2026-01-10 00:23:08

Optimisasi agen berbasis jejak terdengar sederhana secara teori, tetapi kompleksitas implementasi sering kali diremehkan. Mereka yang memulai perjalanan di bidang ini harus tahu: implementasi dasar dari sekitar 18 bulan yang lalu dengan cepat mengungkap kerentanan skala yang kritis. Pelajaran praktisnya? Mulailah dengan minimal, uji secara menyeluruh, lalu tambahkan fitur yang lebih canggih secara bertahap. Pendekatan iteratif ini membantu mengidentifikasi titik kegagalan sebelum menyebar secara besar-besaran. Kesenjangan antara konsep dan eksekusi tetap menjadi tantangan utama.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

20 Suka

Hadiah
20
8
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

StableGeniusDegen

· 5jam yang lalu

Itu lagi pola "mulai dari yang sederhana lalu menjadi lebih kompleks" lagi, meskipun terdengar santai, sebenarnya paling banyak menimbulkan masalah, kan?

Lihat AsliBalas0

Gm_Gn_Merchant

· 9jam yang lalu

Benar-benar paling mudah adalah berbicara di atas kertas, baru sadar apa itu kompleks saat benar-benar melakukannya... 18 bulan yang lalu, orang-orang itu pasti banyak mengalami kerugian.

Lihat AsliBalas0

RugDocDetective

· 01-10 00:53

Teori Waduh sangat jauh dari kenyataan, aku sudah tahu akan seperti ini

Lihat AsliBalas0

EthMaximalist

· 01-10 00:46

Sebuah lagi lubang "teori sederhana praktik kompleks", optimisasi berbasis jejak benar-benar harus dimulai dari meminimalkan, jika tidak, baru menyadari masalah skala setelah 18 bulan akan terlalu terlambat

Lihat AsliBalas0

MidnightSnapHunter

· 01-10 00:37

Aduh, lagi-lagi teori ini—perbedaan antara teori dan realisasi, sudah menjadi pembicaraan lama dan klise.

Lihat AsliBalas0

Lonely_Validator

· 01-10 00:36

Hmm, pernyataan ini cukup dapat dipercaya. Saya sebelumnya pernah mengalami kerugian karena ingin langsung mendapatkan hasil maksimal, sekarang saya selalu mulai dengan kerangka minimal untuk menjalankan semuanya terlebih dahulu sebelum melangkah lebih jauh.

Lihat AsliBalas0

BrokenYield

· 01-10 00:32

sejujurnya, kerumunan "mulai minimal" selalu mengalami kerugian ketika prototipe mereka mencapai likuiditas nyata. sudah melihat film ini 18 bulan yang lalu, melihatnya bulan lalu... risiko sistemik tidak peduli dengan peta jalan iteratif Anda, jujur saja

Lihat AsliBalas0

SchrodingerPrivateKey

· 01-10 00:32

Ini lagi-lagi pola "berbicara di atas kertas vs neraka nyata", trace-based ini terdengar sederhana tapi kenyataannya penuh kekacauan

Lihat AsliBalas0