求助：想问问用trae写小程序的时候，有没有什么快速、准确调整UI的小技巧

我当前遇到的问题：因为代码能力基本为0，所以只能通过对话，让agent自己调整布局和ui，但是很难将想要的效果描述清楚

目前尝试过一个还不错的方式：把原型图和参考的页面发给trae，让他直接参考。但是画原型图+找参考图是个成本，且效率低的事情

Agent当前最大的问题：任务执行的高时间成本，带来的异步交付流程，和交付准确性之间的权衡

1.本质问题：
Agent最终目标是给出一个让用户满意的结果，因此需要深度思考+规划+调用工具执行，确保用户对结果尽可能满意；

但是模型和用户诉求间，存在一定的Gap（源自于context不足、用户对诉求描述的不清晰等）；

导致了复杂的任务，需要和用户不断确认。

2.异步交付和准确性的权衡问题：
越复杂的任务，执行周期越长，用户越不可能一直在屏幕前盯着。因此哪几步需要用户确认、什么时机让用户确认、用户没有确认怎么办，都是问题；

交付的结果，用户不满意的程度是多少，是需要对某一步推到重来、还是微调，以及调整后希望哪些信息变、哪些信息不变，都是很难透传给模型的信息。

怎么用AI快速学习和熟悉知识，掌握了几个小技巧：

1. 告诉AI自己对知识的了解程度（比如小白用户），而AI是这个方面的专家，让他通过通俗易懂的语言，向你科普

2. 明确告诉AI，科普后等待你的提问、质疑，或者当你说出某个指令时，AI自动结合你的对话情况、当前的知识内容，推荐给你三个问题

3. 基于问题不断追问

4. 当你感知到自己熟悉知识后，用自己的语言进行通俗易懂的总结

5. 告诉AI扮演小白用户，你将总结的知识发给他，看他是否能听懂，以及有没有什么问题

6. 在对话中逐渐重塑自己的认知

最近用了用扣子空间和flowith，有两个最大的感受：

1. Agent的聪明度，比外接工具更重要：
对比了扣子空间和flowitih，很明显能感受到扣子不够“聪明”
核心原因是flowith可以选择各个头部的模型（deepseek、chatgpt、claude…），扣子只能用自研模型。所以从结果交付上，扣子对问题的理解、分析、拆解不够，最终交付的内容质量差

2. 网页生成任务，Agent缺少对结果进行主动校验的能力：
尝试了一些Case，比如：生成一个图片压缩的网站、生成一个“用户输入书名，输出内容总结”的网站，扣子空间和flowith都交付了，但是都跑不通：网页收到输入后，一直在loading

妙哇！这个操作的本质，是不是通过模仿多个角色对话，强化模型的CoT🤔

在思考一个问题：
MCP的本质是，给Agent找了一堆工具，让Agent解决问题的效率、效果提升
AI2AI的本质是，一对Agent彼此之间相互协作

那么，MCP维度这件事成立的可能性更高，因为纯工具接口不一定有人用，但在被Agent调用时，可能会带来使用量的提升
但是，AI2AI维度，Agent小a为什么愿意被Agent小b调用（或者叫分配任务），难道因为Agent小a也能给小b带来更高的流量或者价值（小b自己获取不到？），如果是这样，最终会不会也像超级应用一样，变成了一个超级Agent（用户量Top1），其他Agent服务于这个超级Agent

可灵2.0对比1.6效果真是太明显了，但也有一些问题（视频前半部分是1.6生成，后半部分是2.0生成）

🔨生成方式：首帧图片+prompt
⌨️prompt：一个男人用枪顶着另一个男人的头，突然前面的男人转过头去，用手夺过了手枪，并顶在对方的头上。同时镜头需要拉远，看到两个人全身站立并对峙的场面
⏰时长：5s

👍优点：
1. 内容完整度：整体的完整性更高（1.6都没有体现出：夺枪并顶在对方头上、对峙场面），推测是对语义理解更强，会根据用户prompt灵活调整内容节奏（明显2.0节奏更快）
2. 表情更丰富：用户的动作、表情都和想要的效果比较贴合（夺枪时的表情）

👎缺点：
还是会有肢体及画面穿帮的问题，可能现在对于比较复杂的人物动作，依然不太行？得多试一些case

可灵2.0效果真好！但是开会员+100积分一条5s视频，这也太贵了吧😭

很清晰，通俗易懂：

“随着大模型能力的提升，AI 输出的内容越来越靠谱。人们开始让 AI 通过调用工具与外部世界直接交互，把 AI 变成了 Agent。
MCP 协议统一了工具的开发标准，从而简化了 Agent 的开发难度。
现阶段单个 Agent 无法很好地使用大量工具，所以垂直 Agent 成为了当前的主流。
垂直 Agent 之间需要配合才可以完成复杂的任务，这催生了 ANP / A2A 等新的互联协议。”

“A2A更像外交部专线，解决的是Agent直接对话的问题。
MCP更像同声传译与资源共享系统，解决的是智能体对接外部信息的问题。”