Unverified60% confidenceTradeoffExact time
Agentic工作流由于涉及多步骤推理、工具调用和外部交互，其行为不确定性和调试难度远高于传统一问一答的LLM管道
2
Sources
60%
Confidence
Long-term
Relevance
7/8/2026
First Seen
Sources
Agentic AI开发实践：评估与错误分析才是核心竞争力
bilibili吴恩达Agentic7/7/2026
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UnverifiedAgent的行为具有非确定性，同样的输入可能产生不同的工具调用序列，使可观测性尤为复杂79% similarUnverifiedAgent评估难题源于输出非确定性：同一输入可能产生不同的工具调用路径和最终答案，传统「输入-期望输出」断言逻辑失效。79% similarUnverifiedAgentic系统的评估难度高于传统ML模型，因为智能体的输出往往是多步骤的行动序列，而非单一分类标签78% similarUnverifiedAgent工作流中存在结构性矛盾：输入上下文很大，但重试通常只需要其中一小部分77% similarUnverifiedAgent何时选择询问而非直接执行至今仍是难题，过于频繁追问让用户烦躁、过于沉默产生字面执行问题，这一权衡被称为'主动性困境（proactivity dilemma）'77% similar
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