我的观点是：

目前所有的大模型都不是真正的agi,存在能力边界，在翻译、分类、识别这些方面比较强，但是逻辑推理能力是比较欠缺的。目前表现出来的智能，更多的是一种拷贝，本质上是根据现有的解决方案（预训练的数据集）中找出最合适的。

当然，这种抄袭能力已经比大部分人类要强了，但是它无法解决真正的问题。

比如，所有的大模型都吹嘘自己能力如何强大，但是给出的示例都是目前解决方案的，比如Linux、向量数据库等等，而训练大模型本身还是需要人的智慧，因为这是真正的创新，而这是大模型所无法做到的。

难道自动把有问题的程序包修改好了？只是选择比较好的包来组装差不多，这些包里的问题还待应用环境中发现后修正

理论上是可行的，但你要把需求写得很明确。