<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Llm-Agent on All about Raspberry Pi</title><link>https://hugozhu.site/tags/llm-agent/</link><description>Recent content in Llm-Agent on All about Raspberry Pi</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hugozhu.site/tags/llm-agent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>能做事的 Agent，需要一个推荐系统</title><link>https://hugozhu.site/post/2026/188-agent-task-recommendation-system/</link><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugozhu.site/post/2026/188-agent-task-recommendation-system/</guid><description>&lt;p&gt;上周团队里的小李给他的 AI Agent 加了一个&amp;quot;帮我总结这个网页&amp;quot;的功能。用户发一个 URL，Agent 自动打开、提取内容、生成摘要。听起来很简单对吧？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;结果上线第一天就翻车了。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;一个用户发了一个 GitHub 仓库链接，Agent 用浏览器沙箱打开了仓库首页，截取了 README 的前几屏，然后用一个 7B 的轻量模型生成了摘要——完全忽略了仓库里真正的核心代码和 issue 讨论。用户等了 40 秒，得到了一段废话。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;同一个功能，另一个用户发了一个新闻网站链接，这次 Agent 反而用了最强的推理模型去处理——一个纯文本提取任务，花了不必要的 token 费用，还因为推理模型的&amp;quot;过度思考&amp;quot;把简单的新闻摘要写成了一篇分析报告。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;小李跑来找我：&amp;ldquo;模型能力明明够了，为什么用户体验这么差？&amp;rdquo;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;我说：&amp;ldquo;你的问题不是模型不行，是你没有给任务找到合适的模型和执行环境。你缺的是一个推荐系统。&amp;rdquo;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>