在搭建了一堆工作流之后，越来越发觉Agent的局限性。

最近看新闻，也同样能刷到各种“AI Agent”的酷炫演示：一句话生成PPT、自动跑报销、还能写代码。
乍一看，好像未来已经来了。

可真把它搬到工作里用，就会发现——画风完全不一样：

• 你让它“整理会议纪要”，它把最关键的决策漏掉了。

• 你让它“跟踪项目进度”，结果给你的是两天前的信息。

• vibe coding 写代码，项目结构不符合实际开发，而且总会写一些bug。

看着像万能助手，真用起来却常常掉链子。为什么呢？

一、为什么AI Agent会掉链子？

1. 记性差，还花钱

早期，AI有点像金鱼，转头就忘。
你辛辛苦苦告诉它一堆背景，下次再问，它又从零开始。

补救办法，是把以前的聊天记录都塞进去。
AI 是按照 Token 计费的。
这就好比每次对话前都要把旧对话本从头到尾念一遍，越说越长，花的钱也越来越多。
一个复杂任务，成本可能是简单任务的几十倍。

2. 不是真的懂，只是“套模板”

从技术实现上来说，AI最擅长的，是找相似的套路。

AI写代码（vibe coding）的时候，常常看上去很聪明，实际上很多地方糊里糊涂。

比如你让它“写个登录接口”：

• 它能很快给你写出一堆代码，看起来还挺像回事。

• 但它可能忽略了密码加密，直接明文存储。

• 也可能没考虑到并发下的异常情况。

• 甚至连数据库里是不是已经有相应的表，它都没确认。

换句话说，它知道“登录接口”长啥样，却没真的理解你项目里的业务逻辑和技术约束。
结果就是——跑起来可能能用，但一上线就各种漏洞和Bug。

它没有全局概念。

3. 步骤一多，就容易翻车

AI单步的准确率可能挺高，比如95%。
可要是一个任务要拆20步，每一步都对才行，最后整体成功率只剩下三成多。
所以任务越复杂，它越容易出问题。

二、怎么才能更靠谱地用？

既然它没法全自动搞定一切，那我们就换个思路：

方案一：大事拆小事

别丢一句“帮我把整个活动都策划好”，这太容易乱套。

可以拆成几件小事：

• “帮我写个活动宣传文案。”

• “提醒我周三要和供应商开个会。”

• “每周帮我整理一下报名人数。”

这样任务更清晰，AI做起来靠谱得多。

方案二：人机分工

AI和人类别抢活，各干各的：

• AI合适干的：查资料、写个初稿、提醒事项等固定流程事项。

• 人类该干的：拍板、应对突发、把关质量等。

比如报销：
AI自动识别发票、填单子，人最后点个头——搞定。

方案三：慢慢升级

别急着一口吃个胖子。

• 先用它查资料、写文档

• 再试试流程审批、客服这些中等难度的活

• 等熟悉了，再考虑更复杂的任务

三、最后说一句

2025年，别幻想AI Agent能“全包”，更靠谱的做法是：

• 目标要现实：先解决能解决的事

• 人机要搭档：AI干杂活，人类负责拍板

• 节奏要循序渐进：从简单任务开始，慢慢往上加

真正重要的，不是AI有多炫，而是它能不能帮你把事情办成。