最近大家都在热议人工智能代理，对吧？但实际使用时，它们往往达不到预期效果。我这里有一篇文章分析了其中的原因。你觉得怎么样？ **10分钟后见分晓！** - 为什么人工智能代理还不完美 - 实际应用中遇到的局限性 - 使用人工智能代理的务实方法 --- ### 复合错误的陷阱 人工智能代理最大的问题在于错误的累积。即使单个步骤的准确率达到95%，10步之后，整体准确率也会下降到0.95¹⁰ = 60%。20步之后，则会下降到36%。由于现实世界的任务通常涉及数十个步骤，即使是单个错误也会影响最终结果。 ### 为什么幻觉会致命 当人类直接使用人工智能时，如果发现异常情况，他们可以纠正错误。然而，当智能体自主运行时，它们无法确定幻觉是否真的是幻觉。它们可能会调用不存在的API、引用不存在的文件，并基于错误信息进行下一步操作。这些错误会不断累积，最终导致整个输出结果毫无用处。 ### 上下文窗口的局限性 随着任务的进行，先前交互的上下文会逐渐模糊。早期达成的共识会被遗忘，或者已经失败的方法会被重新尝试。即使当前的LLM上下文窗口不断扩展，评估和保留信息相关性的能力仍然有
最近大家都在热议人工智能代理，对吧？但实际使用时，它们往往达不到预期效果。我这里有一篇文章分析了其中的原因。你觉得怎么样？ **10分钟后见分晓！** - 为什么人工智能代理还不完美 - 实际应用中遇到的局限性 - 使用人工智能代理的务实方法 --- ### 复合错误的陷阱 人工智能代理最大的问题在于错误的累积。即使单个步骤的准确率达到95%，10步之后，整体准确率也会下降到0.95¹⁰ = 60%。20步之后，则会下降到36%。由于现实世界的任务通常涉及数十个步骤，即使是单个错误也会影响最终结果。 ### 为什么幻觉会致命 当人类直接使用人工智能时，如果发现异常情况，他们可以纠正错误。然而，当智能体自主运行时，它们无法确定幻觉是否真的是幻觉。它们可能会调用不存在的API、引用不存在的文件，并基于错误信息进行下一步操作。这些错误会不断累积，最终导致整个输出结果毫无用处。 ### 上下文窗口的局限性 随着任务的进行，先前交互的上下文会逐渐模糊。早期达成的共识会被遗忘，或者已经失败的方法会被重新尝试。即使当前的LLM上下文窗口不断扩展，评估和保留信息相关性的能力仍然有
