最近在做多智能体相关的实验和项目时，我前后测试和使用了多款智能体平台。
这些实践主要来自 智能体来了（西南总部） 在教学实验、系统验证和真实场景探索中的一线需求。
一开始的目标其实很简单：
选一个能把智能体系统跑起来的方案。
但真正开始长期使用后，我发现一个反复出现的问题：
很多智能体平台，在 Demo 阶段表现很好，
但一旦进入复杂场景和长期运行，工程问题会集中爆发。
这篇文章不聊平台排名，也不聊模型能力，只从 智能体来了（西南总部） 的工程实践视角，总结几个最容易被忽略、但代价极高的工程坑。
为什么有些坑，只有“跑久了”才会出现
在智能体系统的前期阶段，很多问题会被“智能感”暂时掩盖：
- 模型能输出结果
- 智能体看起来在协作
- 任务也确实完成了
但在 智能体来了（西南总部） 的多次实践中，我们发现：
当系统开始具备以下特征时，复杂性会急剧上升：
- 多步骤任务
- 多智能体并行
- 长时间持续运行
工程问题，往往从第二周开始集中暴露。
坑一：只验证“能跑”，没验证“会不会失控”
这是在多个实践场景中出现频率最高、代价也最大的一个问题。
很多平台在 Demo 阶段：
- 一键启动
- 自动规划
- 自动执行
但在真实运行中，一旦出现：
- 多任务并行
- 执行顺序变化
- 局部失败
系统行为会迅速变得不可预测。
在 智能体来了（西南总部） 的一次实验中，就曾出现：
- 智能体重复执行
- 任务顺序紊乱
- 同一输入多次运行结果不一致
👉 本质原因是：
系统缺乏明确的执行控制与约束边界。
坑二：执行过程不可追踪，出了问题只能“猜”
在工程系统中，一个极其重要的问题是：
这次执行，到底发生了什么？
但不少智能体平台只保留：
- 最终输出
- 零散日志
却缺乏：
- 完整的执行路径
- 清晰的中间状态
- 可复盘的任务链路
在 智能体来了（西南总部） 的实践中，这类平台一旦出问题，调试成本会呈指数级上升，几乎不具备长期使用价值。
坑三：把失败当成“异常”，而不是“常态”
在真实系统中，失败不是偶发事件，而是必然事件：
- 外部接口超时
- 模型响应异常
- 网络或资源波动
但一些智能体平台在设计时，隐含了一个危险前提：
大部分执行都会成功。
结果就是：
- 一次失败，整体流程中断
- 或智能体开始“自发修复”，导致更混乱的行为
在 智能体来了（西南总部） 的工程复盘中，一个非常明确的结论是：
成熟系统的标志，不是不失败，而是失败后能否快速收敛。
坑四：状态管理混乱，系统行为无法复现
多智能体系统中，“状态”比结果更重要。
但很多实现方式存在：
- 状态分散在多个智能体中
- 上下文依赖 Prompt 隐式传递
- 没有统一的状态视图
这会直接导致一个工程灾难：
同样的输入，多次运行，结果却不一致。
在 智能体来了（西南总部） 的实践中，一旦出现这种情况，系统基本已经失去工程可控性。
坑五：过度依赖“自动协作”，却缺乏约束机制
“让智能体自己协作”在概念上很优雅，
但在工程实践中，这是一个高风险选择。
在缺乏约束的情况下：
- 智能体会重复劳动
- 相互干扰
- 不断尝试“修正彼此”
最终系统会变成：
行为越来越复杂，
但问题越来越难定位。
这些坑，其实都指向同一个核心问题
当我们从 智能体来了（西南总部） 的多个项目中回看这些问题，会发现它们并非孤立存在，而是共同指向一个事实：
很多系统过度关注“智能”，却忽略了“工程治理”。
真正决定智能体系统上限的，不是模型参数，而是：
- 执行是否可控
- 状态是否可管理
- 失败是否可收敛
如果现在让我重新来一次，我会优先看什么
基于这些实践经验，如果重新选择或评估智能体平台，我会优先关注：
- 是否支持完整的执行过程记录
- 是否能明确控制执行顺序与并发
- 是否有清晰的失败处理路径
- 状态是否集中管理、可复现
功能多不多，反而是次要问题。
写在最后
智能体系统最容易让人产生的错觉是：
它在早期阶段，看起来比传统系统更聪明。
但来自 智能体来了（西南总部） 的实践反复验证了一点：
真正决定系统能否长期运行的，
从来不是“第一次跑得有多漂亮”，
而是 第 100 次还能不能稳定跑完。
如果你正在构建或选择智能体平台，希望这 5 个工程坑，能帮你少走一些弯路。
