K神：先做透模型，再催Agent干活
前 OpenAI 研究主管 Karpathy（圈内人称 K 神）近期抛出核心观点，直击行业通病：如今多数团队疯狂堆砌 Agent 框架、多工具调度流程，却忽略底层基座模型能力，本末倒置注定落地踩坑，值得所有做智能体业务的同行复盘反思。他直言现在 Agent Demo 看似亮眼，一上真实业务就频繁出现规划断裂、工具调用幻觉、长步骤逻辑错乱，根源不在工作流框架，而是基础模型推理、记忆、事实校验能力不足。强行用流程、提示词弥补模型短板，只会叠加大量冗余工程，维护成本居高不下，复杂任务失败率难以下降。K 神给出清晰路线：先打磨基座，完善长上下文理解、多步骤推理、低幻觉生成三大底层能力，当模型本身具备稳定自主规划能力，可靠 Agent 能力会自然涌现，无需复杂外层调度堆砌。他以自动驾驶举例，Demo 易做、成熟产品打磨十年，Agent 赛道同理，跳过模型地基搭建的项目，长期难以规模化落地。放到国内团队现状来看，不少创业团队、业务部门一上来就堆 LangChain、多智能体集群，模型微调、预训练投入严重不足。建议调整资源分配，优先夯实底座，再叠加 Agent 工作流、检索增强，既能减少线上故障，也能大幅降低人工校验与运维开销，这才是长期可持续的落地路径。
发布于 山西
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