pitfalls

一条推文讨论了AI代理随时间变慢的原因，因为其向量数据库针对静态数据优化，但实际代理不断添加新数据，导致性能下降。

AI代理在生产环境中常常失败，因为它们无法访问真实的业务数据、内部文档和实时客户背景。要成功，它们需要真实的内容、实时数据集成、清晰的交接以及人工监督。

讨论将Obsidian笔记连接到AI时可能遇到的问题，包括隐私风险和数据丢失。

本文对多模态事件抽取中的评估陷阱进行了系统分析，识别出数据预处理不一致、任务假设不一致以及评估设置过于宽松等问题，这些问题可能导致性能被高估。