我正在为代理构建一个股票市场 API。 想象一下：为 Perplexity Finance 提供支持的后端。 去年它只有一个端点，服务于一个早期用户。在经历了许多早起和熬夜后，它迅速增长。 今天 @findatasets 有 25 个端点，每天处理数百万个请求。 这是我建造过的最难的系统，也是最有成就感的。 迫不及待想向大家展示接下来会发生什么。

我正在每天升级Dexter的任务规划。 我们当前的系统很好地处理复杂的财务查询，而我们才刚刚开始。 今天的规划工作方式： 1 • 分析查询 2 • 生成任务 3 • 创建子任务 4 • 选择最佳工具 接下来：添加一个反思步骤，以便Dexter可以验证计划，发现失败，并在需要时重新规划。 所有代码都是公开的。如果你有想法，请发送拉取请求。

Dexter 现在快了 73%。 变化如下： • 更简单的任务规划 • 缓存工具输出 • 更简短的总结 LLM 调用减少了一半以上。 成本也下降了。 接下来：更智能的模型选择，以便每个任务使用正确的 LLM。