大家好，区块链爱好者和科技极客们！如果你一直在探索人工智能（AI）或像meme tokens这样的区块链创新，你大概率已经听说过大型语言模型（LLM）和它们的多代理系统。最近，Yossi Kreinin（@YossiKreinin）的一条推文引起了我们的关注，激发了一些关于AI代理为什么会失败的有趣思考。让我们用简单易懂的方式来解析，尤其适合一直关注最新区块链技术趋势的你。

Yossi Kreinin 说了什么？

2025年7月1日，Yossi发推文称：“现在大多数代理失败已经不再是模型失败，而是上下文失败。”他还调侃道：“嘿，我也是这样！当我搞砸了，并不是因为我烂，而是因为你应该把我成功所需的一切都喂给我！”推文链接了一篇关于LLM多代理系统自动失败归因的论文，深入探讨了这一观点。这虽然带有幽默感，但指出了AI开发中的一个真实问题。

什么是上下文失败？

那么，什么是上下文失败呢？想象你和AI聊天，它给出了一个奇怪的回答。你可能会想，“哇，这个模型坏了！”但问题往往不是AI的大脑（模型）——而是它用来工作的信息（上下文）。在AI领域，上下文窗口就像AI的短期记忆，它是模型一次能处理的文本或数据量，用来理解你的提问。如果上下文不完整或混乱，即便核心技术很强，AI也可能出错。

举个例子，@MagpieMcGraw提到用Claude（一款AI模型）制作Morrowind游戏模组时，必须先给它输入别人做的模组作为参考，才能表现良好。这就是上下文决定成败的经典案例！

这对区块链和meme tokens有何意义？

你可能会好奇，“这和meme tokens或区块链有什么关系？”随着区块链领域的发展，我们看到越来越多AI驱动的工具被用于市场分析、内容生成，甚至构建去中心化应用。如果这些工具依赖多代理系统（多个AI协同工作），理解上下文失败能帮开发者避免不少麻烦。比如，一个预测meme token趋势的AI，如果缺少足够的历史数据——这就是上下文失败，而非模型本身的缺陷。

在Meme Insider，我们致力于帮助你紧跟最新技术新闻。这些洞见能激励区块链从业者构建更完善的AI系统，确保提供清晰、全面的上下文，从而规避这些问题。

更大的视角：自动失败归因

Yossi推文中链接的论文提出了“Who&When数据集”及其方法，可以准确定位是哪一个代理或哪一步骤导致了失败。这对于调试复杂AI系统至关重要，就像在区块链上排查智能合约问题一样。通过识别上下文问题，开发者可以优化系统，让其在分析meme token波动性或优化语义三元组SEO等任务中更加可靠。

给meme token粉丝的启示

下次听说某个AI工具失败时，别急着怪技术——先看看上下文！无论你是在制作老游戏模组，还是追踪下一个热门meme coin，给AI喂对信息是关键。保持好奇心，持续学习，别忘了回访Meme Insider了解更多关于AI和区块链如何塑造我们未来的精彩内容！