40 亿参数模型如何用不到 500 美元的训练,胜过 2350 亿参数模型?
金融 Agent 答错,不一定是模型不懂金融,也可能是它编造表名、查询过宽或遇错后重复同一动作。
金融 Agent 答错,不一定是模型不懂金融,也可能是它编造表名、查询过宽或遇错后重复同一动作。
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?
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。
同一套数据服务接入 Agent 后,人类熟悉的命令行习惯可能让任务卡住或反复猜错参数。
开发者想在自己的应用里使用 Codex,不必从头重建线程、工具和工作区管理。
Agent 不只返回文字,还要运行代码、安装依赖、保存文件并继续上一步的工作。
Agent 遇到没有现成工具的任务时,怎样在运行中补充能力?
Jeremy Adams 想做一台便宜、开放且自己能理解的个人 Agent,于是用旧 Raspberry Pi 处理消息、工具和本地数据,把语言模型推理留在云端。
Agent 运行不只需要对话历史,还需要保存文件、依赖和执行环境。
Agent 连接多个 MCP Server 后,工具定义和返回结果容易挤满上下文,怎样保留远程连接能力又减少不必要的加载?
并非每个 AI 任务都需要生成一段回答:语音指令可能只需判断对象、动作和何时执行。
Agent 一次任务可能调用多个工具、中途报错并继续尝试,模型本身并不负责安排全部过程。