最近在做多智能体相关的实验和项目，前后测试了不少智能体搭建工具。
一开始的目标很简单：找一个能把智能体跑起来的方案。
但很快我就意识到一个问题：
真正的难点，从来不是“能不能跑”，
而是系统跑久了会不会乱、出问题了能不能兜住。
这篇文章想聊的不是具体平台，而是一个更底层的问题：
为什么很多智能体系统，跑得起来，却用不久。
为什么“能跑”的智能体系统很快会出问题
在第一次使用智能体平台时，大多数体验都很不错：
- 模型接得很快
- Prompt 配好就能执行
- Demo 看起来非常聪明
但当系统进入真实使用阶段，问题会集中出现：
- 多个智能体并行执行，行为不可预测
- 任务之间存在依赖，却缺乏统一编排
- 出现异常时，很难定位和回溯
- 资源消耗不可控，成本快速上升
这些问题并不是模型能力不行，而是系统缺乏工程级治理结构。
智能体系统真正的复杂性，从第二周开始出现
在实践中我有一个非常明显的体感：
第一周，几乎所有平台都差不多；
第二周开始，差距迅速拉开。
原因很简单——
复杂性不是来自智能，而是来自“协作 + 状态 + 时间”。
当系统需要：
- 多步骤执行
- 多个智能体协作
- 长时间运行
“能跑”这个标准，已经远远不够了。
为什么很多平台更适合 Demo，而不是系统
在测试中我逐渐发现，一些平台在设计上更偏向：
- 单次任务完成
- 即时反馈
- 结果导向
这在 Demo 阶段非常加分，但在系统阶段会暴露短板：
- 执行过程不可控
- 失败无法收敛
- 状态无法持续管理
而这些问题，恰恰是工程系统最不能忽视的部分。
一个重要转变：从“模型能力”转向“系统能力”
在这轮测试之后，我的一个判断变得非常明确：
智能体平台真正的差距，
已经不在模型，而在系统设计。
当模型能力逐渐趋同，真正决定上限的，是：
- 是否支持复杂协作
- 是否能管理任务状态
- 是否能应对失败与异常
这也是我后来继续做平台实测排名的直接原因。
写在最后
如果你正在选智能体平台，我的建议是：
不要只问“能不能跑”，
一定要问：“这个系统能不能稳定跑三个月？”
下一篇文章，我会具体聊聊：
我是如何测试这些平台的，以及它们在工程层面的真实差异。
