过去一年，我在开发、DevOps 和数据运维等领域，亲手构建过 12+ 个真正投入生产的 AI Agent 系统。也正因为这些一线经验，我对当前铺天盖地的“自主智能体热潮”保持清醒：在数学上，它是不可能成立的。

今天，我想用真实的案例和工程经验，告诉大家：为什么很多 Agent Demo 看起来很酷，但在生产环境里，往往会摔得很惨；以及，我在实践中摸索出的真正可行的方法论。

很多人讨论 Agent 时，只停留在概念。但我和团队在过去一年里，已经把它们落到了生产环境：

• 开发类 Agent：UI 生成 Agent（自然语言 → React 组件）、代码重构 Agent、API 文档生成 Agent、函数生成 Agent；
• 数据与基础设施类 Agent：数据库操作 Agent、跨云 DevOps 自动化 Agent；
• 质量与流程类 Agent：AI 驱动 CI/CD 流水线、测试生成 Agent、自动化代码审查 Agent。

这些系统每天都在运行，确实帮我们节省了大量人工时间。但正是因为“真实使用”，我比很多只做过 Demo 的团队更清楚它们的“硬伤”。

三个绕不开的现实：

1. 错误率叠加问题：如果单步准确率是 95%，经过 20 步后，整体成功率只有 36%。而生产环境要求 99.9% 的稳定性，这中间差了几个数量级。
2. Token 成本爆炸：长会话 Agent 必须不断传递上下文，成本呈二次方增长。我有个数据库 Agent，前几次查询只要几美分，但到第 50 次，每次就要几美元，完全失去经济性。
3. 难点不在模型，而在工具设计：AI 能调用 API 不算难，难的是设计出让 Agent 真正理解反馈的工具接口，否则它根本无法在失败时自我修复。

很多人忽略了最简单的数学事实：

• 假设单步成功率 95% → 5 步后成功率 77%，10 步后 59%，20 步后只剩 36%。
• 即便单步 99% → 20 步也只有 82%。

换句话说，自主连续执行 20+ 步的 Agent，注定会在数学层面崩溃。
我在 DevOps 场景里能跑得起来，靠的是：

• 每个 Agent 流程不超过 3-5 步；
• 每一步都有独立可验证的操作；
• 必要的关键点引入人工确认。

这是唯一能把 Demo 变成生产系统的办法。

很多人以为 Agent 只是“多聊几句”的问题，但成本会让你清醒。

在我测试的数据库 Agent 里：

• 前几次交互几乎没成本；
• 到第 50 次时，每次查询要几美元；
• 一旦扩展到成千上万用户，账单立刻失控。

因此，我的策略是：能无状态就无状态。比如函数生成 Agent：输入需求 → 输出代码 → 直接结束，没有会话，也没有成本爆炸。

很多创业公司在 Demo 里展示“AI 能调用 API”，但现实远比这复杂：

• 失败时怎么返回足够的信息让 Agent 恢复？
• 10,000 行数据的响应，如何只传必要摘要？
• 多操作之间的事务冲突、文件锁、资源竞争怎么解决？

我的经验是：在生产环境里，AI 只做 30% 的工作。剩下 70% 是：

• 工具反馈接口设计；
• 上下文优化；
• 失败恢复机制；
• 人机协同的交互关口。

Agent 本质上是工程问题，而不是“魔法”。

很多人幻想 Agent 可以“自主跑通企业系统”，但真正接入时，你会遇到：

• 遗留系统和 API 格格不入；
• 身份认证随时变动；
• 速率限制和合规审计；
• Prompt 模板根本没法覆盖的异常。

我做的数据库 Agent，并不是“AI 自动跑查询”，而是：

• 管理连接池；
• 控制事务回滚；
• 记录审计日志；
• 遵守只读副本规则。

最终，AI 的工作量只有一小部分，更多还是传统工程逻辑。

经过多轮试错，我总结出几种可行模式：

• UI 生成 Agent：AI 生成组件，人类负责审查；
• 数据库 Agent：AI 生成 SQL，人类确认破坏性操作；
• 函数生成 Agent：无状态、明确定义输入输出；
• DevOps Agent：AI 生成 Terraform，部署管道负责回滚；
• CI/CD Agent：每一步都有明确成功标准，最终合并由管道控制。

总结一句话：AI 处理复杂性，人类负责控制，工程保障可靠性。

我认为接下来会出现三种不同结局：

1. 最先撞墙的群体：融资驱动的“全自主 Agent”公司，他们的 Demo 在 5 步里很惊艳，但客户一要求 20+ 步，数学规律会直接宣判失败。
2. 停滞的群体：在现有软件里“外挂 Agent 功能”的公司，由于没有深度集成，采用率会停滞。
3. 真正胜出的群体：构建受限、领域专用的工具。AI 负责难点，人类把握关键决策点。

如果你打算在 2025 年构建一个真正可用的 Agent。

我给你五条经验原则：

1. 明确边界：Agent 该做什么，不该做什么？
2. 面向失败设计：错误率 20%-40% 怎么回滚？
3. 解决经济问题：成本模型能否支撑规模？
4. 稳定优先于自主：用户要的不是“惊喜”，而是“可预期”。
5. 坚实的工程基础：AI 只做生成和理解，执行和状态管理仍靠传统系统。

一句话总结：演示级 Agent 和生产级 Agent，是两个完全不同的世界。

过去一年，我最大的感受是：

• Demo 能跑 ≠ 规模能跑；
• 自主性 ≠ 可靠性；
• AI 的潜力巨大，但必须与工程学结合，才能真正落地。

如果你正准备在 2025 年做 Agent，我的建议是：别盲目追逐“全自主”，而是从小而专的场景做起，让 AI 和工程各自发挥长板。这样才有可能走得远，而不是在热潮里迅速熄火。

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