@tarunchitra 在 22:04 的有趣观点，然而，代理过早不应该是这里讨论的重点。
在大多数情况下，尤其是在科学研究或涉及金融数据的任何类型的研究中，可靠性仍然从不佳到不存在不等。
大多数“前沿”模型的基准分数不断上升，但上述的可靠性问题依然存在。
GPT 的网络搜索包括网络抓取，这并不能神奇地防止其输出退化的结果和错误。一个浏览器 MCP 无法解决这个问题。
扩展 MCP：它是一组工具，可以解锁某些东西，我们正在完成自己的客户端，但仅仅将它们插入 LLMs 不能掩盖其固有的认知缺陷。这意味着它只是一种需要正确使用以最大化性能提取的工具。
那么代理是否过早，还是注定在当前范式中非常有限？
这样的观点在“追逐 AI 的圣杯”存在之前就已经是我们的观点了。
新剧集：与Tarun Chitra和Wei Dai探讨加密AI代理的问题
每个人都在谈论AI代理，但没有人提出关键问题。
在今天的节目中，@ayyyeandy和@robbie_rollup与@gauntlet_xyz的@tarunchitra和@1kxnetwork的@_weidai坐下来讨论：
> 加密AI代理在热潮过后接下来会怎样
> DeepSeek的奖励模型和计算效率
> MCP能否成为AI代理的“HTTP”？
> 为什么今天的代理协议如此不安全（加密能解决这个问题吗？）
> 推理模型和长期AI规划
> 微支付和自主链上代理
完整剧集链接如下。
时间戳：
00:00 介绍
00:49 魔术广告
01:05 当前研究格局
04:01 量子计算机的类型
09:58 量子崩溃计算市场？
17:51 为什么要在本地运行模型？
22:04 下一次代理热潮
26:29 什么是MCP？
39:30 Mantle广告
40:11 代理到代理的通信趋势
49:16 模型训练奖励？
55:32 计算商品化
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