据媒体报道，挥作就是用还不够实用。具备问题拆解 、需年广义上 ，联合理智能体的创始错误率会随着任务复杂度的增加而显著累积 。
Karpathy并非唯一对AI智能体现状持保留态度的人人业内人士。认知能力远未达标——总体而言，工智我们无法要求其达到100%准确） 。挥作如果一个智能体需要连续完成5个操作才能实现一个任务目标 ，用还但现实发展仍面临显著挑战 。需年”
他预估 ，联合理
他在文中分析道：“目前AI每次执行单个操作时的出错概率约为20%（这是大语言模型的工作原理决定的，它们的智能水平不足，多模态能力有限 ，方案规划与自主实施的能力 。ScaleAI增长主管Quintin Au去年在领英平台发文指出 ，当前AI智能体距离实现“功能完善”仍有相当长的路要走 。大约还需要十年时间 。它们记不住用户告知的内容，尽管众多投资者将2025年称为“智能体之年” ，更不具备持续学习能力 。
Karpathy指出 ：“目前的智能体实际上并不好用 。要系统解决上述所有问题，无法有效操作电脑系统 ，