Um agente que combina vários modelos de IA, na verdade, enfrenta desafios em termos de precisão.

Por que isso? Porque há pontos de seleção demais.

・Qual ferramenta usar
・Como construir a consulta de pesquisa
・Como filtrar os resultados

Quanto mais amplo for o espectro de solicitações do usuário, maior será a variação neste processo de seleção. Como resultado, a precisão tende a diminuir.

Neste momento, um único Agente é de longe mais estável. Se a tarefa for clara, uma configuração simples vence.

Bem, como é um modelo de aprendizado, provavelmente será melhorado no futuro, mas neste momento, "complexo = alto desempenho" não é verdade.

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SmartContractPlumber

· 6h atrás

Isto não é apenas um velho problema de controlo de permissões com uma nova aparência? Vários modelos interligados, cada ponto de decisão é uma vulnerabilidade potencial, e o próprio processo de escolha é como se não tivesse sido feita uma verificação formal.

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RiddleMaster

· 6h atrás

Esse é o problema, empilhar múltiplos modelos definitivamente não é a solução. Quanto maior a complexidade, mais opções de escolha, e no final acaba sendo um desastre.

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ColdWalletGuardian

· 6h atrás

Coisas complexas, na verdade, são mais propensas a falhar, isso eu já percebi há muito tempo.

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