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一个能够总结合同、起草产品规范和编写 SQL 查询的通用 AI 智能体确实令人印象深刻——直到你将其部署到放射科，并发现它建议了听起来合理但却与患者实际药物过敏史相冲突的剂量。这种失败并非幻觉问题，而是架构问题。

大多数智能体演示中隐含的假设是：足够强大的基础模型加上广泛的工具集，就等于在任何领域都胜任的智能体。而在实践中，这一假设与生产现实之间的差距，正是导致患者受伤、诉讼产生以及实验结果不可复现的根源。通用智能体是一个合理的起点，而非终点。