En réalité, les agents qui combinent plusieurs modèles d'IA ont des problèmes de précision.

Pourquoi ? Parce qu'il y a trop de points de choix.

・Quel outil utiliser ?
・Comment construire une requête de recherche
・Comment affiner les résultats

Plus la portée des exigences des utilisateurs s'élargit, plus il y a de variations dans ce processus de sélection. En conséquence, la précision a tendance à diminuer.

Pour l'instant, un seul Agent est de loin plus stable. Si la tâche est claire, une configuration simple l'emporte.

Eh bien, c'est un modèle d'apprentissage, donc il s'améliorera probablement à l'avenir, mais pour le moment, cela signifie que "complexe = haute performance" n'est pas vrai.

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SmartContractPlumber

· Il y a 6h

N'est-ce pas le vieux problème du contrôle d'accès déguisé ? Plusieurs modèles assemblés, chaque point de décision étant une vulnérabilité potentielle, le processus de choix lui-même est comme s'il n'y avait pas de Vérification formelle.

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RiddleMaster

· Il y a 6h

C'est là le problème, empiler plusieurs modèles n'est pas une solution. Plus la complexité est grande, plus il y a de choix, et au final, cela devient un désastre.

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ColdWalletGuardian

· Il y a 6h

Les choses compliquées ont plutôt tendance à mal tourner, je l'ai remarqué depuis longtemps.

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Ser_APY_2000