最近经常听到说现在token的成本已经超过人工了，意味着养一个后端工程师甚至比Vibe Coding更便宜。

Uber就是个典型的例子，5000名工程师人均token账单500-2000美元，四个月用完了全年的AI预算，算一算帐，上千万美金的AI费用，可以养活多少工程师。

还有的企业没有限流导致一夜之间几十上百万token账单。

花了很多钱后，Agent的产出是什么样呢？现在Github上上星很快的开源项目多是纯Vibe coding，但翻车的不少，用户体验并不好。

比如像前段时间的DeepSeekTUI（已经改名CodeWhale），这是老美一个音乐专业的学生用AI手搓的Coding Agent（和DeepSeek没什么关系），虽然已经很厉害，但实际用起来bug非常多。

另外，最近用了很多agent，发现同质化比较严重，比如生成pdf、word、ppt，粗看还不错，但里面存在不少逻辑和事实的错误。

这就引出了Agent的2个瓶颈，上下文碎片化和可验证性缺失。

这是Notion创始人Ivan Zhao在文章中《Steam, Steel, and Infinite Minds》中提出的，几乎是现在各种Agent的通病。

上下文碎片化会导致3个问题。

1、token消耗奇高。

因为信息到处分散，数据库、云文档、本地文件等，Agent为了查全信息会塞进超长的上下文，每次请求都会浪费很多token。

如果你用过OpenClaw龙虾，相信会有这样的体会，让它翻译个ppt内容，可能几块钱没了。

2、容易出错，说胡话。

上下文不足，或者上下文太长，AI就会胡编乱造，像豆包就会经常出现幻觉。

3、成果很难落地。

Agent只会在有限的框框里去完成任务，它不知道一件事的前因后果，背景细节，开发一个货物瑕疵检测小工具容易，但是搭建物流系统就很难，因为涉及很多的流程、规范、变数。

Ivan Zhao的原话是：

聊天、战略文档、仪表盘数据、只存在老员工脑子里的隐性组织经验；现在人类充当 “人肉胶水”，靠复制粘贴、切换浏览器标签拼凑信息。上下文无法统一聚合前，AI Agent 永远被困在碎片化小场景，做不了全链路工作。

举个很简单的例子，你让Agent去修复某张数仓表的bug，告诉它这张表的结构、用途，Agent确实把问题解决了，能run起来，但是另一张下下下游表却出bug，因为某字段字段属性/逻辑被更改，导致无法关联。

结果不可验证同样是致命的问题。

Code 可通过单元测试、运行报错客观验证对错，因此编程 AI 能靠强化学习持续迭代变强；但项目管理、战略方案、业务汇报没有统一客观评判标准，没法量化好坏，AI 缺少闭环反馈，无法自主优化能力，必须人类全程人工校验兜底。

意思是说，Agent执行非代码任务，没有办法自己纠错，因为没有评判标准，遇到问题不会自动停任务，只会反复重试，不断循环，这样会拉爆token。

写代码其实也会出现同样问题，Agent确实会单元测试，但是一个代码项目涉及相当多的业务流程、复杂的判断、循环，Agent虽然能知道哪里有语法bug，但是不知道每个模块之间的业务联系。

所以现在很多AI项目代码出现屎山的情况，需要大量程序员去维护、调试。

我理解针对上下文碎片化和可验证性缺失的瓶颈，解决方案会越来越多，不然也不会出现Claude Code和Codex独树一帜的局面，它们的优化做的确实好。

所以我对Agent的发展是积极乐观的，不光编程，未来大部分工作都可能有Agent参与进来。

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