其次，大模型没有天然的执行能力，需要辅以智能体工程来将意图转化为实际操作。工具调用是当前最主流的方式，大模型根据任务需求，生成结构化的函数调用指令，由智能体框架解析后执行相应操作，比如调用天气API、数据库查询、发送邮件等；另一种方式是模拟人类操作，通过视觉识别和模拟操作来"看屏幕、点按钮、填表单"来完成任务，近期大火的豆包手机就是这样完成智能体操作；对于更复杂的任务，智能体还可以配置代码解释器（Code Interpreter / Sandbox），让模型编程运行，这可以极大的扩展智能体的行动边界。
AI产业链核心矛盾：资本循环的“自我强化”与“自我怀疑”前文提到，三层架构的价值传导失衡催生了产业链的资本循环悖论，而这种悖论的核心，就藏在上游与中游对下游的投资绑定中——它们共同形成了一个看似完美的“资本闭环”：
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在他2024年出版的回憶錄中，克林頓寫道，他「一直覺得愛潑斯坦有些怪異，但完全不知道他所犯下的罪行。」