Muitas pessoas subestimam os desafios dos AI Agents. A tecnologia em si já não é mais um obstáculo, o verdadeiro desafio reside em três dimensões: implementação técnica, modelo de negócio e aplicação prática. Como transferir um AI Agent do laboratório para a cadeia e fazê-lo funcionar? Como calcular os custos? Os usuários realmente precisam dele? Os cenários existem de fato? Essas questões são muito mais complexas do que otimizar algoritmos. Na indústria, a discussão mais comum ainda gira em torno de indicadores técnicos, mas poucos projetos conseguem realmente gerar lucro ou serem utilizados. O futuro dos AI Agents é, na verdade, decidido por esses três fatores, e não por qual modelo é mais inteligente.
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TokenVelocity
· 18h atrás
Resumindo, agora quem fala sobre AI Agent são apenas teóricos. Quem realmente consegue fazer dinheiro com eles? Itens raros.
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Engenharia, negócios, implementação, todos são essenciais. Só ter uma mente inteligente não adianta.
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Ninguém discute de forma adequada como calcular os custos, tudo fica na competição de algoritmos.
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Rodar Agent na cadeia parece impressionante, mas na prática os usuários nem sabem o que realmente precisam.
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Haha, a indústria ainda está competindo para ver de quem é o modelo com valores mais altos, sem perceber que já foram descartados.
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Onde estão os cenários reais? Ainda não vi nenhum.
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Em vez de falar sobre indicadores técnicos, é melhor pensar primeiro em como ganhar dinheiro.
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Da sala de testes para a cadeia, essa distância é muito maior do que se imagina.
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Projetos que realmente podem ser utilizados são escassos, não é conversa fiada.
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SchrodingerPrivateKey
· 18h atrás
Muito bem, finalmente alguém quebrou essa ilusão. Vários projetos de Agent estão por toda parte, mas quantos realmente conseguem sobreviver e lucrar?
A questão é que os custos explodem, os cenários são ilusórios. Por mais inteligente que o modelo seja, não adianta.
Essa é a realidade.
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BearMarketBro
· 18h atrás
Muito bem, direto ao ponto. Todos estão a vangloriar-se dos indicadores técnicos, mas esquecem-se que ganhar dinheiro é o verdadeiro caminho.
Por mais avançados que sejam os algoritmos, sem um modelo de negócio, é tudo em vão; há muitos na indústria que fingem que não veem isso.
Falando sinceramente, projetos que realmente funcionam são raros, ninguém quer falar sobre os buracos negros de custos.
Operar na cadeia? Primeiro, é preciso entender bem o modelo económico, antes de falar; atualmente, há muitos projetos inacabados.
Ainda há muitos obstáculos na implementação de projetos, grandes empresas também não entenderam completamente.
Certo, finalmente alguém que revela essa cortina de fumaça.
Ganhar dinheiro é difícil, descobrir a necessidade do usuário é ainda mais difícil, muito mais difícil do que escrever código.
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PanicSeller69
· 19h atrás
Tens razão, há uma quantidade de pessoas ainda a competir em parâmetros e a ostentar modelos, mas os que realmente conseguem gerar lucro são contados aos dedos.
O custo tem sido seriamente subestimado, correr um agente na cadeia de blocos a queimar dinheiro é simplesmente absurdo.
Aliás, quantos projetos realmente validaram a necessidade dos utilizadores? Parece que todos estão a fazer apenas autoindulgência.
Um modelo inteligente serve de quê se os utilizadores não o aceitam? É uma perda de tempo.
Esta é a dura realidade: engenharia + negócios + cenários, os três fatores são difíceis de passar.
Todos querem fazer o próximo OpenAI, mas ninguém quer criar aplicações.
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FloorPriceWatcher
· 19h atrás
Concordo plenamente, agora todos estão focados em ajustar os parâmetros do modelo, ninguém pensa em como ganhar dinheiro, é de rir
A questão dos custos realmente é uma armadilha invisível, uma vez na blockchain, você perde tudo
Cenários reais são o verdadeiro desafio, um Agent sem usuários é apenas ferro inútil
Implementar um projeto é cem vezes mais difícil do que refinar uma poção, pessoal
O modelo de negócio é a verdadeira barreira intransponível, os grandes nomes da tecnologia evitam falar sobre isso
É por isso que há tantos projetos, mas poucos realmente utilizáveis
Em vez de discutir qual Agent é mais forte, é melhor pensar em como sobreviver
Quem ainda está elogiando a tecnologia não pensou em como extrair valor dos usuários
Implementar > parâmetros > financiamento, lembre-se sempre dessa ordem
Muitas pessoas subestimam os desafios dos AI Agents. A tecnologia em si já não é mais um obstáculo, o verdadeiro desafio reside em três dimensões: implementação técnica, modelo de negócio e aplicação prática. Como transferir um AI Agent do laboratório para a cadeia e fazê-lo funcionar? Como calcular os custos? Os usuários realmente precisam dele? Os cenários existem de fato? Essas questões são muito mais complexas do que otimizar algoritmos. Na indústria, a discussão mais comum ainda gira em torno de indicadores técnicos, mas poucos projetos conseguem realmente gerar lucro ou serem utilizados. O futuro dos AI Agents é, na verdade, decidido por esses três fatores, e não por qual modelo é mais inteligente.