Agenty AI mogą przejść dane zadanie, ale ich wydajność w powtarzalnych próbach bywa niestabilna. Hugging Face podkreśla, że problem dotyczy szeroką gamę systemów - od agentów opartych na modelach języka do tych wykorzystujących widzenie komputerowe. Oznacza to, że wysoki wynik w benchmarku niekoniecznie przewiduje zachowanie agenta w rzeczywistych warunkach operacyjnych.
Przyczyna leży w niedoskonałej zdolności do generalizacji i adaptacji. Agent może nauczyć się rozwiązywać konkretny wariant problemu, ale mierzy się z trudnościami, gdy zmienią się parametry zadania, kolejność kroków lub kontekst. To nie jest kwestia zwykłej losowości - wynika z fundamentalnych ograniczeń w sposobie, w jaki te systemy rozumieją i wykonują instrukcje.
Zagadnienie ma duże znaczenie praktyczne dla organizacji chcących wdrażać agenty AI w produkcji. Poleganie na wynikach z testów bez bliższego zbadania powtarzalności może prowadzić do rozczarowań w rzeczywistych aplikacjach. Dlatego badacze podkreślają potrzebę bardziej rygorystycznego testowania wydajności agentów oraz głębszego zrozumienia mechanizmów, które powodują wahania w ich niezawodności.