可以谈谈让它”好用“的难点。
智能体与普通软件、嵌入AI功能的工作流类的应用的关键区别在于，智能体有”自主性“，表现为数据在程序当中的流转规则不是人来决定，而是AI来决定。
用户给一个任务，智能体会自己规划、执行、根据执行反馈继续调整直到完成任务。
这里行动和等待环境的反馈可以认为是外部工具的调用和调用后的结果如何影响它下一步的决策。
用户需求 → 规划 → 行动 → 等待环境反馈 → 基于反馈调整 → 继续行动 …。
代码：
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？
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