对模型轨迹有良好的理解绝对是任何从事AI产品管理或工程的人所需的重要技能。 你必须清楚地理解（1）哪些事情值得建立支架以减轻模型的缺陷，（2）哪些事情完全交给模型来处理，以及（3）哪些事情属于第一类，但很快就会进入第二类。 对这些类别感到困惑可能会导致大量的浪费努力或错误分配精力，而你将无法在模型改进到来时抓住机会。 但最重要的是，一旦模型能够原生解决问题，就要愿意抛弃你所拥有的任何东西。你所构建的任何不改善客户体验的东西都是浪费时间。

现在构建 AI 代理的过程是： 1. 构建支架以解决 AI 模型的局限性，以便您的代理能够正常工作 2. AI 模型升级并解决您试图缓解的那个问题，使您的支架变得过时 3. 确定您想要解决的新、更难的用例，然后回到第 1 步 基本上没有办法避免这个过程，因为如果您不缓解模型的局限性，那么您就会在起步时失败，*而且*您不知道您的哪些缓解措施会被超越以及何时会被超越。 所以现实是，您必须接受在接下来的几年里，您将编写大量一次性代码，并且您必须对自己所追求的道路保持非常冷静。只需做任何必要的事情来使代理正常工作。