智能体虽然有潜力代替大量的工作，但在实际搭建过程中，理想与现实之间往往存在显著差距。以下给出当前智能体在实际应用中存在的几个问题和对应的解决方法：
- 错误会逐级累积：即便每一步操作的成功率高达 95%，在执行 10 步之后，整体成功率将骤降至约 60%。而生产环境通常要求系统可靠性达到 99.9% 甚至更高。这意味着，长链路的全自动流程在数学上难以稳定运行。解决方法：限制单次任务中智能体的步骤数量，并在关键节点引入人工确认机制，以控制风险。
- 上下文成本高昂：为维持“记忆”能力，智能体常需保留完整的对话历史，导致多轮交互中 token 消耗迅速增长，显著抬高运行成本，阻碍规模化部署。解决方法：采用无状态设计，将状态信息交由外部系统管理；或主动限制记忆范围，仅保留必要上下文。虽然这看似削弱了“智能”，但却是控制成本非常有效的方法。
- 结果可信度不足：当前 AI 的能力仍有局限，智能体输出的内容往往无法直接投入使用，仍需人工逐项审核，反而可能增加工作负担。解决方法：优先将智能体应用于具备即时反馈机制的场景，如文本润色、代码生成、界面原型设计等，便于快速验证与迭代。
- 难以应对复杂性与不确定性：智能体擅长处理结构清晰、规则明确的任务，但真实工作场景常包含大量模糊性、例外情况和动态变化，远超当前 AI 的适应能力。解决方法：将标准化、流程化的任务交由智能体执行，自己则聚焦于方向把控和创造性思考。换言之，应将智能体视为高效的“AI 员工”，而非最终决策者或领导者。
参考资料：
[1] 个人日常的 AI 对话使用和智能体搭建的体验
[2] Why I'm Betting Against AI Agents in 2025 (Despite Building Them)
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