像分析基因一样拆解 AI Agent：为何你的模型在“假装思考”？

本文基于 300 条本地 AI Agent 的真实任务记录，创造性地将 Agent 的行为链路抽象为“看、干、想、查”四种基本动作组成的“DNA 序列”。通过数据模型分析，作者揭示了 AI 在执行任务时存在显著的效率漏洞：一是极易陷入“规划-探索-再规划”的反复横跳中（P-X-P 模式），导致 Token 空耗且成功率暴跌；二是极度缺乏结果验证，绝大多数情况下执行完代码后不会进行检查。这表明，优化 AI Agent 的关键不仅在于提升模型智商，更在于治理其“无效思考”的行为模式。