但这般“无为”，也可能真的成了“不为”。就学十几、二十年间，为职位与晋升早已耗尽心力，便想休息一下。尤其是那些靠“做”论文拼出来的，心力俱疲，一停便不知到何时。放眼所见，学者产出数量最高的，往往是在晋升职称之前；晋升之后，便有人形同躺平，故不能令管理方满意。于是有了如今的系列考核制度，取消了“铁饭碗”，每一级别都有具体的要求，达不到要求，连教授的位置也并不一定安稳。同时还提供了许多“人才项目”可供追求，获得者不仅可以荣身，还可以名利双收，于是人人力争上游，保证了成果数量的持续产出。有“人才帽子”者便思量以高价换个新单位，未达标者则惶惶然不知明年身落何方。新世纪初还听闻有“学术假期”之说，虽未见落实，而今连这个说法也听不到了，实在是卷不胜卷。古人说“一张一弛，文武之道”，一个人每天都把神经绷得紧紧的，“著书皆为稻粮谋”，则要留出思考真问题的时间也难。
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首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
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