本文探讨小模型与Agent技能在工业落地中的实际可行性。研究表明,尽管Agent技能在部分开源框架中表现优异,其在真实产业场景中的规模化应用仍面临显著瓶颈——核心限制在于高度依赖大型闭源API,导致成本不可控、响应延迟高、数据隐私难保障。尤其在对实时性、合规性与可解释性要求严格的垂直领域(如金融、医疗),该依赖性进一步加剧了部署难度。相较之下,轻量、可控、可本地化部署的小模型正成为弥补这一断层的关键路径。
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