尽管AI Agent因Manus和DeepSeek的发布引发高度关注，其核心依赖模型推理能力、意图识别与工具调用，但实际应用中暴露两大硬伤：效率低、结果不可控。Agent架构需大量工具和复杂提示词支撑，如Manus内置超20个工具，运行中反复“思考-执行”导致Token消耗巨大，且输出依赖用户二次校验。相较之下，AI工作流通过预设标准化流程（如“机票→天气→景点”），结合领域知识固化步骤，确保结果稳定可靠。当前生产环境仍以工作流为主，Agent更适合人机协作场景（如AI编程），商业上“讲故事”易，落地难。

该文揭示了AI落地中理想与现实的差距：创新叙事需让位于稳定性需求。

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