人工智能：有多少人工，才能有多少智能？

最近大家都在聊AI，尤其大模型。但说句大实话，大模型当下的能力，那真是离不开大量人类智能（Human Intelligence） 的投入，特别是在 Agent（智能体）领域，这一点体现得淋漓尽致。在我看来，高质量的数据和有效的评价体系，真的真的真的太重要了！ 现在顶会也有很多很多做数据集工作的，未来一段时间应该会火

【个人观察💡】 构建数据和Benchmark（评估基准）这活儿，看着简单，但实际操作起来简直是难上加难！想当年在学校，还是现在工作，一直在给这些 Agent “当牛做马”..

咱们就拿三种最有代表性的 Agent 来聊聊它们的成熟度吧，按我个人经验排个序：编码 Agent > Web Agent > GUI Agent。

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🌐 Web Agent：挑战真实世界的复杂性

再来看看 Web Agent，各家大厂也相继推出了不少这类智能体，比如最近的一些 Deep Research 智能体。它们在完成一些简单的、通用性任务上表现还行，但一旦遇到复杂的多步骤长链操作，或者需要特定领域知识（domain knowledge） 的任务，Web Agent 的水平基本也就只能到实习生级别了。

比如，让它生成一份专业的行业研究报告，表面上看可能逻辑完整、篇幅足够，但你仔细一看，就会发现各种“幻觉”（胡编乱造）、信息冗余、内容空洞等问题。这时候，如何评价这份报告的质量，就真的需要专业人士的知识来对齐了。毕竟，Deep Research 考验的是信息搜索、总结提炼、内容生成等一系列综合能力。

【我的看法✍️】 目前 Web Agent 领域，高质量的数据和能够全面衡量其复杂能力的 Benchmark，都还挺稀缺的。这正是其发展亟需突破的关键点。

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核心挑战：高质量数据与有效Benchmark不可或缺

无论是哪种 Agent，当下主流的技术方案无外乎两种：

1. 基于基础模型搭建 Workflow（工作流）并结合模型推理： 这种方式通过编排大模型的调用顺序和逻辑来完成任务。
2. 直接对模型进行微调（Model Tuning）： 让模型更好地适应特定任务和数据。

但无论是哪种方案，都离不开高质量的数据和有效的 Benchmark（评估基准）。

• 好的 Workflow 设计，需要有数据和 Benchmark 去不断地对齐和优化。
• 要微调模型，那就更不用说了，数据是它的“食粮”。
• 强化学习（RL）也特别贴合 Agent 的场景，因为它通过奖励机制来驱动模型学习。但这些 奖励函数（Reward Function）的设计，同样也离不开好的 Benchmark 来评测和引导，否则模型可能学不到你想要的东西。

【我的思考🤔】 所以你看，AI智能体发展到现在，最核心的瓶颈，依然在于我们到底能提供多少“高质量的人工智能”——也就是多少来自人类专家经验、标注、反馈沉淀下来的数据和评价标准。这决定了AI能走多远，能有多“智能”。

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