为什么没有更多的 Agent？

为什么没有更多的智能体（agents）？ 2026年8月28日 · 6 分钟阅读 · 查看原文 ↗ Grok Bot AI 你本可以随时让 1000 个智能体同时运行，一整天都在为你执行有用的任务。然而，你几乎可以肯定没有这么多智能体在为你工作。为什么？ 模型已经足够好了。harness（运行框架）也已经足够好了。到处都有大量的 API，那么……缺的是什么？ 首先，我们谈谈人类的局限。 我们根本无法随时在脑子里同时记住 50 多个不同的智能体会话，并亲手把它们全部解除阻塞。无论你怎么努力，你很快就会触及自己的极限。 你会忘记哪个智能体在做什么。你会丢失那些正在等你的智能体的进度。而且每一个智能体最终都会停下来，需要你——一个许可、一个答案、一个决定——于是你就成了瓶颈。这些问题是叠加的：你忘记了那些在等待的智能体，于是它们就闲置好几个小时。 这就像在一家公司里拥有 50 多个直属下属。公司里每个经理管 6-12 名员工是有原因的。 Cursor 的一位（按产出、按 PR 计算）最高效的工程师谈到过，如何做好一名经理就等同于如何做好智能体。所以这不仅仅是我们的想象。这是被比我们更专注于此的人所验证过的。 第二个原因：人们不知道在哪里搭建智能体。他们要么不知道如何设置它——Grok Bot 是朝正确方向迈出的一大步，让每个人都能更容易上手——要么他们不知道什么才是适合智能体的好任务。 已经有过关于人类大脑的研究——我们一天中所做的事情里，有多少比例是习惯的形式，有多少是全新的。比例大约是 95 比 5。 我们一天中所做的 95% 的事情，都是我们以前做过的事，是我们已经知道怎么做的事。我们并不是在有意识地、深入地思考它们。通常只有 5% 是你必须从头摸索的那种事。 比如去一个新地点。这栋楼在哪里？我怎么到那里？这就是为什么这些事情会消耗大量脑力，因为里面有大量的摸索。而大多数任务都是例行公事。通常你做的是同样的事，或者只是稍作变化。 我们人类每天所做的 90% 以上的任务，本质上都是重复性的，可以委托给智能体。工作的单元到处都是。人们只是还没有把自己的工作流、自己的 SOP（标准作业流程）转化为智能体技能。 什么才是适合智能体的好工作单元？ 这是一项无价的技能。知道今天该把智能体放在哪里、什么在今天还不可行（也许一年后可行）、什么甚至不值得自动化，是一种极其宝贵的能力。 如果你"我要在这里放一个智能体"的想法过于野心勃勃，那个智能体很可能做不好，然后人们就会对 AI 产生糟糕的体验。识别出适合智能体的正确工作单元是件大事。 第三个原因：上下文（context）。显然你需要使用正确的模型——前沿模型或接近前沿的模型，而不是某个垃圾的 7B 模型。但如果你有了正确的模型和一个可靠的 harness，那么限制智能体的就是上下文和连接器（connectors）。主要是上下文。连接器只是一次性的问题。上下文则是一直存在的问题。 很多人甚至都不去描述该如何完成一项任务。他们不给智能体足够的信息。然后他们就气恼它没有完全按照他们想要的方式去做。 我们在 David Ondrej 团队使用的一些策略包括：转录通话、确保每次会议都开着 Fireflies、录制 Loom、强迫自己去教它。共享仓库，比如我们的元学习仓库（meta-learnings repo）。这些都是解决上下文问题的好策略。对于连接器，有 DeepAPI 和 Composio。 第四个原因：很多智能体就是不够主动。很多人把他们的智能体设置成"如果出现意外情况，就给我发消息"。这是一个失败者的策略。这从根本上就是在押注模型会失败。 Grok Bot 超级主动，这对把事情做成是好事。有时它会让人烦，但平均来说我会说这是好事，因为如果我们不做这个设置，就不会有任何工作发生。Cursor 的开发者把系统提示词写得很好，我认为。 也许问题是动态的……如果用户没给你足够的信息去完成任务，就要非常主动。因为一旦我有了任务清晰的机器人，它们就没那么烦人了。最大的风险是：用户不做设置，智能体甚至永远得不到做任何工作的机会。 与此同时，你也不希望智能体去做那些你不知情的事情。那么你该如何让自己更信任这个智能体呢？你确实需要对"这个智能体做什么、不做什么"有一个清晰的概念。要有一个你创建这个智能体的清晰理由。它不应该是"哦，我觉得我的生活或生意里需要再一个智能体"。那完全是胡扯。这就跟在不知道自己要招什么岗位的情况下招一名员工一样，是个错误。 人们应该这样想：你是在雇用这个智能体。它是有成本的，因为它在消耗你的计划额度。那么你雇它是为了什么？你想让它做什么？如果你雇它是为了做会计自动化，那你大概不会想让它去头脑风暴营销创意。不要让智能体变得太笼统、太宽泛。 Grok bot 之所以成功的原因之一是它们是专业化的。人们让不同的 Grok bot 去做不同的事情，而用户界面非常清楚地表明这不是一个单一的智能体。这就是 Hermes 和 OpenClaw 的问题所在：它是一个单一的智能体，你不得不把上下文混在一起。而用 Grok bot，界面上非常清楚地表明你应该拥有多个智能体。这个界面让它变得显而易见，而且创建一个新机器人也非常容易。 第五个原因：持久化的环境（persistent environments）。要让智能体存在，它们就不能"死亡"。这就好比，为什么没有更多的人类？人类会死亡。这是一回事。 那么是什么让一个智能体死亡？它的环境超时了。出现某个随机错误。也许任务变得不再相关。或者出现了一个错误而它不能自愈。这在 OpenClaw 早期是一个巨大的问题……你把它部署到一个 VPS 上，然后几天（或几周）后它就停止工作了。或者，由于某个随机更新，智能体开始在一项它过去曾毫无问题地执行过 100 多次的任务上失败。 这是一个大问题。为什么没有更多的智能体？它们不够可靠。不够稳定。不够可预测。其中一部分是模型的问题，但我认为更大的部分是环境、harness，以及围绕它的一切。 模型已经足够好了。harness 也已经足够好了。但围绕它们的一切还不够好。 由 David Ondrej 撰写（口述，然后手工整理） 标签：# X # Grok Bot # AI # Guide # Hermes 相关文章 How I use Grok Bots to rank brands on AI answers that it feels illegal Name this bot `CrowdReply - Scout`. Grok Bot AI MCP Slack