AI Agent 落地现状：成功率太低，即使用 GPT-4 也不到 15%

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原标题：AI Agent 落地现状：成功率太低，即使用 GPT-4 也不到 15%
关键字：智能,任务,上下文,模型,步骤
文章来源：Founder Park
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文章转载自「机器之心」，Founder Park 略有增删。
随着大语言模型的不断进化与自我革新，性能、准确度、稳定性都有了大幅的提升，这已经被各个基准问题集验证过了。但是，对于现有版本的 LLM 来说，它们的综合能力似乎并不能完全支撑得起 AI 智能体。
多模态、多任务、多领域俨然已成为 AI 智能体在大众认知里的必须要求，但是在具体的功能实践中所展现的真实效果却差强人意，这似乎也再次提醒各个 AI 智能体初创公司以及大型科技巨头认清现实：脚踏实地一点，先别把摊子铺得太大，从 AI 增强功能开始做起。
最近，一篇讨论 AI 智能体在宣传和真实表现上的差距的博客中，强调了一个观点：「AI 智能体在宣传上是个巨人，而现实却很不妙。」
不可否认的是，自主 AI 智能体能够执行复杂任务的前景已经引起极大的兴奋。通过与外部工具和功能的交互，LLMs 可以在没有人为干预的情况下完成多步骤的工作流程。
但现实证明，这比预期的要更具挑战性。
WebArena 排行榜（一个真实可复现的网络环境，用于评估实用智能体的性能）对 LLM 智能体在现实任务中的表现进行了基准测试，结果显示即使是表现最好的模型，

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。