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你的经纪人演示有效。这就是陷阱。
为各企业构建 AI 智能体揭示了一个常见问题：成功演示与可靠生产表现之间的差距。这种差异主要源于概率的累积效应，而非模型本身的局限性。即使单步可靠性很高，将多个步骤串联也会显著降低端到端的成功率。演示通常仅展示单一的理想场景，掩盖了生产环境中的真实复杂性。
智能体步骤中的失败往往难以察觉，因为它们会产生看似合理但实际错误的输出。各个步骤在孤立状态下可能看似无误，却会静默地将错误沿链条传播。将问题普遍诊断为“幻觉”往往不准确，因为模型只是处理其接收到的数据。上下文的质量而非单纯的大小，才是限制智能体性能的关键因素，旧信息容易被埋没。
要提高可靠性，应专注于稳健的系统工程，而不仅仅是提示词优化。实施状态检查点允许恢复中断的流程，避免昂贵的重启。在每一步验证输入和输出可尽早捕获错误，防止其污染下游操作。使副作用具有幂等性对于处理非确定性工作器的重试至关重要。
将评估集成到持续集成流水线中，可将智能体行为视为易发生回归的代码。最终，将光鲜的演示转化为可投入生产的系统，需要诸如错误处理和状态管理等不具光环的工程学科。核心问题往往在于将智能体视为简单的提示词，而非复杂的系统。
