了解人工智能代理与熟练使用它们之间的最大差距是什么？

我越是使用人工智能代理，就越注意到阅读关于人工智能代理的内容和构建工作流程是完全不同的技能。我见过那些了解每一个框架并能讨论最新研究的人，但当涉及到创建一个能可靠解决实际问题的人工智能代理时，他们却陷入困境。然后我见过技术知识较少的人，他们却持续构建出实用的解决方案，因为他们理解如何构建任务并进行迭代。我最近在AISA上完成了一项评估，评估更多地关注推理而非记忆知识，这让我思考我们最初如何定义人工智能精通。对于构建生产级人工智能代理的人来说，根据你的经验，哪些技能最重要？是设计、规划、工具使用、评估、调试、领域知识，还是其他完全不同的东西？我很好奇其他人是否注意到了人工智能代理在理论与实际执行之间的脱节。