OpenAI··29 天前
GPT-6 系列模型指南
A model guide for the GPT-6 family
OpenAI 于 2026 年 10 月发布的产品指南，面向创业者，讲如何选择 GPT-6 系列模型、调节推理力度、改进提示与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。文中含 TL;DR 与“在生产环境中有效运行”等章节，主题是在控制时间与成本的同时获得较好结果。
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- 值得看
- 所属主题
- 整理中
- 收录时间
- 2026-10-26
推荐阅读
提醒：别继续旧对话，改开新会话
ATM do not continue old chats - create new sessions
r/ClaudeAI 社区帖子，作者称恢复冷会话时存在 bug，一条只有三条消息的对话在恢复后可能几秒内耗尽 5 小时用量上限，因此建议改为新建会话。评论区讨论这是否属于 bug，还提到长对话历史每次都要消耗大量 token，以及可用插件在缓存冷时加锁、预热缓存或离线压缩对话记录等做法。适合正在用 Claude Code 或 Claude 对话功能、关注用量限制与 token 消耗的人阅读。
Harness 工程入门 101：LLM 是大脑，harness 是身体
Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body
一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。
你的智能体究竟需要多少记忆？
How Much Memory Does Your Agent Actually Need?
这是 IBM Research 关于 ALTK-Evolve 的系列文章之一，承接上一篇关于“如何投递智能体自蒸馏准则”的对比，转而讨论“该给多少”的问题。文中称将评估扩展到八个模型（从 30B 稠密模型到前沿闭源系统），主要发现是智能体记忆并非一个可开关的功能，而是需要按模型校准的“剂量”；摘要中提及 ALTK-Evolve 让智能体从自身过往轨迹中提炼可复用的准则。
模型路由很简单，直到它不再简单
Model Routing Is Simple. Until It Isn’t.
IBM Research 作者撰写的企业类文章，发布于 2026 年 7 月 15 日，讨论在智能体系统中构建模型路由的复杂性。作者指出多数路由系统把模型选择当作分类问题，但在实际构建中它更像系统优化问题；文中以在 AppWorld 测试集 417 个任务上用同一 CodeAct 智能体运行的结果为例，说明缓存等因素会使按标价的成本比较失效。
GPT-6 更佳的提示缓存
Better prompt caching for GPT-6
OpenAI 的产品类文章，介绍 GPT-6 在提示缓存方面的改进，包括更高的缓存命中率、新的诊断工具、显式断点以及用于降低延迟和成本的控制项。文中说明这些工具旨在帮助持久运行的智能体运行更快、成本更低，并涉及缓存监控与缓存未命中诊断。