首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
Maggie姐在舞池边忙着打点生意，那身玫红色西装使她看起来像一尾在深海游动的鱼。即使做到公关经理，她仍然要面对激烈的市场竞争——左边穿西装、戴眼镜的长脸男人是爸爸生，懂日语，专门接待日本客人；右边穿西装、留马尾辫的男人手下都是“老虎”；那个画浓眼线、一副烟嗓的妈妈生来自四川，现已投靠Maggie姐手下。随便一分，这个并不大的蛋糕也至少被分成了好几块。
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