性能质量是智能体立足产业的基础，当前智能体在“认知-感知协同”全链路中均存在能力短板，导致其在复杂真实场景中的可靠性不足，难以满足工业级应用的严苛要求。
（1） 认知规划能力不足：决策可靠性待提升
大模型作为智能体的“认知中枢”，其推理与规划能力的局限性直接制约任务执行效果，核心问题集中在“幻觉生成、逻辑断裂、任务拆解失效”三大方面。在幻觉问题上，斯坦福大学 HAI 2025年报告指出，当前主流智能体在处理专业领域任务时，信息幻觉率仍达17%-33%，其中金融风控、医疗诊断等对准确性要求极高的场景中，幻觉问题可能直接引发决策风险；
在逻辑推理层面，面对多步骤流程规划或复杂问题拆解任务时，智能体易出现逻辑断裂，例如在制定跨部门协作方案时，常忽略流程衔接节点或资源冲突问题；在任务拆解环节，当用户提出模糊目标（如“优化供应链效率”）时，多数智能体难以精准拆解出“需求预测-库存调度-物流协同”等关键子任务，导致任务执行方向偏离。
这种认知局限的核心症结在于大模型的“上下文理解边界”与“因果推理缺失”。当前大模型虽能处理长文本，但对超大规模专业文档仍存在理解偏差；同时，模型基于统计规律生成决策，缺乏对真实世界因果关系的深层认知，导致在动态场景中易出现“表面合理、实质错误”的决策结果。
（2）环境感知与适应性差：真实场景适配难题
智能体的“感知-行动”闭环在标准化数字环境中表现稳定，但面对动态、非标准化的真实世界时，适应性不足的问题凸显，具体表现为“非标准化交互适配难、突发事件响应弱、跨场景迁移能力差”。
在非标准化交互领域，GUI（图形用户界面）理解是核心痛点，Gartner2025 年报告显示，企业级 GUI 自动化任务平均完成率仅为 58%，跨平台兼容性和动态界面处理是主要瓶颈，尤其在制造业 MES系统、金融业核心交易系统等定制化界面中，按钮识别错误、流程跳转失误等问题频发；
在突发事件响应方面，工业场景中某智能体在生产线突发设备异常时，因未预设该类场景处理逻辑，持续执行原计划导致故障扩大；在跨场景迁移上，训练于电商客服场景的智能体直接应用于医疗咨询时，专业问题应答准确性大幅下降，缺乏对不同领域知识体系的快速适配能力。这一问题的根源在于“感知数据的多模态融合不足”与“环境模型的泛化能力薄弱”。
（1） 认知规划能力不足：决策可靠性待提升
大模型作为智能体的“认知中枢”，其推理与规划能力的局限性直接制约任务执行效果，核心问题集中在“幻觉生成、逻辑断裂、任务拆解失效”三大方面。在幻觉问题上，斯坦福大学 HAI 2025年报告指出，当前主流智能体在处理专业领域任务时，信息幻觉率仍达17%-33%，其中金融风控、医疗诊断等对准确性要求极高的场景中，幻觉问题可能直接引发决策风险；
在逻辑推理层面，面对多步骤流程规划或复杂问题拆解任务时，智能体易出现逻辑断裂，例如在制定跨部门协作方案时，常忽略流程衔接节点或资源冲突问题；在任务拆解环节，当用户提出模糊目标（如“优化供应链效率”）时，多数智能体难以精准拆解出“需求预测-库存调度-物流协同”等关键子任务，导致任务执行方向偏离。
这种认知局限的核心症结在于大模型的“上下文理解边界”与“因果推理缺失”。当前大模型虽能处理长文本，但对超大规模专业文档仍存在理解偏差；同时，模型基于统计规律生成决策，缺乏对真实世界因果关系的深层认知，导致在动态场景中易出现“表面合理、实质错误”的决策结果。
（2）环境感知与适应性差：真实场景适配难题
智能体的“感知-行动”闭环在标准化数字环境中表现稳定，但面对动态、非标准化的真实世界时，适应性不足的问题凸显，具体表现为“非标准化交互适配难、突发事件响应弱、跨场景迁移能力差”。
在非标准化交互领域，GUI（图形用户界面）理解是核心痛点，Gartner2025 年报告显示，企业级 GUI 自动化任务平均完成率仅为 58%，跨平台兼容性和动态界面处理是主要瓶颈，尤其在制造业 MES系统、金融业核心交易系统等定制化界面中，按钮识别错误、流程跳转失误等问题频发；
在突发事件响应方面，工业场景中某智能体在生产线突发设备异常时，因未预设该类场景处理逻辑，持续执行原计划导致故障扩大；在跨场景迁移上，训练于电商客服场景的智能体直接应用于医疗咨询时，专业问题应答准确性大幅下降，缺乏对不同领域知识体系的快速适配能力。这一问题的根源在于“感知数据的多模态融合不足”与“环境模型的泛化能力薄弱”。
