池建强通过类比人类日常行为，阐述了 AI Agent 和 Function Call 的核心价值在于从不确定性中提取确定性。
📝 详细摘要
这条推文从哲学角度探讨了 AI Agent 和 Function Call 的设计初衷。作者认为，Agent 和 Harness 等机制的核心作用是在 AI 输出的不确定性中增加确定性。他以人类开车上班为例，说明虽然每次经历不同（不确定性），但最终都能到达公司（确定性）。这种类比揭示了 AI 与人类在「不确定性里寻找确定性」这一本质上的相似性，为理解 AI Agent 架构提供了独特的思考视角。
📊 文章信息
AI 初评：78
来源：池建强(@sagacity)
作者：池建强
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：1 分钟
字数：154
标签： Agent, Function Call, AI 架构, 不确定性, AI 哲学