当前位置: 首页 >
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?_四川省广元市旺苍县养量船埃林业用具有限公司
- duckdb的性能如何?
- 你在什么情况下需要写 shell ?
- 如何评价高圆圆的身材算是美女类型的吗?
- 吴柳芳的真实水平如何?
- 我的世界怎么租一个四个人的服务器?
- Rust 使用 Result 的错误处理方式与 Golang 使用 error 的方式有什么本质区别?
- 各位都在用Docker跑些什么呢?
- 最适合个人使用的Linux桌面发行版是哪个?
- 公立医生帮联系民营救护车,800 公里收费 2.8 万元,收费合理吗?救护车收费标准是什么?
- 阿里网盘为什么没有动静了?
联系我们
邮箱:
手机:
电话:
地址:
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?
作者: 发布时间:2025-06-22 09:40:16点击:
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…。
新闻资讯
-
2025-06-20如何看待 Rust 写的 PNG 解码器比 C 实现更快?
-
2025-06-20如何评价腾讯元宝桌面端使用 Rust 的 Tauri 框架?
-
2025-06-20央企的信创,是否有必要把 spring 替换成国产的 solon ?
-
2025-06-20Golang是不是代替了PHP以前的生态位啊?
-
2025-06-20FastApi性能是否真的接近Go?
-
2025-06-20为什么年轻的肉体让人沉迷?
相关产品