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AI代理因“上下文投毒”而失灵，而非模型限制

当前AI代理性能的主要挑战不在于模型本身，而在于提供给它们的数据的质量和相关性。Airbyte首席执行官Michel Tricot演示了代理如何因“上下文投毒”而误解请求，例如检索不正确的销售通话记录，因为过量或不相关的数据填满了模型的上下文窗口。为解决此问题，Tricot提倡精确记录工具的输出，包括令牌计数和记录ID，并确保数据在到达模型之前经过过滤和整形。这种方法旨在通过关注输入数据的精确性而非仅仅模型能力来提高代理的准确性。