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我们一直在研发决策自动化技术，这项技术主要应用于企业，用于构建像领域专家一样的系统。 想象一下，基于结构化逻辑和知识的模型，可以被查询以提供可审计和可解释的决策。 最近，我们开始思考这是否能帮助解决一个不同的问题：将基于 LLM 的智能体投入生产。 根据我们的观察（以及我们自己的经验），使用 LangChain、AutoGen 或 CrewAI 等工具让智能体原型运行起来相对容易，但要将其转化为足够可靠和值得信赖、可用于实际使用的东西，则要困难得多。 我们遇到的一些问题包括： * 智能体对相同的输入做出不同的决策 * 推理过程不透明，难以调试或信任 * 工具使用在演示中有效，但在边缘情况下失败 * 产生幻觉或不完整的决策，无法在生产环境中站稳脚跟 * 在采取行动之前，收集缺失信息的能力有限 这让我们思考：如果一个智能体能够整理数据，然后调用一个工具（我们的系统），该系统具有定制的符号模型（由您创建），该模型可以进行推理、提出后续问题（供 AI 智能体或人类回答），并提供确定性、可解释和可重复的结果，这是否有助于弥合通往生产的差距？这样会更值得信赖吗？ 我们试图了解这种方法是否真的对实际的智能体实现有用，如果是，适用于哪种类型的决策或工作流程。 非常感谢任何从事基于智能体系统开发的人分享经验： * 你们构建了什么？ * 你们有将任何东西投入生产吗？ * 在这个过程中，什么是最困难的？ * 您认为确定性、一致性或可解释性在哪里最重要？ 我们不打算销售任何东西，因为我们还需要做很多工作才能使产品对开发人员更友好，只是想知道这个想法是否可行，并向构建智能体的人学习。 提前感谢任何愿意分享的人。

如果你要出售一个没有收入但有一些自然流量的小型副业项目（大约每月 400 次页面浏览量，150 个独立访客——它已经上线大约 7 个月了），你会选择在哪里出售？我现在需要专注于能赚钱的事情，但又不想直接放弃我一直在做的这个项目。<p>谢谢！

我叫 Alex Chen。多年来，我一直通过 Skype 的按分钟付费服务进行国际研讨会和客户电话会议——直到 2025 年 5 月的一个早上，Skype 悄悄地停止了经典的呼出/呼入通话。我的银行验证、客户支持会话和深夜演示全都停了下来。 由于对无休止的应用程序安装和令人困惑的订阅套餐感到沮丧，我开始构建一个简单的仅限浏览器的拨号器，它能完成 Skype 所做的一切——甚至更多： * **呼出电话**，拨打 200 多个国家/地区的任何手机或座机，每分钟低至 0.02 美元 * **呼入电话**，通过您可以在应用程序内购买的本地虚拟号码（DID）——直接在您的浏览器中响铃和接听 * **零设置**：无需下载，无需插件，只需在 Chrome、Firefox、Edge 或 Safari 中使用 WebRTC * **即用即付**：无合同，无隐藏费用，信用额度永不过期 Ubophone 现已上线，网址为 https://ubophone.com。我很乐意听到您的反馈：用户体验如何？通话或响铃时有任何问题吗？非常感谢您的反馈！