美國學者戈登表示，該條文原意在保護美國企業，避免受到依賴強迫或監獄勞動的進口商品競爭，如今也成為美國調查企業海外供應鏈勞動條件的重要工具。
虽然有不甘，但不得不承认：在 AI 的浪潮之下，编程匠人的时代正悄然走向尾声。
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“这不仅是融资，更是为了保命。”一位业内财务分析师向虎嗅坦言，“如果不这么做，连续的巨额研发投入会让资本市场彻底失去耐心，股价承压将引发连锁反应。李斌是在用时间换空间，赌的是未来销量爆发能覆盖掉这些隐性成本。但换电业务独立至今仍未实现整体盈利，依然依赖汽车销量的输血。如今芯片业务‘故伎重施’，虽然能争取到6-9个月的窗口期，但若主业造血能力无法根本性扭转，这不过是把雷埋得更深而已。”
Finding these optimization opportunities can itself be a significant undertaking. It requires end-to-end understanding of the spec to identify which behaviors are observable and which can safely be elided. Even then, whether a given optimization is actually spec-compliant is often unclear. Implementers must make judgment calls about which semantics they can relax without breaking compatibility. This puts enormous pressure on runtime teams to become spec experts just to achieve acceptable performance.
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第一方面，除了短任务链条的数据分析、生成、检索等方面的应用，智能体现在规模化应用场景大体可以概括为两类，一是在编程领域，编程是智能体最理想的"练兵场"，环境隔离、容错率高，目标明确、目前规划能力能应对，程序可执行，还有即时的执行反馈。这令其成为智能体第一个大规模、商业化的突破口。二是在各行各业的各种业务（销售、客服、人力等）的专用智能体可以集合成一个大类，有一个共同点：目前主要是工作流自动化类型，其实这也是应对智能体深度理解（规划、决策）能力不足的权宜之计，通过把智能体的任务的开放性降低、给出参考工作流程、定义可用的有限工具集等来提高智能体在这些任务上的工作质量。智能体进一步的规模化应用需要其能力进化，为企业能够带来切实的价值。
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