首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
Трамп высказался о непростом решении по Ирану09:14
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市场情绪的急剧变化源于 Claude Code 自动梳理 COBOL 代码依赖、生成文档并识别风险的能力。该能力显著压缩现代化项目的时间成本，动摇了 IBM 长期依赖的主机及咨询业务的护城河。