ChatGPT 插件不行，GPT 就行了？
领导 OpenAI 应用研究的 Lilian 在 2023年 7 月份提出了，她对 Agent 的理解：Agent = LLM + 记忆 + 规划 + 工具 ，LLM 做为 Agent 的大脑负责提取记忆，做好任务规划，使用工具满足用户需求，在日日新的 AI 的时代，依然是最前沿有效的 Agent 指导思想。你看现在引用都要加年份了，时间过得是很快呀。
插件作为 OpenAI Agent 的第一个落地项目夭折了，GPT 是第二个 Agent 项目。
截止插件不让上新为止，插件商店一共 几千个插件，OpenAI 调用插件时，从上线到下线为止，始终都只允许用户选择 3 个插件同时使用。
注意这个选择的方式是，有一堆插件摆在那里，用户需要根据插件名字和描述，手动在这一堆插件里挑，就像你在相亲角找对象，是从简历里找对象，简历是挺喜欢的，合不合适处了才知道。
为什么只让你选 3 个，而且还是要先选再用，按照前面 LLM 是 Agent 大脑的逻辑，不应该是，模型知道所有插件能力，然后根据用户的任务需求，将任务拆解成更简单具体的任务，然后自动调用相应的插件来解决具体的问题，最终把用户问题解决吗。
做为最懂 Agent 的一群人，在 Agent 的核心环节 - 规划，用人工来代替，那真相只有一个了，那就是 OpenAI 自己上线插件的时候就非常清楚的知道，插件对 LLM 的能力要求超过了 LLM 当前能力的上限，譬如：上下文长度能力就不够，所以才只好让你手动先选 3 个，先试试看。
然后预期 LLM 能力的进化速度能很快就跟上插件对它的要求，到时候再把限制去掉，就能完美实现 LLM 做为 Agent 的大脑的功能了。
但这个预期落空了，到插件下线的时候，LLM 能力也没跟上来，都没有到记忆、规划、工具这一步，所以叫夭折。
不是思想不行，不是插件不行，是 LLM 做为插件生态这个 Agent 的大脑，能力还不够，还远远不够，还远远远远不够。
从这波操作也可以看出，OpenAI 不是一家擅长做产品的公司，是一家擅长技术的公司。
根据插件的经验，预期短期内 LLM 能力也提不上来，所以推出了 GPT。
插件不行，为什么 OpenAI 会认为 GPT 又行了呢？
原来 OpenAI 打造的用户预期是 ChatGPT 是万能的，这个预期塑造的很成功，确实让用户把 ChatGPT 当作了心中的白富美看待，但从实际体验以及插件使用上可以看出来，用户实际的使用感受不那么白富美，这也成了 AI 落地的根本矛盾。
GPT 从技术能力维度本质上是一个 ChatGPT 的分身，能力跟 ChatGPT 是一样的，但区别是每个开发者在创建 GPT 的时候，都为他设定了一个使用场景，这个场景不是万能的场景，不是什么都可以干，是一个具体的场景，是定义了具体为谁解决什么具体问题的场景。
一个对象，要跟你过日子，和只跟你谈恋爱，你对 TA 的要求肯定是不一样，就连使用范围都不一样。 GPT 在具体场景下，到用户跟前的时候，要么是被白吸引了，要么是被富吸引了，要么是被美吸引了，这样指数级降低了对 LLM 能力上限的要求，LLM 可以在能力范围内把用户服务好了，使得每一个有具体应用场景的 GPT 变得好用，成为了可能。
GPT 有了场景，有了预期控制，用户体验就更好了。
GPT Store 有了分成机制，每个开发者（OpenAI 叫 Builder）都会成为 ChatGPT 的 DAU 贡献者，DAU 拉起来了，OpenAI 分发能力就变强了，体验好的 GPT 能在 GPT Store 获得流量加持了。
GPT 又行了。
写在 GPT Store 正式发布之前：
由 Assistant API 构建的站外 GPT，目前来看要比站内的 GPT 体验更好。
如果 LLM 的能力进化到能支持插件的规划逻辑，那么 GPT Store 会成为ChatGPT 这个超级 Agent 的工具库，可能就是 AGI 的那一天。
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