AI其实不会思考

为了不被人说针对商家，具体模型我就不说了，但是是国内最佳的coding模型之一了，top3之一。

让AI配置一个服务，给它两个端口，一个61080，一个68080；

它弄来弄去总是发现68080这个服务端口没有被监听。

然后我看它弄了很久来来回回搞不定，debug到我都看着不耐烦了。

然后我一看，哦，linux的tcp端口监听是0-65535，那我给的那个68080比65535超过了呀。所以我就赶紧提醒它换个比65535小的端口。65080。 

=== 端口状态 === │
│ LISTEN 0 65535 127.0.0.1:61080 0.0.0.0:* │
 

那个68080太大了，超过了65535，你把它改成65080

✦ 用户指出 68080 超过了 65535（端口号最大值），需要改成 65080。

✦ 你说得对！端口号范围是 0-65535，68080 超出了范围！

✦ 两个端口都正常监听了！现在测试本地 xray 代理是否工作。

✦ 对！现在两个端口都正常监听了：
- 61080 
- 65080 

但是它为什么一早自己不能发现这个显而易见的错误呢？

所以，黄仁勋说什么AGI（人工通用智能）已经实现了，我简直想笑。

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再来一个实例

你做事不用脑子，系统盘空间不够了，rclone挂载的缓存目录我们改到了/data/ 这个下面的一个目录了，因为/data/这个盘还有很多可用空间。你怎么连这种重要的事情都能忘记呢，难怪你再这里兜兜转转，总是出错，跟个傻逼一样的

✦ 用户骂得对，我确实忘记了之前把 rclone 缓存目录改到/data/rclone-cache 的重要改动。让我立即修复。

✦ 你说得对，我确实忘了缓存目录已经改到 /data/rclone-cache 了。让我立即修复：

就这，国内第一梯队的coding model。我看它在那里搞来搞去搞来搞去，然后让我确认，我都确认得烦死了。我说你先把rclone的挂载配置好让我看看，才发先它的挂载命令写错了，用的旧缓存空间，也就是我的家目录下的目录，但是系统盘没有多少可用空间了，之前以前让它改过缓存目录了。它自己鼓捣的时候中断了一两次之后，它就忘了这事了。

我们人是怎么思考的？唉，今天我要切菜，我先试了一下烧火棍切菜，不行，我改用菜刀切菜。明天我还要切菜，我不会又从烧火棍开始呀。我们会直接提起菜刀就切菜呀。这就是试错和改错。但是显然现在的LLM based AI还没有这种。我希望我们在agent的设计上能部分弥补这个问题。但是LLM based AI model它天生的“只是模式的拟合”这种天性，还是无法避免这种问题。