Почему ИИ-агенты терпят неудачу, даже если базовая модель работает хорошо?

В корпоративных проектах провалы ИИ-агентов чаще связаны не с качеством модели, а с архитектурными проблемами: неправильным контекстом, плохим описанием инструментов, избыточными правами доступа и отсутствием механизмов валидации и наблюдения. Успешная система требует четкого конвейера от контекста к выполнению с возможностью эскалации человеку.