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这篇文章挺值得看。

AI Agent 的叙事正在变，不再只是比模型，而是比成本、比效率、比工程。同一个模型，换一套 Agent Harness，成功率可能从 12% 到 92%。这说明很多时候，问题不在模型不够聪明，而在模型外面的系统没有做好。

上下文怎么管理，工具怎么调用，失败怎么重试，什么时候该停，每一步怎么追踪，每次成功任务到底花了多少钱，这些才是 Agent 真正落地时绕不过去的问题。以后不能只看 token 单价，而要看 cost per success。一次任务失败了，token 再便宜也只是便宜地失败。

这也是我最近做 Pouchy / Agent SDK 越来越深的感受。真正难的不是接一个大模型 API，而是把记忆、上下文、工具调用、权限、钱包、真实服务和可观测性，做成一套稳定可复用的执行系统。

模型是发动机，但真正决定车能不能开上路的，还有变速箱、底盘、刹车和控制系统。AI 从 demo 走向真实世界，拼的会越来越是工程能力。