怎样知道 AI Agent 不是“看起来不错”?一套从 Trace 到 CI 的评测方法
Agent 每次回答和行动都不同,怎样知道新版本真的更好?
由 AI 采访转化而来,每篇都能追到原视频。
Agent 每次回答和行动都不同,怎样知道新版本真的更好?
反洗钱系统发现可疑交易后,模型的判断不能直接变成封锁客户账户的决定。
当 AI 的分析会影响真钱,怎样让人有理由相信结果,而不只得到一张漂亮表格?
AI 能很快做出网站、定制器和报价工具,下一步仍要找到愿意使用和付费的人。
Claude Managed Agents 替开发者托管长时间运行和调度,却不会自动解决产品评测、租户隔离和用户界面。
研究任务要运行十分钟、协调多个步骤,还要给出可检查的结果,怎样从聊天窗口走到可交付的 Agent 工作流?
值班 Agent 为了完成工单,可能把客户资料写进交接记录,或用管理员权限操作生产数据库。
Agent 已经能替人选择服务并编写应用,为什么部署时仍要主人回来注册账号、复制密钥?
自动研究 Agent 可以不停写代码和运行实验,但长时间搜索仍可能停在原地。
金融 Agent 给出糟糕答案后,团队往往不知道该改提示、工具还是评测。
交互式命令行给人看的选项,在 Agent 眼里可能只是不断重绘的屏幕,程序甚至不会报错。
Agent 写代码的速度提高后,验证往往仍要等到提交和 CI 阶段,错误因此需要来回修补。