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朋友们总问我，我是怎么能对人工智能保持如此不合常理的了解的。说实话：我一直在“末日滚动”，但很有效率。我在一堆网站之间跳来跳去，像个小精灵一样快速浏览，并试图把点连成线。 然后我突然想到：如果我让小人工智能记者们替我做这些事呢？ 于是我创建了它们。四个智能体，各有分工： 1）Hacker News 智能体——在热门故事、Ask HN 和 Show HN 爆发之前就嗅探到它们。 2）GitHub 智能体——追踪所有语言的趋势代码库。找到你假装最先发现的工具。 3）Reddit 智能体——潜伏在 r/Ollama、r/accelerate、r/singularity 等多个子版块。捕捉来自前线的真实讨论。 4）ArXiv 智能体——阅读艰涩的研究，这样你就不必了。将“定理 3.2”转化为“这就是它重要的原因”。 然后，编辑智能体介入。 它合并报告，删除重复内容，发现跨平台的模式，并将其编织成一个真正有意义的叙述。 结果：零废话，最大化信息量。每天早上：精心挑选的故事，附带关于它们为何重要以及如何关联的快速、智能的分析。 两周后，喝了无数杯咖啡：BAAM——Ilia's Corner 诞生了。 一份完全由智能体驱动的每日新闻通讯。

一种事件优先的工作流，通过将事件存储为事实来源，并从事件流构建读取模型，从而无需 Kafka 和 CDC。 欢迎社区对这种简化数据架构的方法提出反馈意见。

我一直被朋友们告知不要使用人工智能，因为这会破坏环境。我为此争论过，但也许我错了？ 我相信在 Hacker News 上会有一些有价值的见解。我们应该如何看待这个问题？