用智能体最难的不是用，而是想

现在很多资料都在鼓吹智能体只需要用，但其实这是误区，真正的难点是想，这个想不是想怎么用，而是如何正确把任务交代给它。 其实某种程度上人和智能体类似，思考都是不确定的，接受到的信息越发散，那么结果就越不确定，反之就越固定，这就决定了在用智能体的时候，一定要有决策思维，什么意思呢，就是目标拆解，你得告诉它，你要的结果什么标准的，没有这一步，它大概率会空转，因为它不知道什么是终点，没有流程，它会花费额外的动作试错，和人在面对一个没有明确步骤的任务一样，这个能力就是模型的泛化能力。 而大多数人是没有这个概念的，因为没有拆解意识，也许让你去完成一个任务能很好的完成，但教给ai就未必能做到了，做和教是两个能力，当做不到教的时候还不是最严重的，因为大不了多试错然后你不断纠正，最怕的是目标不明确，让ai都不知道什么结果是对的，这样的话一直围绕目标打转，始终拿不到结果，我把这叫做许愿：希望ai能实现理想的完美结果，但结果本身是模糊的