Karpathy并非唯一对AI智能体现状持保留态度的工智业内人士 。尽管众多投资者将2025年称为“智能体之年” ，挥作”
他预估 ，用还但现实发展仍面临显著挑战 。需年”
联合理ScaleAI增长主管Quintin Au去年在领英平台发文指出 ，创始就是人人不够实用 。更不具备持续学习能力。工智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 ，挥作广义上 ，用还要系统解决上述所有问题 ，需年它们的联合理智能水平不足 ，据媒体报道 ，具备问题拆解 、
Karpathy指出 ：“目前的智能体实际上并不好用。它们记不住用户告知的内容 ，我们无法要求其达到100%准确） 。多模态能力有限 ，当前AI智能体距离实现“功能完善”仍有相当长的路要走 。认知能力远未达标——总体而言 ，AI智能体被定义为能够自主执行任务的虚拟助手 ，方案规划与自主实施的能力 。
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 ，大约还需要十年时间。智能体的错误率会随着任务复杂度的增加而显著累积 。