很多人默认：给LLM足够多工具、环境感知能力，再写清Prompt，就能搞定复杂任务。这个假设站不住脚，因为复杂任务会掉进 p^n 困境：每多一步，整体成功率就下降，链路足够长，成功率趋近于零。给Agent堆上百个MCP，只会塞进更多无用信息，加速context衰退。 真正的解决方案需要从系统地设计协同流程。 原则一：确定性优先 能用程序化、工具化解决的，就不要用LLM。减少概率环节，可靠性才会上去。别幻想写个万能system prompt就能通吃所有项目：协同必须针对场景，把Unknown尽量变成 Known，让程序去做确定的事。 构建流程是典型：让AI每次自己决定编译参数、构建方式，就是把确定性流程变成概率操作——参数会不会漏？Debug/Release会不会搞混？优化选项会不会乱开？更好的做法是脚本固化：把构建、测试、部署写成build.sh。AI可以帮你写，但你必须投入精力review并固化；之后只让AI执行脚本。 代码检查同理。幻想“AI 写代码 + AI Review = 人类解放”，基本是自我安慰。更实际的是规则固化：让AI帮你配 .golangci.yml、.eslintrc，用静态扫描工具做确定性检查。规则确定，结果才可信。 关键启发：这是渐进式协同建设。识别可固化环节 → AI 辅助实现 → 人工验证 → 固化复用。每固化一个点，就少一次概率性执行，系统可靠性会产生复利。 原则二：减少可能性空间 给 AI 的选择越少，它越不容易犯错。LLM面对开放题很弱，面对约束题才像样。你说“优化性能”，它会在算法、结构、缓存、策略之间乱猜。正确做法是先收敛：方案已定、约束明确、目标清晰。把不确定性留给人，把执行空间交给AI。 原则三：阶段性交付，可累进验收 不要让AI一次性端到端交付复杂任务，那几乎等于赌博：token账单变厚、代码跑不起来、白瞎几个小时。正确方式是分阶段产出、逐段验收，让AI先交付可沉淀成果：需求文档、方案设计、任务拆分、验收标准。就算代码翻车，这些依然可复用，还能换模型继续推。 本质上：把一条 p^n 的长链路，拆成多个成功率更高的子任务，每一步都有人工校验窗口。人必须在场。你越指望AI端到端，越容易冲上绿化带。 完整版：万字详解AI悖论，戳破AI时代最大的谎言 各位彦祖亦菲，你怎么看？