几问难尽知人意：agent 推断用户偏好存在天然硬上限

jamesbrandecon · x · 2026-09-25

作者 jamesbrandecon 指出，任何 agent 想靠问用户几个问题就准确推断其偏好，都存在明显的硬性上限，没有绕开的办法。因此用户必须投入时间去「教」模型（fine-tune 于个人）——不仅要教具体的偏好排序，还要教模型如何为用户建模偏好，以便模型能外推到未见过的新场景。这一观点指向 agent 个性化方向的核心矛盾：被动询问不够，用户侧的持续教学投入不可避免。