AI Agent 搭建师的职业焦虑，本质是行业从早期技术红利期向成熟应用期过渡的阵痛：过去依赖 “提示词技巧” 的信息差红利正在消失，取而代之的是 “用 AI 解决复杂高价值业务问题” 的认知差红利。工具越简化，对从业者的逻辑能力、业务理解能力要求越高。在 AI 时代，能够驾驭复杂系统、将概率性 AI 转化为确定性业务结果、为业务价值负责的 AI Agent 搭建师，永远拥有不可替代的核心位置。

摘要：AI智能体"浮光行为"已成为企业级应用落地的关键挑战。与"幻觉"不同，这种现象表现为智能体在多轮复杂任务中产生表面合理但实质偏离核心任务的输出。其根源在于Transformer架构的注意力稀释、KVCache噪声累积和推理链断裂。这种异常会导致任务死循环、高风险工具误调用等严重后果。解决方案包括动态记忆管理、双Agent架构审查和结构化思维链强制机制。

摘要：本文探讨了大语言模型智能体(Agent)在复杂任务中出现的"浮光行为"(Glimmer Behavior)现象，即智能体在长期运行或多步推理时产生的短暂不合理决策。研究从Transformer注意力机制底层原理出发，揭示了这种现象源于注意力熵异常和KVCache噪声累积，表现为高置信度但缺乏逻辑支撑的瞬时决策。文章分析了浮光行为对AI系统稳定性的危害，并提出了动态注意力剪