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为什么开发一个 AI Agent 看似容易,但真正让它「好用」却如此困难?技术瓶颈主要在哪里?

先写一个短的结论。

那就是AI Agent = 多个AI大模型 + 接口 + Prompt工程 + 业务梳理 而这里面其实做AI Agent的公司大多只能在Prompt工程上面下功夫,因为他们的财力几乎搞不出一个可用的AI大模型,并且想要AI Agent效果好,那就必须得用那几个数得上的AI大模型,比如编程用Claude 4, Gemini 2.5 Pro,其他还有OpenAI的API,这么一算,其实DeepSeek的API都算是性价比很高的那一款了。

但是再往下的基本上就很难用了,有些可能在…。

为什么开发一个 AI Agent 看似容易,但真正让它「好用」却如此困难?技术瓶颈主要在哪里?

2025-06-19 10:55:14浏览:99次
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如果病人不出,那就是谁打的120谁出。 比出钱更郁闷的,是你
在数据库领域大有可为。 比如最近刚发布2.2.0的全模态数据
关注了这个问题好久,怎么一个回答都没有……那我抛砖引玉吧。
一个人创业的话,不建议你搞这么重的工具栈。 收入不明朗,但
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