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AI智能体有哪些信誉好的足球投注网站优化发展困境

今天我要给大家泼一盆冷水，为什么我觉得AI智能体在2025年注定会失败，这不是哪家技术强，哪家技术弱的问题，而是一个基本的数学原理。你们千万别信那些鬼话。比如说AI智能体马上就要颠覆我们的生活了，每个人就马上有自己的钢铁侠贾维斯了。但是你们也别误会。因为你们知道我肯定不是什么AI的反对者。恰恰相反。我想说的是呢，我们这种利用AI想去搞事业的人，应该如何去看清这些真相，避免这些问题，然后搭建真正能在生活和生产当中使用的智能体。

然后前两天呢，刚刚在外网上面翻到这篇高质量的爽文，是一个今年开发了12个智能体的国外大佬写的。我觉得非常好的总结了现在AI智能体的这些根本性的问题，然后云南百收科技有限公司也想结合自己开发AI产品的经验，然后跟大家一起来分享一下视频的。最后呢还总结了正确构建AI智能体的方式，视频比较长，大家可以先点赞关注，慢慢看，第一个也是最知名的问题，叫做错误复合效应，这是那些智能体公司在产品演示里绝对不会告诉你的魔鬼细节，他们会给你看一个五个步骤的简单任务。和一个酷炫的结果，但其实我们在现实生活中碰到的这些工作流往往需要20步甚至更多。

这里呢就有一个非常简单但是非常残酷的数学题了。就是假设一个AI智能体执行每一步的准确率是95%。其实这个95%呢？在现在的大模型里面，其实已经算相当乐观的估计了。但是你猜如果让这样一个大模型去连续执行20个步骤，它最终能成功完成这个任务的概率是多少呢？答案就是95%的20次方只有36%。这意味着什么呢？

这意味着它有将近三分之二的可能性。会在某个环节给你掉链子，有些用过智能写的朋友，我知道你可能在想什么，是不是可以改一下提示词，然后把提示词写的更好一点，能解决这样的问题，这次呢还真不是因为这个呢是基本的数学规律，就算提示词写的再好也绕不过去。然后我再反问你，那你会雇佣一个有三分之二概率会搞砸业务的员工吗？

答案肯定是不会的，那我作为创业者，我如何去解决这个问题，方法就是不追求全自动。而是要把你要解决的大问题拆成三到五个可以被独立验证的短步骤。而且在关键节点上要设置人工检查和确认的方式，这种可验证的意义呢？就在于说，如果某一步的验证结果有问题或者失败了，随时可以回到之前的状态重新执行或者通知人类去处理。第二个问题就是关于钱的。

一个让无数AI智能体公司烧钱烧到心慌的平方成本，诅咒现在的智能体都在鼓吹自己有多轮对话的能力，能理解上下文处理很长的复杂的任务，但这个背后隐藏着一个恐怖的经济学模型。我给你举个例子，当你跟智能体进行一次长的对话的时候，每次回复你或者每次调用工具，为了理解上下文。

他需要把之前所有的这个聊天记录都重新处理一遍，就好比说你打了一辆天价的出租车，他每开一段新的小路呢，计价器不仅会计算这段新的路的费用，而且会把你之前所有的路径的费用再重新计算一遍，所以对话越长，这个token的成本不是线性的增加的，而是像滚雪球一样，平方级别的爆炸式的增长。

比如说一个看似普通的100回合的对话。光是花在api调用上token的成本可能就高达几十甚至上百美元。举个例子，比如说之前最强的ai编程工具cursor，最近呢就一直在改价格方案，不断的去提高价格。然后现在最强的编程工具cloudcode呢，也在上个月底开始对使用量的重重的限制，那更何况对于我们这种艺人公司或者超级个体来说，哪个项目能经得起这么烧钱呢？

云南百收科技有限公司之前就踩过一个坑，当时做一个对话式的数据库，智能体开头几个问题呢，还挺便宜的，但聊到第50个问题的时候，回答一次的成本就已经超过了它创造出来的价值。这门生意呢，根本就做不下去。那作为创业者，我们去怎么样解决这个问题呢？那就是尽量设计无状态的模式，什么意思呢？就是不要多轮对话，让智能体尽量做一个专注的工具人。你给他一个明确的指令，他给你一个高质量的结果，然后立刻下班，绝不跟你多聊一句，没有上下文的叠加呢，也就没有平方成本的魔咒了。

最后第三个问题可能更颠覆你的认知。AI智能体成功的关键其实不在AI，而在工具给AI使用的工具，很多人以为智能体里面最核心最值钱的东西，当然是那个聪明绝顶的AI大模型的大脑。然而呢，一个残酷的现实就是在任何真正能打的AI智能体的系统里面，AI本身的工作量可能只占到了30%左右。那剩下的70%是什么呢？就是那些看起来毫不起眼又苦又累的工具为AI设计，它能理解的工具构架，清晰的反馈机制，处理它失败之后的回滚方案管理稍纵即逝的这种上下文，大家可以去试试看，把cloudcode里面的模型换成其他的优质的开源模型试试。跑出来的效果呢，依然非常能打，正是因为它本身的工具体系搭的非常的好，那我们作为创业者要去怎么样解决这个问题呢？

就是要花更多的时间在又苦又累的工具设计上，比如说你需要思考这样一些问题，当一个工具任务成功的