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%）。
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很多有灵气的作者，就困在这第一步。我身边有一位优秀的青年写作者，名校、专业好，读书多、很有想法，我常常被他新颖的见解所吸引。他很爱说的一句话是：等我写出来，肯定会有很多人与您一样的感受。我不断鼓励他，却总是听到他回复：开了头，但总是不完美。总想一步到位，结果呢？笔尖生了锈，灵感发了霉。，更多细节参见爱思助手下载最新版本
中国有互联网/AI 巨头，海外何尝不是如此？像 Meta、Amazon 这样的老对手，本身还拥有强势的平台与生态，它们未必心甘情愿对 Google 开放，让 Gemini 来自动化一切。无论是以隐私、安全，还是平台规则为由，设置限制、提高接入门槛，博弈必然发生，争斗将进一步白热化。