AI Agent是2026年最火的概念：让大模型自己调用工具、执行多步任务、根据中间结果调整策略。Demo看起来很惊艳——Agent自己上网搜资料、写代码、做分析。但真到生产环境，问题一大堆。

一、Demo和生产的差距

Demo里Agent执行3步任务成功率很高。但生产环境一个真实工作流可能需要20步：查数据库、调API、读文档、做计算、写报告、发通知。每步成功率95%，整体成功率只有36%。这就是为什么很多Agent项目卡在了PoC阶段。

可靠性问题是Agent落地的最大障碍。你不能让一个自动执行任务的系统在关键时刻失败而不知道为什么。

二、生产需要什么

生产环境的Agent需要：完整的日志记录（每一步做了什么、为什么这么做）、错误恢复机制（某步失败了怎么办）、人工介入点（超出能力范围时转人工）、成本监控（别让Agent无限循环烧钱）。

三、务实的落地路径

不要一开始就做完全自主的Agent。从半自动化开始：人确认关键步骤，Agent执行确定步骤。随着可靠性提升，再逐步扩大自动化范围。Agent不是魔法，它是一个需要精心设计和持续监控的复杂系统。