就是一个函数，最底层的包名就是函数名。

[TheMatrix]

这阵子折腾agent, 开始折腾出一些感觉来了。 一般的agent不可怕，可怕的是写程序的agent。写一般程序的agent也不可怕，其实真正可怕的只有一种agent，就是能改进自己程序的agent。我这个帖子要说的是，人和agent关于程序好坏是有不同的定义的。比如，对人来说，python比C++容易。但是对agent来说，同样的程序可能用C++写更容易。下面我根据我仅有的经验做出一个大胆的预测：

在Agent时代，碎片化的程序是好的程序。也就是说，每个文件放一个函数，或者一个什么最小的单元。目的就是修改对象定位到文件后， 在打开文件后面对的信息量尽可能少。然后整个项目分成几千几万个小文件。甚至都有可能数据库相比文件系统会更适合存储程序。

但是编程语言尤其自身的逻辑，范式转换并不意味着编程语言需要有大的改动。其实很多语言已经很碎片化了，比如java的包名可以套很多层。那么agent的范式就是再进一步，每个包就是一个函数，最底层的包名就是函数名。

碎片化的程序是人编还是机器编？

[wass]

这阵子折腾agent, 开始折腾出一些感觉来了。 一般的agent不可怕，可怕的是写程序的agent。写一般程序的agent也不可怕，其实真正可怕的只有一种agent，就是能改进自己程序的agent。我这个帖子要说的是，人和agent关于程序好坏是有不同的定义的。比如，对人来说，python比C++容易。但是对agent来说，同样的程序可能用C++写更容易。下面我根据我仅有的经验做出一个大胆的预测：

在Agent时代，碎片化的程序是好的程序。也就是说，每个文件放一个函数，或者一个什么最小的单元。目的就是修改对象定位到文件后， 在打开文件后面对的信息量尽可能少。然后整个项目分成几千几万个小文件。甚至都有可能数据库相比文件系统会更适合存储程序。

但是编程语言尤其自身的逻辑，范式转换并不意味着编程语言需要有大的改动。其实很多语言已经很碎片化了，比如java的包名可以套很多层。那么agent的范式就是再进一步，每个包就是一个函数，最底层的包名就是函数名。

现在人写的code已经是这样的，一个file没有几行code

[freewind23]

数据库=agent记忆。也是我的观点。数据库将是AI的核心，正如记忆是智能的核心一样。这也是为什么五年前我就开始开发我这个数据库。

Declarative 代码将是最適合agent写的。代码量少，信息集中。

什么数据库？跟现在市场上的有什么不同？

[hahan]

数据库=agent记忆。也是我的观点。数据库将是AI的核心，正如记忆是智能的核心一样。这也是为什么五年前我就开始开发我这个数据库。

Declarative 代码将是最適合agent写的。代码量少，信息集中。

问题还是reasoning
怎么把碎片化的程序piece together?
Llm有这个reasoning的能力吗

智能的核心是reasoning

[fantasist]

不一定，越长的sequence越容易出错。agent先把high level API用好再说吧。
我认为AI写程序也还是需要hierachy的。

[hahan]

不一定，越长的sequence越容易出错。agent先把high level API用好再说吧。
我认为AI写程序也还是需要hierachy的。

别说API了
先把input/ output format 搞好再谈sequencing 吧
看起来都遥遥无期

[fantasist]

别说API了
先把input/ output format 搞好再谈sequencing 吧
看起来都遥遥无期

chatgpt的json format不好用吗？已经出来好多个月了。（我没仔细验证过）

[hahan]

chatgpt的json format不好用吗？已经出来好多个月了。（我没仔细验证过）

还是reliability 的问题

[hci]

数据库就是用来逻辑推理的。Datalog

Ll M解决的是知觉问题。知觉是智能的第一步。知觉能装成推理。不懂心理学的会被骗。现在社会就是这个状态。

Psych101超出了绝大多数人的知识面。就这。

问题还是reasoning
怎么把碎片化的程序piece together?
Llm有这个reasoning的能力吗

智能的核心是reasoning

[hci]

Datalog

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Datalog

上面列了一堆实现，其中就有我的，叫Datalevin

什么数据库？跟现在市场上的有什么不同？

[hahan]

数据库就是用来逻辑推理的。Datalog

Ll M解决的是知觉问题。知觉是智能的第一步。知觉能装成推理。不懂心理学的会被骗。现在社会就是这个状态。

我特意用的是reasoning而不是逻辑推理
你这个直觉指的是啥

[hci]

知觉，perception

这就是为什么最早的神经网络叫perceptron。因为是一个心理学家搞出的东西。他知道他在干啥。

我特意用的是reasoning而不是逻辑推理
你这个直觉指的是啥

[hahan]

知觉，perception

这就是为什么最早的神经网络叫perceptron。因为是一个心理学家搞出的东西。他知道他在干啥。

举个具体例子说说啥属于perception

[hci]

Reasoning 就是推理。

推理用何种逻辑，关系不大。

我特意用的是reasoning而不是逻辑推理
你这个直觉指的是啥

[hci]

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Perception

一句话，就是知道感觉到的是什么东西。把外部刺激变成内在表征。

看到一个图，知道上面画的是美女。就这。

反过来，说美女，就画个美女图出来，不过是倒過來而已。都是知觉。

举个具体例子说说啥属于perception

[hahan]

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Perception

一句话，就是知道感觉到的是什么东西。把外部刺激变成内在表征。

看到一个图，知道上面画的是美女。就这。

反过来，说美女，就画个美女图出来，不过是倒過來而已。都是知觉。

好了
那就是说llm解决不了知觉了
一个小孩不需要学习几亿张桌子
抽取几十亿个特征
才认出眼前是一个桌子
也就是说 直觉是built in 的东西的
或者只是不是llm或者ml那样学出来的

[mmking]

然，被数据喂出来的东西，和真的智能还是有质的区别的

好了
那就是说llm解决不了知觉了
一个小孩不需要学习几亿张桌子
抽取几十亿个特征
才认出眼前是一个桌子
也就是说 直觉是built in 的东西的
或者只是不是llm或者ml那样学出来的

[hci]

Llm就是解决一个知觉问题。

现在的Llm解决这个解决得好不好，那是另外一个问题。我认为算初步解决了，相信以后会解决得更好。

但就算完全解决了，也只是智能的初级阶段。

我就是这个意思，这当然也是心理学主流观点。并不出奇。

当然社会还没认识到这个观点，也不承认。如此而已。

好了
那就是说llm解决不了知觉了
一个小孩不需要学习几亿张桌子
抽取几十亿个特征
才认出眼前是一个桌子
也就是说 直觉是built in 的东西的
或者只是不是llm或者ml那样学出来的