首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
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AI確實存在一些非常現實的問題，從倫理問題到其可能對環境造成的影響。有些人甚至選擇完全不與它互動。但如果你打算使用大型語言模型，那麼學會如何更快、更有效率地獲得你想要的結果，不僅對你有好處，對過程中消耗的能源也可能更有益。以下這些技巧將幫助你入門。
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Трамп высказался о непростом решении по Ирану09:14