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本文探讨了基于外部模型构建AI代理的隐性成本，特别是更新后未公开宣布的行为回退可能中断自动化工作流的问题，并提出了版本锁定等应对策略。

一篇批判性分析指出，OpenAI、Anthropic 和 xAI 的主要 AI 模型存在一个共同失败：后训练的过度优化导致模型不遵循用户指令，而各公司发布的是退化版本，并把用户当作测试人员。