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标题: 为什么说AI智能体最大的价值，是悄悄嵌入工作流里？ [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2025-10-18 11:04

作者: see122 标题: 为什么说AI智能体最大的价值，是悄悄嵌入工作流里？

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：开发了300个智能体后的感悟：智能体本身不是产品，而是业务流程的催化剂。别再把“智能体”炒上天了。文章来自编译。

有那么几十年仿佛一潭死水，；又有那么几周，仿佛需要几十年的事情一下子全冒出来了。当前我们正处在这样一个节点：更新的模型、更新的优化技术、新的架构层出不穷，而我们中大多数在机器学习/人工智能领域的人，却对这些进展浑然不觉。

我已经对AI智能体的世界进行了深入探索。从小型原型到生产级别的系统，我开发了约300个智能体，并与5家不同的初创公司合作，共同探索了如何利用智能体为产品和应用场景赋能。

一路走来，对于哪些方法可行、哪些不可行，以及这个领域未来的发展方向，我学到了很多。虽然这些只是我个人的一些想法，但或许能为你提供一个全新的视角。

首先，让我快速解释一下什么是智能体。我这里所说的智能体，指的是大语言模型（LLM）智能体，而不是我们在强化学习（RL）中看到的那个正式定义。

智能体 = 大语言模型 + 推理 + 工具 + 记忆

如今，大语言模型已经内置了思考能力，所以你甚至可以将其进一步简化为：

智能体 = 大语言模型 + 工具 + 记忆

就是这么简单。像“智能体工作流”、“智能体系统”、“智能体团队”等术语，其实都只是一些基础智能体紧密结合而成的流程。

在过去的一年里，我一直致力于构建这些流程并确保其可靠性。在这个过程中，我收获良多。

框架没那么重要

我用过crewai、dspy、langgraph、autogen，甚至还用过openai和google的智能体SDK来开发智能体。在这个过程中，我也建立了自己的框架。

在使用了所有这些框架之后，我很清楚地认识到，你没必要受限于某一个框架。你需要关注的，是应用的核心流程。

开发智能体 ≠ 人工智能/机器学习

我自称为人工智能工程师，但其实只是一个调用大语言模型API并做一些提示工程的后端开发人员。这清楚地表明，拥有扎实的软件工程基础至关重要，且不容妥协。

智能体的能力上限取决于你给它的上下文

最大的误解是，你以为只要给大语言模型一个目标，它就能创造奇迹。实际上，智能体的质量在很大程度上取决于你提供给它的上下文——这包括提示、工具、记忆，以及（在少数情况下）环境。一个结构良好的上下文，其价值往往超过一个更大的语言模型。

没有工具，智能体就毫无用处

一个只会“思考”却没有工具的独立智能体很快就会陷入困境。而一旦你赋予它执行操作的能力（比如调用API、访问数据库、执行工作流），它就变得有用了。我在Composio的初创阶段（2024年5月至7月）工作过，那是我第一份“真正”的实习，它彻底改变了我的人生轨迹。

大道至简

我开发的部分最高效的智能体，其设计都出奇地简单：一个清晰的提示，一两个定义明确的工具，以及单一的职责。复杂性往往会导致系统变得脆弱。最优秀的智能体都是为某个精确的场景而生，并能出色地完成任务。

评估的作用被低估了

弄个华而不实的演示很容易，但要衡量一个智能体究竟有多出色则要困难得多。我认识到，建立测试和真实世界的反馈循环，才是区分玩具项目和可靠生产系统的关键所在。

DSPy是未来

过去几个月我一直在研究DSPy，这个东西越用就越觉得用来开发智能体是如此自然。它包含的签名（Signatures）、适配器（adapters）、训练集（training set）、优化器（optimizers）等概念都恰到好处。

.compile() 的感觉亲切又熟悉。这正是一个框架应有的样子。

人比技术更重要

与5家初创公司合作的经历让我明白，技术只是故事的一部分。鼓励实验的文化、迭代的速度以及清晰的愿景则更为重要。一个平庸的智能体应用场景，在对的人手中可以创造真正的价值；而一个绝妙的智能体应用场景，在错的人手中则一事无成。

结语

AI智能体的发展仍处于早期阶段。炒作有它的道理，但挑战也同样存在。最让我兴奋的是，我们正在从研究领域的玩物，转向基础设施级别的系统。未来，每个产品背后可能都会有智能体在运行，负责协调任务、提供个性化体验，并处理人类不想应付的复杂问题。

我犯过错，也吸取了教训，见证过成功，也经历过失败。如果要总结出一条最重要的心得，那就是：智能体本身不是产品，而是赋能者。真正的魔力在于，当你将它们嵌入工作流程，让它们在后台悄然运行，一切便水到渠成。

译者：boxi。

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