据媒体报道 ，挥作”
他预估 ，用还就是需年不够实用 。如果一个智能体需要连续完成5个操作才能实现一个任务目标，联合理它们记不住用户告知的创始内容，
Karpathy并非唯一对AI智能体现状持保留态度的人人业内人士。广义上 ，工智但现实发展仍面临显著挑战 。挥作AI智能体被定义为能够自主执行任务的用还虚拟助手 ，它们的需年智能水平不足 ，
Karpathy指出 ：“目前的联合理智能体实际上并不好用 。更不具备持续学习能力。我们无法要求其达到100%准确） 。多模态能力有限 ，方案规划与自主实施的能力 。具备问题拆解 、当前AI智能体距离实现“功能完善”仍有相当长的路要走 。智能体的错误率会随着任务复杂度的增加而显著累积 。无法有效操作电脑系统 ，认知能力远未达标——总体而言，
他在文中分析道 ：“目前AI每次执行单个操作时的出错概率约为20%（这是大语言模型的工作原理决定的 ，大约还需要十年时间。那么它所有步骤全部正确的概率将骤降至约32% 。ScaleAI增长主管Quintin Au去年在领英平台发文指出 ，