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进一步信息揣测

• 当前AI代理的可靠性问题：行业内部普遍承认现有AI代理存在不可靠、无法从经验中学习的问题，但公开宣传中常弱化这一缺陷，而Composio通过动态技能升级试图解决该痛点。
• 资本对AI代理落地的押注：Lightspeed VP投资2500万美元给Composio，表明资本方认为“实用化AI代理”是下一个高潜力赛道，但普通开发者难以获得类似资源支持。
• 技能演化的技术壁垒：Composio提到的“技能随代理进化”可能涉及私有技术（如实时微调、行为反馈闭环），这类核心能力通常不公开细节，需付费或合作才能获取。
• 行业宣传与现实的差距：推文暗示多数AI代理的“可用性”存在夸大，实际需依赖第三方工具（如Composio）补足短板，但厂商很少主动披露这种依赖性。
• 数据敏感性与代理训练：代理的“不可靠性”可能源于训练数据或场景的局限性，但具体缺陷案例（如特定场景下的失败率）通常被企业保密，需通过内部测试或用户踩坑才能发现。
• B端市场的优先级：高额融资和“实用化”定位暗示Composio主攻企业客户，普通用户可能无法直接使用其完整功能，需通过中间服务商间接接触。