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不仅如此,AgentGPT 也试图提前埋下伏笔准备名片、自己可能的展示资料(也想到了PPT)和自己在和他人交流中可能提及的问题的思考。不足的是,PPT 没做出来(毕竟没实现对应的功能,并且需要PE的定向优化),以及潜在的问题清单是什么(轮数不够是原因之一)。 另外,他还给自己制定了以周为单位的学习计划,以及考虑到了学习过程中的资金问题。所以他联网调查了奖学金的相关信息和发布奖学金的时间,并试图写信来联系对方。 1⃣ 缺陷一、它本身其实是一个树状图思考,分支之间没有交叉,图里的交叉线是我自己思考后画的,也就意味着每个任务推进之后得到的信息不互通,那么就会出现很多重复项目。 例如,分支 B 本来一开始是要研究行业领军人物,后来得出子任务要去找实习机会。但是分支 C 的任务本身就是找实习。 所以未来的优化方向:解决分支之间的信息沟通问题。就如同一个组织中的不同成员,总是会在某些时间节点开会来「对齐」信息。你不对齐,就会重复造轮子,也不会有更好的思考、推理和分析。 2⃣ 缺陷二、假想推理。类似于「我要在 2023年 参加某个网络研讨会」,但是毕竟 AgentGPT 确实没办法直接跳到未来(岂不是穿越和预知未来了)(所以个别卡片被我标黄) 所以他直接脑补得到「我已经参加了xx网络研讨会,收获了很多……」之类的发言。这种脑补推理需要阻止。 (btw,同时也让我想到了 3⃣ 缺陷三、不断重复。类似于「今天学了xxx,成功完成了任务」,下一个子任务:「进一步学 xxx」,如此往复……所以虽然说 AgentGPT 看起来能够执行很多步,但是轮数变多后性能就变低了(口水话)。我觉得这个点的根因主要是缺陷一和缺陷二。缺陷一、二代表着任务的推进却带来不了反馈,没有反馈自然就不能很好地推进。这些问题不是说没用 GPT-4,你应该已经明白了~ 4⃣ 缺陷四、思维的维度太少。需要 PE 的优化 + GPT-4 这种更强大的推理能力,这样也能解决一些卡片出现内容截断过于突兀的问题。另外,记忆长度的拉长可以在根基上加强推理能力(你的每次分析可以容纳更多的上下文)。btw,我看它这个计划其实不太符合国内…所以信息源需要被优化以达到更佳的效果。

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