标题：Agent是“新瓶装旧酒”，氛围编码不值得尝试？

大语言模型（LLM）可以帮我们写文章、编码甚至提供陪伴，但资深用户Max Woolf认为，我们未必需要频繁使用LLM。Max Woolf是BuzzFeed的高级数据科学家，他对生成式AI持批评态度。

在他看来，agent和MCP不过是2022年ReAct论文提出的“工具范式”的新形式；至于氛围编码，他连尝试的兴趣都没有。他认为，人们应根据场合选用合适的工具，LLM只是工具箱中的一个。

Max Woolf在博客中反思了自己的工作方式。他尝试过各种方法优化LLM输出，比如“提示工程”，即通过特定提示引导模型生成所需内容。尽管提示工程有效，但他更喜欢直接访问API，设置系统提示来控制生成规则。他还偏好使用Claude Sonnet API，因其回答更精准。

LLM在专业领域也有应用。例如，他在BuzzFeed用LLM为文章分类，解决了无标注数据的难题。此外，他还用LLM检查语法问题，准确引用风格指南。

不过，他不会用LLM写文章，也不将其当作聊天伙伴。对于编码，他仅在特定情况下使用LLM，且对复杂问题持谨慎态度。他提到，LLM生成的代码虽有时效，但也需人工验证。

虽然LLM有局限性，但开源替代品的存在表明其需求依然存在。Max Woolf强调，选择工具时需具体情况具体分析，LLM并非万能，但也不是无用之物。