目前人工智能尚处在行业发展的初期。
人工智能虽然经过了60多年的发展，但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的，在60多年的发展历史中，人工智能的研究也经历了多次起起伏伏，随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。
人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点，其一是人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科，所以内容比较多，其二是人工智能产品的研发难度较大，其三是人工智能产品落地难。
虽然目前已经有不少智能体（Agent）参与到了生产环境中，但是这些智能体依然具备以下一些局限性：
第一：依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定，离开特定的场景就无法发挥作用，这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性，但是在一些工业生产领域，营造特定的工作环境并不困难，比如汽车制造领域。
第二：依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的，所以大部分决策需要人类给出，智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体，往往都会进行比较全面的辅助作用。
第三：行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论，比如像人一样思考还是合理的思考，像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性，因为这样更容易判断，但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中，发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。
