在企业中，AI代理不应拥有无限制访问权限。尽管大型语言模型（LLMs）功能强大，但其可靠性不足，容易出错。有效利用AI应专注于封闭世界问题，设计专用代理，并提供明确的上下文和工具。通过控制和目的性设计，AI才能在实际应用中可靠交付结果。
本研究探讨了人工智能在“封闭世界”任务中的成功无法直接应用于“开放世界”，指出了具体任务能力的局限性。提出了一系列学习原则与创新技术，为开放世界人工智能的发展奠定基础，并通过实验验证其有效性。
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