近来，某些大厂和创业公司围绕“智能体”（Agent）大做文章，大量宣传其作为“未来生产力工具”的潜力。各种宣传中，“智能体”被描绘为能自主完成任务、解放生产力的“AI劳动力”。然而，当我们冷静回顾其技术本质、架构设计与实际表现，会发现所谓“智能体”，更多是工作流的套壳，其“智能”属性远不如宣传所说，甚至存在严重的概念误导和技术退化风险。

我对当前“智能体”热潮持高度怀疑态度，原因有以下几点，这些理由不仅是技术层面的批评，更指向了AI真正智能化路径的错位问题。

一、伪智能：预设工作流的自动化 ≠ 智能决策

      当前大部分智能体的实现方式，实质上是“人类设定流程 + GPT 生成内容”的混合体。表面上看，它能接收指令并完成一些复杂任务，但实质上：

• 流程是死的，只是某个工程师预设的顺序逻辑；

• 分支是弱的，决策树依赖人工配置的条件判断；

• 核心是“工具链+调用参数”的封装，而非学习、适应和演化。

这类“流程封装+语言模型”的组合，充其量只是比传统脚本自动化多了些语义理解能力，本质上还是人控的机械工具，而非自适应的智能体。它不具备“我该做什么”的主动认知，只能回答“我被人要求做什么”。

这显然偏离了智能的核心：自主选择任务、动态决策处理路径。

二、依赖Token消耗的伪便捷性：性能与稳定性的陷阱

     大模型天然存在 延迟高、不确定性强、成本高 的问题。智能体基于大模型构建流程节点，看似“灵活”，但往往只是把一堆 token 消耗操作硬塞进流程：

• 一个任务分成多个子任务，每一步都要调用模型进行分析、总结、决策，token 消耗巨大；

• 输出结果不可控，容易在关键步骤“翻车”；

• 一旦调用链长，推理稳定性极差，实际无法部署在对稳定性有要求的场景。

举例而言，你让一个 Agent 去处理文档摘要、提取要点、写成邮件，然后发布日程。每一步都要靠 LLM 推理，“要点是否合理”、“格式是否正确”、“是否能生成可用指令”全靠运气，成功率极低。

本质上，这不是 AI 的进化，而是用复杂方式解决简单问题，用大锤砸钉子，把 token 当 API 用的低效模式注定走不远。

三、人为控制的流程管线，与“通用智能”背道而驰

    如果 AI 的发展目标是类人智能（AGI），或者说通用智能，那么 AI 应该具有如下能力：

• 感知环境、理解上下文；

• 自主制定任务目标；

• 自主规划任务流程；

• 动态调整任务策略；

• 基于反馈迭代行为逻辑。

而现在的智能体系统普遍采用一种“伪智能控制模式”：

• 工作流由人设计；

• 分支决策依赖外部插件；

• 状态维持全靠 prompt memory；

• 不具备长期记忆和归因能力；

• 没有强化学习/环境建模/经验迁移。

这类系统缺乏自治性、自适应性、演化性，其实与“宏观上的脚本系统”无异。它不能理解目标，只能理解 prompt。这是一个本体缺失的AI系统，距离真正的智能体遥不可及。

四、重复建设、复杂封装，实为“幻觉工程”

   目前的“智能体平台”层出不穷，从 LangChain 到 AutoGen，再到某些企业造的“企业大脑”“员工助理”，其核心架构基本一致：

• 一堆 Wrapper 封装调用 LLM；

• 一堆链式执行模块拼接任务；

• 一堆 Memory 机制伪装上下文；

• 一堆工具插件假装调用环境。

说白了，就是做了很多技术包装和幻觉增强（Illusion Engineering），来制造出“它好像会思考”的假象。却没有解决真正的难点：

• Agent 是否具备状态意识？

• 是否具备目标建模与规划能力？

• 是否具备情境适应和动态反应能力？

这类工程幻觉确实能吸引融资，但落地难度极大，最终大概率沦为一套不能真正 scale 的工具链系统。

五、智能助手的未来方向：应是“事务选择权的AI内化”

  真正的 AI 助手不应该是“人类指定任务 → AI执行”，而应该是：

• AI 主动理解用户当前任务场景；

• 根据历史行为预测可能的事务需求；

• 判断哪些事务适合当前用户处理；

• 提出决策选项，并能自己尝试最优路径。

也就是说，AI 应该在事务管理和流程构建中主动建模目标、选择策略、反馈迭代，成为一个“事务合伙人”，而不是“流程执行员”。

这背后需要的不是流程编排能力，而是：

• 任务意图识别与演化建模（Intent Modeling）；

• 情境建模与长期记忆（Contextual Episodic Memory）；

• 多策略比较与执行反馈循环（Meta-Reasoning）；

• 具身化交互能力与嵌入环境认知（Embodied Intelligence）。

这才是 AI 应该走的路，不是做个图形工作流平台就能实现的。

因此，不该被“流程幻觉”欺骗，智能体真正的未来应靠“选择”而非“执行”

       “智能体”作为一个概念是有未来的，但它不该是现在这样一个粗糙拼贴式的流程自动化系统。一个真正的智能体，应该是一个能自主理解环境、自主选择目标、自主规划任务、自主学习经验的自治体。

我们不应满足于让大模型跑在流程图上，而应该推动 AI 从“token层自动化”走向“策略层智能化”。否则我们只是给老系统穿上新衣，陷入又一轮技术泡沫。

我不看好现在的智能体系统，不是因为我反对自动化，而是我不接受对“智能”的粗暴简化，这是对创新的亵渎。