最近《纽约时报》的一篇报道介绍了名为“Luna”的 AI 机器人，它被指派运营旧金山的一家实体零售店。尽管初期投资约 10 万美元，该项目却遭遇了严重困难，亏损超过 6.2 万美元，且在商业决策上表现平平。 Hacker News 的评论者大多将这些失败归因于对大语言模型（LLM）的根本性误解。批评者认为，大语言模型本质上是文本预测引擎，而非自主代理；它们缺乏真正的记忆、内在目标以及从过往错误中“学习”的能力。尽管开发者试图通过“外挂”数据库来提供背景信息，但系统往往难以维持相关信息的一致性，从而导致了诸如采购了印刷错误的库存等运营失误。 许多讨论者认为这家店更多是一种公关噱头，而非严肃的商业模式。他们指出，实体零售需要人类的细微洞察、同理心以及持续的长期规划，而这些品质目前大语言模型尚无法复制。最终的共识是，虽然大语言模型可以模拟友好，但它们缺乏管理现实商业复杂性所需的精密认知架构，这使得这位“AI 老板”的操作看起来更像是一个好心但无能、且患有永久性健忘症的实体。