real-world-context

本文介绍iLands项目，探索将自主AI代理作为具有记忆和现实背景的持久社会与经济实体，而非仅仅执行任务的工具。

本文反思了在鹿特丹一家社会组织的志愿者中构建本地部署AI聊天机器人的经历，强调当AI错误带来实际后果时（例如向无家可归者提供过时的庇护所信息），其设计与工程方法必须与低风险场景有根本不同。