标题：亲手做了12个AI Agent，我并不看好2025年的智能体

正文：
很多人称“2025年是AI Agent元年”，但我花了一年时间开发了十几个Agent系统后，却对其前景持保留态度。这些系统覆盖了软件开发的多个环节，如代码生成、数据库迁移、CI/CD流水线等，确实能节省时间，但外界对AI Agent的期待忽略了几个关键现实。

一、三个残酷现实
1. 错误累积问题：在多步骤任务中，即使每步成功率高达95%，20步后整体成功率仅剩36%。而生产环境要求可靠性达到99.9%以上。
2. 成本爆炸问题：长对话导致token消耗呈二次方增长，例如100轮对话可能花费50-100美元，难以规模化。
3. 工具设计难题：AI需要合适的接口和反馈机制，但现有工具往往未针对AI优化，复杂流程中容易出错。

二、成功的Agent有何共同点？
我开发的可行Agent都有清晰边界和人工干预机制。例如，UI生成Agent负责将自然语言转为React组件，但最终审查由人完成；数据库Agent生成SQL，但数据完整性依赖人工确认。总结来说，AI处理复杂问题，人工掌控关键决策，传统工程保障稳定性。

三、我的预测
1. 宣称“全自动Agent”的初创公司将因经济瓶颈陷入困境，复杂流程从数学上难以支撑高可靠性。
2. 在现有企业软件中硬塞AI Agent的公司，用户接受度会停滞，因为它们无法深入集成真实工作流。
3. 胜出者将是打造特定领域工具的团队，这些工具用AI解决难点，同时严格限制边界，成为“能力超强的助手”。

四、如何正确构建AI Agent？
1. 明确界限：定义Agent的能力范围，哪些部分需交给人或确定性系统。
2. 设计容错：考虑AI出错的情况，设置回滚机制。
3. 解决经济问题：优先采用无状态设计，降低交互成本。
4. 可靠性优先：用户更信赖稳定工具，而非偶尔惊艳但不可靠的系统。
5. 打好基础：AI负责理解意图和内容生成，执行与错误处理仍依赖传统工程。

AI Agent革命终将到来，但它不会像2025年宣传得那样光鲜，而是通过脚踏实地的方式取得成功。