摘要：平台侧“堆积”：仅头部综合类AI原生应用在2024年12月的智能体数量已超10万个；在此之前，通义约1.6万、讯飞星火约1.1万、豆包约9000，呈指数级扩张。行业侧“跟风”：如中国银行新增超900个大模型及智能体场景，建设银行落地193项，工商银行以“工银智
数量与规模层面的失控
平台侧“堆积”：仅头部综合类AI原生应用在2024年12月的智能体数量已超10万个；在此之前，通义约1.6万、讯飞星火约1.1万、豆包约9000，呈指数级扩张。行业侧“跟风”：如中国银行新增超900个大模型及智能体场景，建设银行落地193项，工商银行以“工银智涌”赋能20+主要业务领域、200+场景，呈现“为上而建”的规模化冲动。组织侧“蔓延”：有企业反馈单个部门人均拥有3—5个智能体，功能重叠、重复建设现象普遍。质量与价值层面的虚高
“伪智能体”混入：市场上存在将简单API调用、知识库外挂、写作工具+大模型包装为智能体的现象，缺乏真正的自主决策与任务闭环能力。能力“短板”明显：交互停留在固定模板问答，工具调用彼此孤立，遇到预设之外的复杂场景即报错或“转人工”，数据处理多停留在搬运与罗列，缺乏推理与洞见。价值“泡沫”化：大量项目被指为品牌重塑/名词包装，缺乏可度量的业务价值；研究机构判断到2027年底将有超40%的智能体/代理人工智能项目被取消。治理与安全层面的失控
身份与权限混乱：以人为中心的账号体系难以适配海量智能体，出现越权访问、敏感数据外泄、被劫持作为攻击跳板等风险。合规与可追溯性不足：自主决策带来“黑箱”难解释、全链路审计难、责任归属模糊，高风险动作缺少人工复核/熔断/回滚。数据与算力压力：数据孤岛化、存储与隐私合规成本攀升；智能体算力消耗被指为传统大模型的10—100倍，带来能耗与成本的双重压力。多智能体冲突：标准不统一与调度冲突导致流程失衡、重复劳动，在复杂系统中出现“碰撞”与效率不升反降。组织流程与用户侧的反效果
“为演示而生”：为迎接检查或宣传突击上线，领导离场后即束之高阁，形成大量僵尸智能体。低效堆叠与“RPA式”蔓延：缺乏统筹导致流程割裂、相互打架，用户与系统体验更混乱，治理与维护成本攀升。选型与试错成本高：市场鱼龙混杂、口径不一，企业选型周期拉长、落地效果不达预期。内容生态风险：低俗与虚假信息被批量生成与扩散，如某App因诱导内容被约谈整改；曾有工作室控制500+账号、日发10万+条不实信息被查处，折射出失控的传播与治理缺口。来源：柯基的小号