Sparse Agent 经过一个多月的实际测试和体验，目前还有两个较大的挑战：

1. 成本偏高。Sparse Agent 也需要较好的模型，比如 Grok 4.5 与 GPT 5.6 搭配。我大概运行了五六个 Sparse Agent，主要用于运营和销售，以及几个为构建语义层而设的定时任务。基本上五六天，就能消耗掉 Cursor Grok 订阅额度的 70% 以上，以及 Codex 完整的七天额度。

2. 现在的模型大多聚焦于编码，其他一些能力仍然偏弱；日常生活中的连贯性任务，模型内化得还不够多。

但前景已经非常明显，因为这就是真正的未来。