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AI 已经彻底称为日常的一部分了，我不能失去 AI，如同西方不能失去耶路撒冷 日常使用的需求难度越来越大，需要 AI 完成的任务也越来越复杂，gpt-4o 已经撑不住了 目前已经全面转向 gpt-o3 和 gpt-4.5 不得不说，o3 对于复杂任务的拆解真的有点东西 从 chatgpt -> settings -> Data Contron -> export data 下载一份压缩包，里面是历史跟 gpt 聊天的数据，解压后有个 conversation.json 文件，把它单独压缩成一个 zip 包，大小最好不超过 3MB，再传给 chatgpt，用 o3 让它分析使用情况 这时候可以清楚地看到 o3 整个执行轨迹，它自己写了一段 python 脚本，然后用那个脚本生成了可视化的图表，一张 excel 统计表，两张使用情况的图表
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这段时间总在想 multi agent 协作的问题，举例： --- Research Agent -> 全网搜索各个团队的运营活动，做归纳 Idea Agent -> 从归纳的活动中，每天产出 N 个适合自己团队的活动 Workflow Agent -> 设计活动流程，定 KPI Designer Agent -> 设计海报等运营图片 Text Agent -> 活动文案 Operation Agent -> 执行活动细节（自动发帖、自动邀请等） --- 每个 agent 的工作，用最适合的模型，各自完成一件工作 --- 为什么想要 multi agent ，比如 single 好在哪 1. 不同工种用各自最契合模型（虽然 single agent 也可切换模型，但 context 和 memory 管理会混乱） 2. 可以并发，idea agent 不用等其他 agent，管自己生成 idea 就行，抽空还能给人类发汇报 3. 容错，一个 agent 产出愚蠢的点子，其他 agent 会纠正 --- Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail https://arxiv.org/pdf/2503.13657 今天看到这篇论文挺有启发 他们用 150 个任务测试 multi agent，发...
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