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当 Agent 进入文档生成、代码修改、数据分析、企业知识系统等长周期任务时,都会遇到类似挑战:哪些信息应该长期保留,哪些状态只属于当前任务,哪些执行经验可以复用,哪些内容在局部修改时必须保持不变。
接下来修改原始表格中的一个数字:第4周的信息流广告订单数是1380单,我改为380单。
但真正的核心决策,如设备转速设多少、订单报什么价格、交易该不该放行、油井要不要立即关停,仍由人来拍板。
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所以有机会从小靠着搜索引擎、书本、课堂、争论和试错,先学过一些基础判断能力,再开始使用AI,能够有机会建立起”我不确定”的感觉。
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谁发来了关键邮件,哪个项目快到截止时间,下一场会议需要准备什么,不必等人挨个翻找。
在模型性能持续内卷的当下,信息获取能力的短板反而会越来越突出。
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