如果你看过 2025 春季 YC 的创业公司名单，会发现一个惊人的数据点：144 个项目中，近一半都声称在做 Agent。这不是偶然，而是 YC 在押注“第二曲线”的战略显现：模型能力已趋同，真正的产品化价值将出现在“代理结构的设计”上。但当所有人都一窝蜂去做 Agent，问题也就开始堆积起来。表面上看，这是创业者技术热情的井喷；但从创业逻辑的第一性原理看，这种趋势已埋下多个系统性的不稳定因素，而这些，才是 AI 创业者真正该警惕的地雷区。
首先是可测性陷阱。大多数创业者在构建 Agent 时的最大误区，是拿 LLM 当函数调用器，以为“调用 + 几个条件判断”就能稳定地生成一个工作流。但 LLM 的输出本质上是概率性建模，而非确定性计算。你无法百分百预测它的回应，更无法保证它在不同上下文中给出一致策略。这意味着你构建的 Agent 每一次运行，都是一次“幻觉与事实”的对撞——除非你为每一步都建立了自动化评估机制，否则这个系统不可被测试，也不可被复现。很多 YC 项目展示的是 demo，而不是 product；它们看起来在运行，但其实没有可靠的验证体系。这种系统，一旦进入生产环境，不是崩就是炸。
第二个深层问题是“伪流程化”的幻觉。Altman 曾强调 Agent 的未来在于“跑完整流程”，但多数团队误解了这句话。他们将“流程”理解为“调用顺序”，而不是“责任结构”。真正的流程，是一套对时间、因果、权责有强约束的行为链条。你不能只是让一个 Agent 依次执行四个操作，而必须能回答——若某一步出错，谁负责？如何回滚？用户是否被通知？结果是否可解释？而目前大量“流程型 Agent”其实是“提示词接龙系统”——流程结构不存在，只是提示词逻辑连贯。这样的系统，在面对边界场景、业务变更、监管介入时将瞬间失效。
第三个隐性问题是算力与能源的结构性门槛。过去创业者只要担心“钱够不够招人”，但现在你要先问自己“钱够不够买 GPU？”——甚至还要问“买来的 GPU 有没有稳定电源支撑？是否被国家限制出口？是否被上游大厂优先分配？”这些都是真实而日益残酷的现实。YC 本身也很清楚这点——他们投的许多 Agent 项目，早期并不强调模型强度，而是强调“低资源约束下的稳定性”与“本地部署能力”。你不需要 GPT-5 的能力，但你必须保证你的 Agent 在 GPT-3.5 的能力范围下也能稳定执行任务、且可复用、可验证。这就引出了一个重要但被忽略的竞争优势：谁能在低资源条件下跑出“伪强智能”的高可控 Agent，谁才真正拥有产品级护城河。
第四个被系统性忽视的问题是监管前置的缺失。绝大多数创业者仍将“合规”视为被动应对机制，而不是产品设计的一部分。他们在构建 Agent 时关注 UX、关注模型输出，但几乎没有人思考——这个 Agent 输出的内容，是否合法？是否涉及用户隐私数据？是否会被未来的 AI 法规追责？我们要意识到，在 AI 应用爆炸式增长的当下，合规性已不再是锦上添花，而是入场门槛。YC 本次大会上，Musk 和 Nadella 不约而同强调：未来的 AI 创业，必须把“监管沟通”内嵌进产品架构。这不只是企业社会责任，更是核心竞争力。你越早将审计机制、责任回溯、用户行为日志内嵌入 Agent 系统中，你就越能在政策收紧时，站在幸存者的一边。
第五是人才杠杆的逆转。过去我们以为创业公司最怕“被大厂抄”，但现在你得担心“人才不来了”。YC 这次大会等于在全球高校和 AI 社群里种下一颗种子：早期 AI 创业不是高风险试验，而是通往社会影响力的快速通道。你在 demo day 之前就可能获得 6 位数年收入，你的第一版产品就可能被大公司以数百万收购。结果就是，YC 正在重写 AI 创业人才的迁移路径。如果你不是在湾区，如果你没有优厚的远程激励制度（如 equity vesting + IP 分成 + upstream share 机制），你很可能抢不到能写 agent runtime、能调试上下文 memory 架构、能跑测试自动化的核心开发者。人才正从“追随产品”变为“选择叙事”，你不解决好结构激励，写得再好的 Prompt 也只是徒劳。
第六个隐性问题是行业理解的缺失。Altman 在大会上反复强调一点：未来 Agent 的成功不是在于它能生成什么内容，而是在于它是否能理解所在行业的专业流程。也就是说，你不能只做一个“能回答问题的 agent”，你要能做一个“知道什么时候该回答、什么时候该转交、什么时候该沉默、什么时候该报警的 agent”。这不是技术问题，而是对行业规则、风险容忍度、上下游接口流程的深度理解。YC 在投 Agent 项目时，已经非常看重创始人是否来自某一垂直领域，而不是是否懂 LLM。本质上，Agent 创业正在从“AI 技术创业”转向“垂类结构重构”。你想做医疗 Agent？你得懂医院如何记录病例、如何调阅影像、如何出具会诊意见、谁对误诊负责。你不懂，你就做不出能落地的 Agent。
第七个也是最容易被忽略的问题是社会许可的滑坡。Nadella 之所以在发言中反复提到 GDP，并不是因为他是个经济学原教旨主义者，而是因为他深知：AI 所需要的资源（电力、数据、网络、法规适配）在本质上都是公共品。只有当 AI 能够清晰地展示出“我能提升总产出”，也就是创造新的社会价值而非转移既有利益，它才能继续获得公众的信任与国家的支持。一旦人们普遍认为 AI 只是“抢了我的工作”、“挤占了我的数据”、“吞掉了我的电费”，你哪怕做出再好的 Agent，也可能因失去许可环境而被迫关停。在这种情境下，AI 创业者需要问自己的不是“我能不能生成结果”，而是“我的结果是不是社会接受的、可解释的、有贡献的”。
这些问题加起来，组成了 Agent 热潮下的“七重结构性盲区”。在这一轮创业浪潮中，真正的赢家，不是“写出最好提示词”的人，而是能构建结构稳定、资源节约、逻辑清晰、责任明确、合规透明、行业嵌入、社会可接受的 Agent 运行系统”的人。这是新的系统设计能力，而不是技术狂热的延续。
