别被宣传骗了。Agent不是万能的，看完这些再决定要不要投入
AI Agent 目前适合的场景：辅助决策 + 信息整合 + 流程自动化（问答型、报表型、监控型）。不适合：自主决策 + 高精度任务 + 涉及钱的自动化操作。下面逐一拆解。
Agent 会 信心满满地胡说八道。比如你让它查库存数据，它编一个数字还带小数点的。
某公司用Agent回复客户"您的退款将在3个工作日内到账"——但公司根本没有退款系统，Agent自己编的。
应对方案：
同一个问题问Agent三次，可能得到三个不同的答案。大模型的随机性导致Agent行为不可预测。
用Agent写日报。周一写得特别好，周二突然开始用英文写，周三又漏掉了关键数据。每次都要人工检查。
应对方案：
每调用一次大模型都要花钱。一个客服Agent每天处理1000次对话，API费用可能上百元。
| 场景 | 日均调用 | 月费（估计） |
|---|---|---|
| 个人助手 | 50次 | ~10元 |
| 客服Agent | 1000次 | ~300元 |
| 多Agent协作 | 5000次 | ~1500元 |
| 企业级Agent集群 | 50000次 | ~10000元 |
省钱方案：用 DeepSeek API（token成本只有GPT的1/10-1/20），效果不差。
Agent能调用工具、访问数据库、发消息——这既是优势也是风险。
应对方案：
把Agent接入现有系统（ERP、CRM、OA）远比想象中复杂。
以为"你是一个客服"就够了。结果Agent什么都说"好的，我帮你查一下"，实际上什么都不查。
把所有文档一股脑上传，Agent检索精度下降，答非所问。知识库要精选。
遇到不知道的问题，Agent开始编。必须设置：当信心度低于80%时，回复"这个问题我需要确认后回复您"。
用Agent管Agent——搞多层Agent嵌套。每一层都有错误概率，叠加后系统不可控。
Agent出错后没人管。必须有：Agent运行→异常检测→人工介入的机制。
Agent出错后查不到原因。必须记录每次调用的输入/输出/耗时/花费。
只在理想场景下测了几次就觉得行了。上线后被真实用户问到各种奇怪问题。
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