AI大模型应用
以前做项目，最怕有人拿加班时长证明工作价值。现在进步了，开始拿 Token 证明 AI 很努力。一个问题，本来三句话能说清楚。Agent 先规划，Planner 再拆解，Researcher 搜一轮，Critic 反思一轮，Reviewer 再审一轮，最后 Summarizer 总结：“建议进一步分析。”很好。几十万 Token 没了，结论还是那个结论……更有意思的是，Token 消耗很容易伪装成“智能”。上下文越长、Agent 越多、调用链越复杂，Dashboard 上的数字越壮观，仿佛模型已经进行了某种艰苦卓绝的脑力劳动。但 Token 只记录模型说了多少、读了多少，不记录它想明白了多少。真正该看的，难道不是：同样一个业务决策，花了多少 Token，减少了多少人工判断，缩短了多少时间，又少犯了多少错。否则，AI 时代可能只是发明了一种新型 KPI：以前按人天收费，现在按废话计量。
发布于 北京
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