为什么“AI Agents”还没有真正到来？
这个热门概念背后，藏着一个尴尬的现实。
首先是定义的混乱。当人们谈论“Agent”时，究竟在说什么？有人认为它应该能替我们完成具体任务，有人则把它理解为配备工具的LLM循环系统。你甚至能找到211种不同的定义！这种概念的模糊性，让整个讨论充满了误解和混乱。
更深层的问题在于AI的“轻信性”。想象一下：一个无法分辨真假的助手，如何能真正地为我们做出可靠决策？Google Search最近就闹了个笑话——它认真地描述了一部根本不存在的《疯狂动物城2》，原来是把同人小说当真了。
这种“轻信”也导致了提示注入问题的持续存在。自2022年9月我们就开始讨论这个问题，但2024年已经过去，似乎仍未看到实质性的突破。
渐渐地，我们意识到：真正有用的AI Agent可能得等到AGI（通用人工智能）实现之后。因为要构建一个能准确辨别信息真假的模型，这个门槛实在太高了。
所以，当我们谈论“Agent即将到来”时，也许应该先问问自己：在解决这些根本性问题之前，我们期待的究竟是真实的未来，还是一个美好的幻想？
网页链接
#AI创造营##Agent#
这个热门概念背后，藏着一个尴尬的现实。
首先是定义的混乱。当人们谈论“Agent”时，究竟在说什么？有人认为它应该能替我们完成具体任务，有人则把它理解为配备工具的LLM循环系统。你甚至能找到211种不同的定义！这种概念的模糊性，让整个讨论充满了误解和混乱。
更深层的问题在于AI的“轻信性”。想象一下：一个无法分辨真假的助手，如何能真正地为我们做出可靠决策？Google Search最近就闹了个笑话——它认真地描述了一部根本不存在的《疯狂动物城2》，原来是把同人小说当真了。
这种“轻信”也导致了提示注入问题的持续存在。自2022年9月我们就开始讨论这个问题，但2024年已经过去，似乎仍未看到实质性的突破。
渐渐地，我们意识到：真正有用的AI Agent可能得等到AGI（通用人工智能）实现之后。因为要构建一个能准确辨别信息真假的模型，这个门槛实在太高了。
所以，当我们谈论“Agent即将到来”时，也许应该先问问自己：在解决这些根本性问题之前，我们期待的究竟是真实的未来，还是一个美好的幻想？
网页链接#AI创造营##Agent#
