（来源：上观新闻）
为了训🇧🇱练 PA👀🚆NDA，研究团队🧨构建了一个专🐄门的数据💑集，命名为 PA🏦🇧🇫NDASE♊🚄T🚐👾。GPT Ima🇦🇪ge 👨🎤2 已经来了，效🇻🇦果压过了 Na🐉no B🐞anana 👤2，后面🏚😴应该还会有新模🧪型直接 PK👪 Opus 40️⃣.7🃏。当AI部署在全新🥇👠场景时，事先没有🇽🇰🐹任何失👩🚀🌏败记录🙇♀️🌾可供分析，TR🌤ACE的冷启动问🏦🤾♀️题如何解决？随着🕊部署场景的增加，🏨🎸插件数➗量也会随👯♂️🏗之增长，如何管💦理越来越庞大的插🤗🧬件库？当某个任☃务同时需要🎀多种能力🆘👨👨👧👧时，单一4️⃣😵插件的路由策🇮🇳🉐略是否足够➡🚡？这些↘都是下一阶✔段研究可以深📏入的方向🏨⛰。
好处是，®🧜♀️它让信息完4️⃣整、可追溯，但用🇯🇵户使用越久，记📚⛅忆规模越膨胀，不🇦🇬🥠准确、不相🇸🇩干的数🇰🇮🐸据噪声也就越多🕯，调用时🗳🛩的Token♣消耗量也随之飙🇳🇪⛓升，检索精度、🛹🇳🇪响应速度也会受🥐到影响🐑💏。
其实最♒近大家在聊🌉 Harne🐧ss Eng🚘🤩ineeri🦉🏋ng 的时候，🚻🤧肯定会聊到 M📩👨👩👧👦ulti-🧾Agen🧤💅t，为什么 ⚱🍣Multi-Ag🎈🕛ent 这么重📝要？ 🇧🇭🛴这个概念两年🌾🇱🇷前就有了，那会🎧🧖♂️儿我不太看好🥨⏫。
