202510评: 这个业界真的变化快, 快到跟不上
报导指出，由于成本日益攀升、商业价值不明与风险控管不足，根据 Gartner 预测，到 2027 年底将有超过 40% 的代理式人工智能（agentic AI，新创名称）项目将被取消，即使保留下来的约 60% 项目，其任务成功率仍仅落在 30% 至 35% 之间。代理式 AI 指的是通过机器学习模块连接各种应用程序与 API，来自动化办公流程，如搜索与分析电子邮件中夸大描述的内容。文章指出，尽管此概念在科幻作品中，如《星舰迷航记：下一代》中 Captain Picard 说出的「Tea, Earl Grey, hot」命令，曾让人对未来充满想像，但现实中这些技术尚未达到理想效率，且存在着资安与隐私风险。
为检验代理式 AI 的实际表现，卡内基梅隆大学（CMU）研究人员创建了仿真小型软件公司的测试平台 TheAgentCompany，用以评估 AI 代理在网页浏览、撰写程序、操作应用程序与内部沟通等任务中的完成度。测试结果显示，最佳模型 Gemini-2.5-Pro 也仅达到约 30.3% 的完全任务成功率，而其他模型表现则更为不理想，暴露出处理接口弹跳、消息发送失误等缺陷。同时，Salesforce 团队针对客户关系管理（CRM，Customer Relationship Management）所设计的 CRMArena-Pro 测试平台指出，即便是领先的长程语言模型（LLM）代理，在单轮对话中成功率约 58%，多轮交互时则仅约 35%，且各模型普遍缺乏机密数据保护能力，进一步增加企业资安风险。
此外，报导揭露市场上许多宣称拥有代理智能的新产品，其实多半只是将传统的 AI 助手、机器流程自动化（RPA）或聊天机器人进行再包装，真正具备代理能力者仅占众多供应商中的极少部分。虽然未来 Gartner 预期到 2028 年，每日工作决策中约有 15% 将由 AI 代理自动运行，且企业软件产品中有 33% 将搭载此技术，但目前的成果仍无法满足复杂业务需求，部份应用领域（如处理电子邮件）更容易因失误而产生严重后果。
讨论中有开发者与业界人士对现阶段代理式 AI 的前景提出不同看法。有评论认为，现今进展或许正出现平台饱和或进入「人机合作」（human in the loop）时代，并指代理式 AI 其实与既有的自动化工具并无本质差异；另有意见主张，从函数库（library）而非框架（framework）的角度构建代理技术，才能在保有弹性与可组合性的同时，确保运行结果具备可预期性。部分评论亦提到，尽管代理式 AI 在某些应用上能略为提高工作效率，但在速度、上下文窗口长度及成本方面仍需重大的技术突破，方能真正满足办公自动化的实际需求。
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