AI智能体：理想很丰满，落地很骨感

    最近遇到来公司出差的业务系统开发负责人小A，他找我吐槽，"哎，其他团队都在做AI赋能了，各种全自动的方案想法.... 但是我们这边还迟迟没有动作，主要是太忙了！搭建个智能体倒是不难，网上教程一大把....可是老板们会更喜欢有AI赋能的团队啊....哎，今年各行各业估计要爆发式增长了！"
    我听完他的吐槽，不禁一惊。AI智能体被誉为能够 “自主感知环境、作出决策并执行行动” 的数字员工。业内人士宣称它将极大地改变我们的生活方式，提高工作效率，降低人力成本。然而，作为一名 AI 产品从业者，我认为其实没那么简单，并不是技术技术难点，其实大家更多的是被表象所迷惑。一方面是被自媒体，培训机构鼓吹智能体有多么自动化，忽悠为他涨粉，忽悠你去报课赚钱。
   其实在业务系统中，步骤是复杂的，但是智能体是存在失误的，并不是你看到的Demo,简简单单的几个步骤。智能体很难100%执行完毕所有步骤的，尤其是在一些苛求准确执行的场景，比如财务相关，比如金融贷款相关。
   另外一方面是成本问题！你的开发的智能体不是为了赋能而赋能，是要讲投入产出比的。我们知道“多轮对话、理解上下文” 能力，背后藏着残酷的成本逻辑：为了准确理解语境，每次回应都需重新处理全部历史聊天记录，导致 Token 成本并非线性增长，而是平方级爆炸。看似普通的对话，可能其产出的赋能效果已经低于成本价值了。
   最后一个方面，并不是说找个网上的教程，按照步骤安装完毕，这就是智能体落地了。其实多数人误以为大模型是智能体的核心，但现实是：在实用的 AI 智能体系统中，也就占了三四成，剩余部分是看似不起眼却至关重要的 “苦活累活”。这些工作包括：为 AI 设计可理解的工具、构建清晰的反馈机制、处理失败后的回滚方案、管理稍纵即逝的上下文。脱离完善的工具生态，再强大的 “AI 大脑” 也只是空中楼阁。
    所以，整个系统是要对场景，痛点进行剖析，然后做方案的设计。这是智能体落地要考虑的一个非常重要的方面！另外一点是，不要太着迷于"全自动"，产品是需要不断的迭代和优化的，某种程度上可靠性与专用性胜过全自动。转向 “人机协同” 的实用主义路线是一个比较好的方向，很多时候用户不会为 “全自动的新鲜感” 买单，却愿意为 “稳定可靠的工具” 。可以把最终的决策者设置为人而不是智能体，既能通过人大幅提高可靠性，又能通过智能体有效控制成本。