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这个思路框架可以推导到大部分想用LLM辅助的复杂任务。工作流的任务粒度拆分、输入输出定义和prompting 的细节都到位。 AI 还是在 copilot 阶段,人的思考和干预要占2~4成,才可能保证任务结果基本可用。拉开差距的还是使用工具的人。这一代架构下各家大模型能力很快会到顶拉平,差距在产品化和服务化的水平了。
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