智能体进入真实系统后，为什么问题突然变多了？

随着大模型能力提升，智能体逐渐从概念验证走向实际应用。

在 Demo 阶段，很多事情看起来都很顺利：
模型能理解指令、能选择工具、也能给出结果。

但当智能体真正被接入系统、进入业务流程后，问题往往会迅速增多。

一个最直观的变化是：

问题不再是“能不能跑”，而是“跑崩了怎么办”。

在真实系统中，智能体很快会遇到这些情况：

• 执行失败后，是否需要人工介入

• 结果不理想，是否需要调整流程

• 多步骤任务中断，是否还能继续推进目标

这些问题，并不是模型能力不足，而是系统层面的责任开始变得模糊。

慢慢地我意识到，智能体进入应用阶段后，很多问题已经不再属于“算法优化”，而是属于：

1. 谁来盯流程

2. 谁来兜异常

3. 谁来保证长期稳定运行

这类问题，本身就指向了一种新的系统角色需求。