Agentic AI 这个词最近讨论度很高但很多讨论都集中在它能“自动执行任务”上好像只是让 AI 更快地干活。如果你也这么想可能就错过了它最核心的价值。我花了不少时间研究各种框架和落地案例发现 Agentic AI 真正的威力不在于单次任务的“速度”而在于任务链路上能持续积累的“复利效应”。简单说它能让每一次正确的执行都成为下一次更好执行的基础形成一个自我强化的循环。这篇文章我就结合一些实际的工程思路拆解一下这种“复利”是怎么产生的以及我们怎么在项目中把它用起来。1. 先搞清楚Agentic AI 的“复利”到底指什么很多人一听到“智能体”第一反应是自动化脚本的升级版给定一个目标AI 自己去调用工具、分析结果、完成步骤。这没错但这只是“单利”计算——干一次结一次。Agentic AI 的“复利”思维关注的是任务执行过程中产生的经验、数据和判断逻辑如何被系统性地沉淀、复用和优化从而让后续任务的成本越来越低、质量越来越高。1.1 从“单次任务闭环”到“经验资产沉淀”一个传统的自动化流程比如用脚本定时爬取数据、清洗、入库它的核心逻辑是固定的。输入变了输出跟着变但流程本身不会“学习”这次爬取哪部分数据质量最高、清洗规则在什么情况下会失效。Agentic AI 系统在设计之初就应该包含一个“经验记录器”。这不仅仅是日志而是结构化的执行轨迹Execution Trace记录了决策上下文AI 是基于哪些信息用户指令、当前数据状态、工具返回结果做出某个决策比如选择 A 工具而非 B 工具的。行动与结果执行了哪个具体操作调用哪个 API、传入什么参数得到了什么结果成功/失败、返回的数据、消耗的资源。效果评估根据预设或动态的评估标准如结果准确性、用户满意度、任务完成度这次行动的效果如何。这些轨迹数据就是产生“复利”的原始资本。它们不是沉睡在日志文件里而是能被系统自动抽取、分析并反馈到未来的决策中。1.2 “复利”产生的三个关键环节“复利”不会自动发生它需要系统设计上的支撑。主要发生在三个环节策略优化系统分析历史执行轨迹发现“在某种类型的任务下采用 B 工作流比默认的 A 工作流平均快 30% 且成功率更高”。于是当类似的新任务出现时系统会优先尝试 B 工作流。这种优化不是靠人工复盘而是靠系统内的一个“策略学习”模块自动完成。知识库增强智能体在执行任务时可能会查询知识库。如果发现知识库缺失关键信息但通过其他途径如联网搜索解决了那么这次解决的过程和结果可以被结构化后自动或经审核后补充到知识库中。下次再遇到同类问题直接命中速度和质量都提升。工具链打磨智能体频繁调用某个外部 API但该 API 在某些时段不稳定。系统通过轨迹分析发现这一模式后可以自动为该工具添加重试机制、熔断策略或者寻找备用 API。这优化了工具本身的使用效率受益的是所有未来调用该工具的任务。2. 设计能产生“复利”的 Agentic 系统核心组件要让你的 AI 智能体具备“复利”能力不能只堆砌大模型和工具调用。你需要有意识地在架构中嵌入以下几个核心组件。下面这张表概括了它们的作用和实现要点组件核心作用关键实现要点避免踩坑结构化轨迹记录将每次执行过程转化为可查询、可分析的数据资产。不要只记日志文本。定义好事件 Schema如时间戳、Agent ID、任务ID、决策点、输入快照、动作、结果、评估分数。使用向量数据库存储方便后续基于语义检索相似案例。效果评估器量化每次任务或子任务的成功与否为学习提供信号。评估标准要具体避免“感觉不错”。可以是客观指标代码通过率、数据提取完整度、模型评分用另一个轻量模型评估输出质量、人工反馈设计简单的“/”机制收集用户反馈。策略学习与路由基于历史表现动态调整任务处理策略或选择最优执行路径。初期可以用基于规则的简单策略如任务类型 X 且输入包含关键词 Y则走工作流 B。积累足够数据后可以引入轻量级强化学习或贝叶斯优化来调整参数。关键是要有一个策略配置中心能热更新。经验知识库存储从成功执行中提炼出的“知识片段”或“标准操作流程”。知识条目需要包含适用场景描述向量化、具体解决方案、置信度被成功验证的次数。建立知识入库的触发和审核流程防止垃圾信息污染。工具健康度监控管理外部工具/API 的可靠性优化调用策略。监控每个工具的调用成功率、延迟、错误类型。自动实现简单的熔断、降级、重试和备用工具切换。这部分经验可以直接反馈给策略学习模块。在实际搭建时我建议从一个最简单的闭环开始先确保能可靠地记录轨迹和评估效果。没有高质量的数据后面的学习和优化都是空谈。很多团队一开始就想搞复杂的策略学习结果因为数据太脏或评估信号太弱根本学不出东西。3. 实战推演以一个“市场竞品分析报告生成”智能体为例假设我们要构建一个能自动生成竞品分析报告的智能体。如果只追求“快”可能就是输入公司名 - 联网搜索 - 总结信息 - 输出报告。我们来看看如何注入“复利”思维。3.1 任务拆解与轨迹记录首先我们将任务拆解为可记录的原子步骤理解需求解析用户指令明确报告维度如产品功能、定价、用户评价、市场份额。信息搜集根据维度规划搜索关键词调用搜索工具。信息提取与验证从搜索结果中提取关键数据如价格数字、功能列表并尝试从多个来源交叉验证。报告结构化生成按照固定模板引言、分维度分析、总结组织内容。事实核查对报告中的关键数据和论断进行二次确认。每个步骤的执行详情用了什么关键词、搜到了哪些链接、提取了哪些数据、验证结果如何都被结构化的记录。特别是记录下那些被验证为可靠的信息源例如某个官网页面对于产品规格的描述总是准确的。3.2 “复利”如何在此案例中积累策略优化更快更准系统发现对于“SaaS 软件类”公司在“用户评价”维度直接搜索“{公司名} reviews site:trustpilot.com”比通用搜索效率更高且信息质量更好。这个“策略”被记录下来。当下次任务被识别为“SaaS 软件竞品分析”时系统会自动在信息搜集阶段应用这个优化后的搜索策略。这就是“复利”——前一次任务的经验直接降低了后一次任务的决策成本和试错成本。知识库增强知道更多在分析某公司时智能体通过多方验证确认了其最新的企业定价为“$299/用户/月”。这个信息在生成报告后被评估为高价值事实。系统可以自动或经简单审核后将这条信息以(公司名 产品线 定价 数据来源 更新时间)的格式存入知识库。三个月后当需要快速查询该公司定价时智能体无需再执行复杂的搜索-提取-验证流程直接查询知识库即可速度极快且准确。这就是“复利”——信息变成了可复用的资产。工具链打磨更稳定智能体频繁调用某个新闻搜索 API。监控发现该 API 在每天凌晨 2-4 点UTC响应延迟显著增高。系统自动调整策略对于非紧急任务避开这个时段调用或者为此 API 配置更长的超时时间和自动重试。这提升了整个系统在批量处理任务时的稳定性。3.3 从 Demo 到生产必须考虑的工程问题在个人电脑上跑通一个智能体 Demo 是一回事让一个能产生“复利”的智能体系统稳定运行是另一回事。你需要考虑轨迹数据的存储与检索数据量会快速增长。你需要设计存储架构例如冷热数据分离并建立高效的检索索引例如用任务类型、涉及实体、成功与否等字段做过滤用向量检索查找相似任务轨迹。评估信号的可靠性自动评估如用模型给报告打分可能不准人工评估又慢。一个混合策略是关键任务强制加入人工审核点对于大量中低风险任务用多个自动评估器如事实一致性、格式规范性、信息完整性模型投票并持续用人工抽检的结果来校准这些自动评估器。这本身也是一个“复利”过程——评估系统越来越准。策略的灰度与回滚当你基于历史数据训练出一个新的任务分配策略时不要全量上线。应该采用 A/B 测试或灰度发布用小部分流量验证新策略确实优于旧策略。同时必须保留快速回滚到旧策略的能力。因为错误的策略会产生“负复利”放大损失。成本监控与优化“复利”也体现在成本上。你需要监控每个任务、每个工具调用的成本Token 消耗、API 费用。系统应该能发现并优化那些“成本高但收益低”的任务模式。例如如果发现对于“简单查询”类任务用 GPT-4 和用 GPT-3.5 生成的结果在质量评估上相差无几但成本差几倍系统就应该学会将这类任务路由到更经济的模型。4. 落地检查清单你的智能体系统有“复利”潜力吗在开始设计或评估一个 Agentic AI 系统时你可以对照下面这个清单来问自己。如果大部分答案是“否”或“没考虑”那么你的系统可能还停留在“自动化”阶段没能发挥“复利”价值。经验记录[ ] 系统是否记录了每一次决策的上下文而不仅仅是最终结果[ ] 执行轨迹是否以结构化的方式存储便于后续程序化分析[ ] 是否能方便地检索到历史上“相似”的任务是如何被处理的效果反馈[ ] 是否有明确的机制自动或人工来评估单次任务的成功与否[ ] 评估结果是否与对应的执行轨迹关联存储[ ] 评估标准是否尽可能客观、可量化学习与优化[ ] 系统是否有定期分析历史轨迹和评估数据的流程可以是自动的[ ] 分析得出的洞察如“方法 A 在场景 B 下更好”能否自动转化为可执行的策略改进[ ] 新的策略能否在不重启服务的情况下被更新和应用知识积累[ ] 任务中产生的高价值信息如验证过的数据、总结出的模板能否被沉淀下来[ ] 沉淀的知识能否被后续任务直接查询使用从而跳过重复劳动[ ] 是否有机制防止低质量或错误知识进入知识库系统韧性[ ] 系统是否监控外部工具/API 的健康状况[ ] 能否根据监控数据自动调整调用策略如重试、降级、切换[ ] 任务失败后是否有清晰的失败原因归类并用于优化后续策略5. 常见误区与避坑指南在追求“复利”的过程中很容易掉进一些坑里。这里是我从实际项目和讨论中总结的几个关键点5.1 误区一过度追求全自动化学习问题试图让系统完全自主地从零开始学习最优策略忽略先验知识和规则的重要性。避坑采用“规则打底数据优化”的混合模式。初期由开发者根据领域知识编写一些基础、可靠的任务处理规则规则引擎。让系统在规则划定的安全范围内运行并收集数据。然后再利用收集到的数据对规则内的参数或分支选择进行微调优化。这比纯粹的“黑盒”学习更可控、更安全。5.2 误区二忽视数据质量与偏差问题“垃圾进垃圾出”。如果记录的执行轨迹本身包含大量低效或错误的操作或者评估信号有偏差例如总是给“长篇大论”的报告打高分那么系统学习到的将是错误的“经验”。避坑严格把关“经验”的入库质量。设立初始的“监督期”对智能体的关键决策进行较多的人工审核和纠正。确保早期沉淀的轨迹和知识是高质量的。对于自动评估器要定期用人工标注的黄金标准数据集进行校验和校准。5.3 误区三混淆“个性化”与“复利”问题为每个用户或每个任务保存一套完全独立的策略和经验导致系统碎片化无法形成可泛化的能力。避坑在抽象层级上积累经验。“复利”应积累在任务类型或问题模式层面而不是具体的用户 ID 层面。例如学习到“生成财报摘要时先提取数字表格再总结”这个模式可以应用于所有用户的财报摘要任务。个性化应该通过用户偏好参数来调整通用流程而不是重建一套流程。5.4 误区四低估系统复杂性问题一个具备完整“记录-评估-学习-应用”循环的智能体系统其复杂度远高于一个单次任务的脚本。它涉及数据管道、模型服务、策略引擎、知识库等多个子系统。避坑从小闭环开始逐步扩展。不要试图一次性构建完美系统。首先选一个最核心、最高频的任务场景实现最小可行闭环例如只做轨迹记录和简单的人工评估复盘。跑通并验证价值后再逐步加入自动评估、策略优化等模块。使用成熟的云服务或开源框架如 LangChain、LlamaIndex 的某些高级特性来管理智能体状态和记忆可以降低开发难度。回到最开始的观点Agentic AI 的长期价值确实在于“复利”。这种复利不是金融概念而是工程和智能上的——每一次成功的执行都在让系统变得更聪明、更高效、更可靠。构建这样的系统起点不是寻找最强大的模型而是设计好那个能够持续积累和运用经验的“循环”。先把这个循环的最小版本跑通哪怕只是在一个非常小的任务上你就能亲眼看到“复利”开始滚动而这才是智能体技术真正迷人的地方。
Agentic AI 复利效应：从自动化到经验积累的智能体系统设计
Agentic AI 这个词最近讨论度很高但很多讨论都集中在它能“自动执行任务”上好像只是让 AI 更快地干活。如果你也这么想可能就错过了它最核心的价值。我花了不少时间研究各种框架和落地案例发现 Agentic AI 真正的威力不在于单次任务的“速度”而在于任务链路上能持续积累的“复利效应”。简单说它能让每一次正确的执行都成为下一次更好执行的基础形成一个自我强化的循环。这篇文章我就结合一些实际的工程思路拆解一下这种“复利”是怎么产生的以及我们怎么在项目中把它用起来。1. 先搞清楚Agentic AI 的“复利”到底指什么很多人一听到“智能体”第一反应是自动化脚本的升级版给定一个目标AI 自己去调用工具、分析结果、完成步骤。这没错但这只是“单利”计算——干一次结一次。Agentic AI 的“复利”思维关注的是任务执行过程中产生的经验、数据和判断逻辑如何被系统性地沉淀、复用和优化从而让后续任务的成本越来越低、质量越来越高。1.1 从“单次任务闭环”到“经验资产沉淀”一个传统的自动化流程比如用脚本定时爬取数据、清洗、入库它的核心逻辑是固定的。输入变了输出跟着变但流程本身不会“学习”这次爬取哪部分数据质量最高、清洗规则在什么情况下会失效。Agentic AI 系统在设计之初就应该包含一个“经验记录器”。这不仅仅是日志而是结构化的执行轨迹Execution Trace记录了决策上下文AI 是基于哪些信息用户指令、当前数据状态、工具返回结果做出某个决策比如选择 A 工具而非 B 工具的。行动与结果执行了哪个具体操作调用哪个 API、传入什么参数得到了什么结果成功/失败、返回的数据、消耗的资源。效果评估根据预设或动态的评估标准如结果准确性、用户满意度、任务完成度这次行动的效果如何。这些轨迹数据就是产生“复利”的原始资本。它们不是沉睡在日志文件里而是能被系统自动抽取、分析并反馈到未来的决策中。1.2 “复利”产生的三个关键环节“复利”不会自动发生它需要系统设计上的支撑。主要发生在三个环节策略优化系统分析历史执行轨迹发现“在某种类型的任务下采用 B 工作流比默认的 A 工作流平均快 30% 且成功率更高”。于是当类似的新任务出现时系统会优先尝试 B 工作流。这种优化不是靠人工复盘而是靠系统内的一个“策略学习”模块自动完成。知识库增强智能体在执行任务时可能会查询知识库。如果发现知识库缺失关键信息但通过其他途径如联网搜索解决了那么这次解决的过程和结果可以被结构化后自动或经审核后补充到知识库中。下次再遇到同类问题直接命中速度和质量都提升。工具链打磨智能体频繁调用某个外部 API但该 API 在某些时段不稳定。系统通过轨迹分析发现这一模式后可以自动为该工具添加重试机制、熔断策略或者寻找备用 API。这优化了工具本身的使用效率受益的是所有未来调用该工具的任务。2. 设计能产生“复利”的 Agentic 系统核心组件要让你的 AI 智能体具备“复利”能力不能只堆砌大模型和工具调用。你需要有意识地在架构中嵌入以下几个核心组件。下面这张表概括了它们的作用和实现要点组件核心作用关键实现要点避免踩坑结构化轨迹记录将每次执行过程转化为可查询、可分析的数据资产。不要只记日志文本。定义好事件 Schema如时间戳、Agent ID、任务ID、决策点、输入快照、动作、结果、评估分数。使用向量数据库存储方便后续基于语义检索相似案例。效果评估器量化每次任务或子任务的成功与否为学习提供信号。评估标准要具体避免“感觉不错”。可以是客观指标代码通过率、数据提取完整度、模型评分用另一个轻量模型评估输出质量、人工反馈设计简单的“/”机制收集用户反馈。策略学习与路由基于历史表现动态调整任务处理策略或选择最优执行路径。初期可以用基于规则的简单策略如任务类型 X 且输入包含关键词 Y则走工作流 B。积累足够数据后可以引入轻量级强化学习或贝叶斯优化来调整参数。关键是要有一个策略配置中心能热更新。经验知识库存储从成功执行中提炼出的“知识片段”或“标准操作流程”。知识条目需要包含适用场景描述向量化、具体解决方案、置信度被成功验证的次数。建立知识入库的触发和审核流程防止垃圾信息污染。工具健康度监控管理外部工具/API 的可靠性优化调用策略。监控每个工具的调用成功率、延迟、错误类型。自动实现简单的熔断、降级、重试和备用工具切换。这部分经验可以直接反馈给策略学习模块。在实际搭建时我建议从一个最简单的闭环开始先确保能可靠地记录轨迹和评估效果。没有高质量的数据后面的学习和优化都是空谈。很多团队一开始就想搞复杂的策略学习结果因为数据太脏或评估信号太弱根本学不出东西。3. 实战推演以一个“市场竞品分析报告生成”智能体为例假设我们要构建一个能自动生成竞品分析报告的智能体。如果只追求“快”可能就是输入公司名 - 联网搜索 - 总结信息 - 输出报告。我们来看看如何注入“复利”思维。3.1 任务拆解与轨迹记录首先我们将任务拆解为可记录的原子步骤理解需求解析用户指令明确报告维度如产品功能、定价、用户评价、市场份额。信息搜集根据维度规划搜索关键词调用搜索工具。信息提取与验证从搜索结果中提取关键数据如价格数字、功能列表并尝试从多个来源交叉验证。报告结构化生成按照固定模板引言、分维度分析、总结组织内容。事实核查对报告中的关键数据和论断进行二次确认。每个步骤的执行详情用了什么关键词、搜到了哪些链接、提取了哪些数据、验证结果如何都被结构化的记录。特别是记录下那些被验证为可靠的信息源例如某个官网页面对于产品规格的描述总是准确的。3.2 “复利”如何在此案例中积累策略优化更快更准系统发现对于“SaaS 软件类”公司在“用户评价”维度直接搜索“{公司名} reviews site:trustpilot.com”比通用搜索效率更高且信息质量更好。这个“策略”被记录下来。当下次任务被识别为“SaaS 软件竞品分析”时系统会自动在信息搜集阶段应用这个优化后的搜索策略。这就是“复利”——前一次任务的经验直接降低了后一次任务的决策成本和试错成本。知识库增强知道更多在分析某公司时智能体通过多方验证确认了其最新的企业定价为“$299/用户/月”。这个信息在生成报告后被评估为高价值事实。系统可以自动或经简单审核后将这条信息以(公司名 产品线 定价 数据来源 更新时间)的格式存入知识库。三个月后当需要快速查询该公司定价时智能体无需再执行复杂的搜索-提取-验证流程直接查询知识库即可速度极快且准确。这就是“复利”——信息变成了可复用的资产。工具链打磨更稳定智能体频繁调用某个新闻搜索 API。监控发现该 API 在每天凌晨 2-4 点UTC响应延迟显著增高。系统自动调整策略对于非紧急任务避开这个时段调用或者为此 API 配置更长的超时时间和自动重试。这提升了整个系统在批量处理任务时的稳定性。3.3 从 Demo 到生产必须考虑的工程问题在个人电脑上跑通一个智能体 Demo 是一回事让一个能产生“复利”的智能体系统稳定运行是另一回事。你需要考虑轨迹数据的存储与检索数据量会快速增长。你需要设计存储架构例如冷热数据分离并建立高效的检索索引例如用任务类型、涉及实体、成功与否等字段做过滤用向量检索查找相似任务轨迹。评估信号的可靠性自动评估如用模型给报告打分可能不准人工评估又慢。一个混合策略是关键任务强制加入人工审核点对于大量中低风险任务用多个自动评估器如事实一致性、格式规范性、信息完整性模型投票并持续用人工抽检的结果来校准这些自动评估器。这本身也是一个“复利”过程——评估系统越来越准。策略的灰度与回滚当你基于历史数据训练出一个新的任务分配策略时不要全量上线。应该采用 A/B 测试或灰度发布用小部分流量验证新策略确实优于旧策略。同时必须保留快速回滚到旧策略的能力。因为错误的策略会产生“负复利”放大损失。成本监控与优化“复利”也体现在成本上。你需要监控每个任务、每个工具调用的成本Token 消耗、API 费用。系统应该能发现并优化那些“成本高但收益低”的任务模式。例如如果发现对于“简单查询”类任务用 GPT-4 和用 GPT-3.5 生成的结果在质量评估上相差无几但成本差几倍系统就应该学会将这类任务路由到更经济的模型。4. 落地检查清单你的智能体系统有“复利”潜力吗在开始设计或评估一个 Agentic AI 系统时你可以对照下面这个清单来问自己。如果大部分答案是“否”或“没考虑”那么你的系统可能还停留在“自动化”阶段没能发挥“复利”价值。经验记录[ ] 系统是否记录了每一次决策的上下文而不仅仅是最终结果[ ] 执行轨迹是否以结构化的方式存储便于后续程序化分析[ ] 是否能方便地检索到历史上“相似”的任务是如何被处理的效果反馈[ ] 是否有明确的机制自动或人工来评估单次任务的成功与否[ ] 评估结果是否与对应的执行轨迹关联存储[ ] 评估标准是否尽可能客观、可量化学习与优化[ ] 系统是否有定期分析历史轨迹和评估数据的流程可以是自动的[ ] 分析得出的洞察如“方法 A 在场景 B 下更好”能否自动转化为可执行的策略改进[ ] 新的策略能否在不重启服务的情况下被更新和应用知识积累[ ] 任务中产生的高价值信息如验证过的数据、总结出的模板能否被沉淀下来[ ] 沉淀的知识能否被后续任务直接查询使用从而跳过重复劳动[ ] 是否有机制防止低质量或错误知识进入知识库系统韧性[ ] 系统是否监控外部工具/API 的健康状况[ ] 能否根据监控数据自动调整调用策略如重试、降级、切换[ ] 任务失败后是否有清晰的失败原因归类并用于优化后续策略5. 常见误区与避坑指南在追求“复利”的过程中很容易掉进一些坑里。这里是我从实际项目和讨论中总结的几个关键点5.1 误区一过度追求全自动化学习问题试图让系统完全自主地从零开始学习最优策略忽略先验知识和规则的重要性。避坑采用“规则打底数据优化”的混合模式。初期由开发者根据领域知识编写一些基础、可靠的任务处理规则规则引擎。让系统在规则划定的安全范围内运行并收集数据。然后再利用收集到的数据对规则内的参数或分支选择进行微调优化。这比纯粹的“黑盒”学习更可控、更安全。5.2 误区二忽视数据质量与偏差问题“垃圾进垃圾出”。如果记录的执行轨迹本身包含大量低效或错误的操作或者评估信号有偏差例如总是给“长篇大论”的报告打高分那么系统学习到的将是错误的“经验”。避坑严格把关“经验”的入库质量。设立初始的“监督期”对智能体的关键决策进行较多的人工审核和纠正。确保早期沉淀的轨迹和知识是高质量的。对于自动评估器要定期用人工标注的黄金标准数据集进行校验和校准。5.3 误区三混淆“个性化”与“复利”问题为每个用户或每个任务保存一套完全独立的策略和经验导致系统碎片化无法形成可泛化的能力。避坑在抽象层级上积累经验。“复利”应积累在任务类型或问题模式层面而不是具体的用户 ID 层面。例如学习到“生成财报摘要时先提取数字表格再总结”这个模式可以应用于所有用户的财报摘要任务。个性化应该通过用户偏好参数来调整通用流程而不是重建一套流程。5.4 误区四低估系统复杂性问题一个具备完整“记录-评估-学习-应用”循环的智能体系统其复杂度远高于一个单次任务的脚本。它涉及数据管道、模型服务、策略引擎、知识库等多个子系统。避坑从小闭环开始逐步扩展。不要试图一次性构建完美系统。首先选一个最核心、最高频的任务场景实现最小可行闭环例如只做轨迹记录和简单的人工评估复盘。跑通并验证价值后再逐步加入自动评估、策略优化等模块。使用成熟的云服务或开源框架如 LangChain、LlamaIndex 的某些高级特性来管理智能体状态和记忆可以降低开发难度。回到最开始的观点Agentic AI 的长期价值确实在于“复利”。这种复利不是金融概念而是工程和智能上的——每一次成功的执行都在让系统变得更聪明、更高效、更可靠。构建这样的系统起点不是寻找最强大的模型而是设计好那个能够持续积累和运用经验的“循环”。先把这个循环的最小版本跑通哪怕只是在一个非常小的任务上你就能亲眼看到“复利”开始滚动而这才是智能体技术真正迷人的地方。
