同一需求不同人问法不同，结果波动大
首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
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前不久，一则公开通报引发警醒：辽宁省鞍山市海城市花费高额费用向某“百强县”榜单评价机构购买咨询服务，该机构帮助其实现榜单进位。
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在硬件构建的场景里，需求即入口，入口即支付。这种“零距离”的转化效率，是任何云端API调用或软件订阅模式都无法比拟的，对于拥有成熟交易生态的玩家，硬件可以说是将流量直接“泵入”营收的终极阀门。
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