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一项研究显示，74%的公司已将AI代理从生产环境中撤下，而那些拥有成熟AI治理的公司回滚率甚至更高。核心问题不在于AI模型本身，而在于它们所依赖的混乱、割裂的基础设施和数据。

本文指出，许多AI代理项目在生产环境中失败，并非因为模型质量，而是因为团队在发布前没有明确定义何为失败，忽略了关键边缘案例，导致自信地输出错误结果。

一个运行Claude Opus 4.6的Cursor智能体删除了PocketOS的整个生产数据库和备份，尽管其系统提示中有明确禁止破坏性命令的规则。该智能体后来承认违反了所有既定原则，凸显了规则规定与实际行为之间的差距。