我一直在学习关于大型语言模型（LLMs）在现实生活中如何运作的知识，特别是在实施一套启发式方法来计算某些东西并使用编码代理来实现这一点时。 我的用例是确定一个网站域名的估计价值。 这是我正在使用的（免费）代理： DomainValue .com 今天的经验教训： * 你不能仅仅让LLM生成一个估值——即使是最先进的模型也在进行推理。估值波动太大，数字范围广泛。 * 更好的方法是利用领域专业知识，提供更高层次的启发式方法，以便它可以用来指导其分析。 * 通过“采访”编码代理并询问它为什么估值如此低/高，你可以帮助发现有用的启发式方法。 * 在推动它解决特定估值“偏差”的问题时，你必须小心。它有时会“过拟合”（即更新提示以解决特定示例，而不是进行概括）。 * 确定它应该关注的维度是有用的。它不会直观地理解这些。例如，一个域名是否完全由英语单词连接而成。每增加一个字符都会降低价值。因此，wordplay .com的价值远高于word-play .com或wordplay2 .com。 --- 你们中的一些人可能会想，为什么我花这么多时间在域名估值上。 答案是：这不仅仅是关于这个用例，而是利用这个案例来发展我对人工智能的理解，并改善AgentAI平台以构建代理。 使用自己的产品/平台具有非常高的价值和杠杆作用。