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我讨厌买笔记本电脑。得同时开着 20 个 Chrome 标签页，交叉比对配置参数，还要查价格。“2026 年最佳笔记本电脑”之类的榜单都是为了赚佣金，根本没用。而且价格一变，这些榜单就过时了。 我开发了一款 App，输入“1200 美元以下适合编程的轻薄笔记本电脑”这样的需求，它就能返回精选推荐，并附有最新的价格和推荐理由。目前支持笔记本电脑和手机。 设计理念：用户旅程 = 机会的收缩/扩张。探索 → AI 筛选 → 候选清单 → 比较。每次交互都会通过 LLM 更新推荐结果。 我们避开了聊天机器人的陷阱。将 LLM 作为基础，但保留了良好的移动端用户体验（卡片式、滑动、导航）。 不确定这是否比手动搜索更好。欢迎诚实反馈。iOS App：<a href="https://apps.apple.com/us/app/great-recs/id6756940360">https://apps.apple.com/us/app/great-recs/id6756940360</a>

我想尝试一下多智能体工作流程——有时候我能让一个智能体的工作流程非常顺畅，它可以独立完成我知道需要完成但需要大量代码的工作。它会运行一段时间，然后我需要在浏览器中验证它是否真的有效，并从那里迭代/调试。或者我有 3 种不同的方法想尝试，我可以让 AI 只做一种，看看它是否与前端配合良好，如果不行就快速回滚。 我希望能够在它运行时同时处理另一个智能体，否则我只能坐在那里等待。 问题是我们的环境实际上不允许同时运行我们应用程序的多个实例——我们的前端很重，需要大量的内存，所以即使我们想办法运行多个后端，内存也会成为一个问题。 似乎很多多智能体工作流程都使用 CLI 工具——这很有道理。有人在 Web 端取得成功了吗？也许也包括一些浏览器自动化？