AI 摘要
前往原文Alexander的观点很明确：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。他认为像 Manus 这样基于「预先编排好的提示词与工具路径」构成的工作流智能体，短期或许表现不错，但长期必然遇到瓶颈。这种「提示驱动」的方式无法扩展，也无法真正处理那些需要长期规划、多步骤推理的复杂任务。而下一代真正的 LLM 智能体，则是通过「强化学习（RL）与推理（Reasoning）的结合」来实现。
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Alexander的观点很明确：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。他认为像 Manus 这样基于「预先编排好的提示词与工具路径」构成的工作流智能体，短期或许表现不错，但长期必然遇到瓶颈。这种「提示驱动」的方式无法扩展，也无法真正处理那些需要长期规划、多步骤推理的复杂任务。而下一代真正的 LLM 智能体，则是通过「强化学习（RL）与推理（Reasoning）的结合」来实现。
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