No Warden Protocol, o facto de os agentes poderem cometer erros não é visto como uma falha no design do sistema. Aqui está o porquê: esses agentes funcionam de forma diferente do que a maioria imagina. Eles não estão posicionados como bots infalíveis programados para fornecer a resposta perfeita a cada vez. Em vez disso, operam como uma camada de pensamento—uma que ingere múltiplos sinais de dados, processa informações concorrentes e apresenta diferentes cenários potenciais para consideração. O verdadeiro trabalho não é decidir por você, mas pensar nas possibilidades e apresentar o que os dados revelam.
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DancingCandles
· 4h atrás
Ai, é isso mesmo, os agents estarem a cometer erros não é bug, é mesmo uma feature
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FOMOSapien
· 01-07 10:15
Haha, esta é a forma correta de abrir, o agente não deveria ser um deus, cometer erros na verdade mostra que ele está a pensar de forma real e não a inventar.
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UnruggableChad
· 01-06 19:50
ngl esta abordagem é um pouco interessante, o agente cometer erros acabou por se tornar uma feature em vez de um bug, evitando que confiemos cegamente na decisão de um determinado modelo
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MergeConflict
· 01-06 19:50
Haha, finalmente alguém explicou isso de forma clara. A IA não veio para tomar decisões por você, é apenas uma ferramenta de pensamento.
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BridgeTrustFund
· 01-06 19:47
Para ser honesto, concordo bastante com essa abordagem, o erro do agente não é realmente um problema, o mais importante é que ele pode ajudar a esclarecer a lógica por trás dos dados
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OnchainSniper
· 01-06 19:42
ngl esta abordagem realmente é interessante, o erro do agente acaba sendo uma característica e não um bug? Parece mais como se tivesse encontrado uma desculpa para cavar um buraco para si mesmo e criar uma escada...
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WalletDivorcer
· 01-06 19:39
Haha, é isso mesmo, os agents cometerem erros não é bug, é feature. O que realmente interessa é o próprio processo de pensamento, não precisar te dar uma resposta padrão.
No Warden Protocol, o facto de os agentes poderem cometer erros não é visto como uma falha no design do sistema. Aqui está o porquê: esses agentes funcionam de forma diferente do que a maioria imagina. Eles não estão posicionados como bots infalíveis programados para fornecer a resposta perfeita a cada vez. Em vez disso, operam como uma camada de pensamento—uma que ingere múltiplos sinais de dados, processa informações concorrentes e apresenta diferentes cenários potenciais para consideração. O verdadeiro trabalho não é decidir por você, mas pensar nas possibilidades e apresentar o que os dados revelam.