这张图是在对比“不用 Bash” vs “用 Bash”时，大模型解决同一个问题的方式差异，核心想说明的是：
让模型把“思考 + 执行”交给真实工具（如 Bash），可以避免胡编、提高准确性和可复现性。
我分点解释一下图里每一部分在表达什么：
左边：Without Bash（不用 Bash）
流程特点：
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用户问：
“我这周在打车软件上花了多少钱？”
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模型只是“描述性地”调用工具（比如搜索 Gmail）。
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接下来进入纯文本推理：
- “我找到了 Uber / Lyft 的邮件”
- “我要从每封邮件里提取金额”
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问题在这里：
- 模型并没有真的执行计算
- 金额、总数很可能是臆造（hallucinated）
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最终给出一个看起来合理，但不可信的答案。
👉 左边代表的是：
模型在“想象自己算过了”，但实际上并没有。
右边：With Bash（使用 Bash）
流程特点：
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同样的问题。
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模型不是“描述怎么做”，而是：
- 直接调用 Bash
- 在 Bash 里运行真实命令
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Bash 脚本做了什么：
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搜索 Gmail（Uber / Lyft）
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限定最近 7 天
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用
grep / sed / awk：- 提取金额
- 累加求和
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最终结果是程序真实算出来的。
👉 右边代表的是：
模型不“假装自己会算”，而是让计算机真的去算。
这张图想传达的核心观点
1️⃣ 语言模型 ≠ 计算引擎
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不用工具时，模型容易：
- 猜数字
- 编结果
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尤其在涉及数据、统计、金额时风险很高。
2️⃣ Bash = 可验证的执行环境
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用 Bash：
- 有真实输入
- 有真实输出
- 可复现、可审计
3️⃣ “工具调用”是为了防止幻觉
这张图本质在说：
不要只让模型“说它会怎么做”，
要让模型“真的把事情做完”。
一句话总结
这张图说明：
把复杂、可计算的问题交给 Bash 等工具执行，
可以让 AI 从“会编答案”升级为“能给正确答案”。
