- AI 编程智能体在大型企业环境中仍面临许多局限性，其中的代码库和单一代码库（monorepo）可能超过 2,500 个文件或包含超过 500 KB 的文件，导致索引和搜索失败或质量严重下降。
- 许多智能体缺乏理解硬件系统环境的能力——例如，在 PowerShell 上执行 Linux 命令，或因读取输出缓慢而中途停止，导致重复错误和耗时的修复。
- 反复出现的“幻觉”（hallucination）：智能体将 Python 代码中的括号或点等普通字符误认为是“恶意”字符，导致代码生成过程多次中断。
- 实际上，程序员非但没有减轻工作量，反而不得不像“带孩子”一样，检查代码生成的每一步，取消、修改、多次重新运行，尤其是当 AI 忽略初始指令或中途停止时。
- 缺乏企业级编码实践：生成的代码认证方式薄弱（基于密钥），忽略 Entra ID 或凭证联合；使用过时的 SDK，导致技术债务并增加维护成本。
- AI 编程智能体通常缺乏识别程序员扩展意图的能力，导致生成重复代码，无法自动重构，并错失重用逻辑的机会。
- “确认偏误”（confirmation bias）导致智能体经常附和用户，即使要求是错误的，从而降低了代码质量并缺乏技术批判性思维。
- 尽管 AI 有助于快速创建原型，但实际运营能力——安全性、扩展性、维护性——仍然严重依赖人类。
📌 尽管 AI 编程智能体已经彻底改变了代码生成环节，但其在上下文、系统感知和企业合规性方面的局限性使其无法在生产环境中独立运行。企业需要“明智地使用”——利用 AI 起草和自动化繁琐的部分，但仍需依靠工程师来验证、确保安全并设计可持续的系统。
