围绕 ComfyUI,大家讨论最多的是节点、工作流、算力这些,真正去看缓存细节的人其实不多。但只要你开始在一台机器上堆多个模型、多个 LoRA、多个 workflow,缓存策略就会直接决定这几件事: 你是算力浪费,还是把显存 / 内存用在刀刃上; 容器会不会莫名其妙 OOM; 工作流切换时,是“秒级热身”还是“从头再来”。 这篇文章只做一件事:把 Comfy…
过去一年,AI Agent 从狂热逐渐回归理性。在企业级应用和垂直行业落地中,我们看到了一个趋势: 在行业中,纯粹依靠 Agent 自主决策的构想,正在被「Workflow + Agent」的混合模式所取代。 对于我们一线的同学来说,最重要的是要去解决实际问题。 当前我们能看到的行业 Agent 大多数实际落地的逻辑是: 行业 Agent 的壁垒在于行业 K…
最近 DeepSeek 的 OCR 论文里有个有趣的想法:用光学压缩来模拟人类的记忆遗忘机制。 这个思路很巧妙。他们注意到人类记忆和视觉感知都有个共同特点:距离越远,信息越模糊。一小时前的事记得清楚,一年前的事几乎忘光;10 厘米的东西看得清楚,20 米外的东西就模糊了。 DeepSeek 把这个生物学现象转化成了工程实现:近期对话用高分辨率保存,一周前的对…
最近在体验一些 AI Agent 的产品,有一个比较感受:大多数的 AI Agent 最终都是一个或多个工作流,原本我们想象的那种完全自主、能够独立思考和决策的 AI Agent 很少。 从而也就无法看到一句话就完成所有的事情,需要有专业的人在旁边盯着。 甚至出现了一个新的名词:大模型善后工程师 并且那种自动多的 AI Agent ,面对的大多数是对于幻觉,…
最近经常会和 AI Agent 聊天,使用 AI 编程,并且也会和正在用 AI Agent 的朋友聊天,发现大家 AI Agent 的期待值和实际体验之间,存在着相当大的落差。 换句话说,大家觉得 Agent 不怎么聪明。 1. AI Agent 到底哪里不聪明 可能是以下的方面: 业务理解能力差。很多 AI Agent 看起来能对答如流,但一涉及到具体业务…