Agent Orchestration：为什么推理正在变成“连接问题”？

一、推理正在变“卡住”的那一刻

过去两年，无论你是在做智能客服、自动化办公，还是在构建多智能体系统，你一定都遇到同一个困境：大模型本身越来越强，但真正的系统能力却没有同步提升。
模型能写代码，却写不对；能规划任务，却在执行时“忘词”；能调用 API，却因为上下文不连续而频繁 hallucinate。你能感觉到它“智能”，但一旦让它执行一个 10 步以上的流程，它就像掉线一样失去协调能力。

我第一次意识到问题的根源，是在为公司做一个“AI 结算数字员工”的项目时。模型在单步推理时都表现不错，但一旦涉及多步骤，如解析文档 → 匹配字段 → 调用计算逻辑 → 数据校验 → 输出报告，它就常常迷失在流程里，像是在一张没有路网的地图上乱跑。
那一刻我才明白：推理并不是在变难，而是整个智能应用正在逼近一个“系统级瓶颈”——连接。

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二、为什么推理不再是“模型的问题”？

我们习惯把推理能力理解为：模型越大、推理越强。但 2024–2025 年的 AI 应用实践告诉我们：
推理正在从“算力问题”变成“连接问题”。

✦ 1. “单模型智能”解决不了“多步骤任务”

一个模型能写一段 Python，但无法自己准备输入文件、检查路径、调用 API、修正错误；
它可以理解流程，却无法长期记住状态。
这不是智能不足，而是缺乏任务状态、依赖关系、外部事件的连接方式。

✦ 2. 模型“脑子里有图”，系统却没有

大模型内部已经能构建任务图（task graph），但应用层没有同等结构。
当上下文滚雪球式变大，模型必须频繁在 10 万 token 的语境里跳来跳去，就像一个人不断翻聊天记录找信息，自然会变慢、变乱。

✦ 3. 如果没有“连接层”，推理必然混乱

语言模型擅长“认知”，不擅长“执行”；擅长“生成”，不擅长“记忆”；擅长“编排”，不擅长“持久化”。
这类能力缺