“2025年是AI智能体元年”这个口号响了一年了，而 AI Agent 在行业里也从“下一代生产力工具”，变成了很多公司 PPT 里的标配名词。

我这边的感受比较直观：一边在推动着知识库、客服以及医疗 Agent 落地，一边看着友商们的项目起起落落，能明显感觉到——概念越来越热，但真正能稳定落地的，其实都绕不开几条很现实的约束。其中，有几个现实几乎是共识：很多人心中的“智能体理想型”，和现在这代 AI Agent 的真实能力，中间隔着一堆残酷的真相；智能和精确，在这个阶段确实很难同时兼顾。

问题不在于 Agent 没价值，而在于：如果一开始就拿错了标尺，后面所有的设计、迭代和对业务的承诺，都会在错位预期里持续内耗。

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一、“智能体”这件事，怎么慢慢变味了

从落地情况看，一个很典型的现象是：后台一打开，主体还是 if-else 和流程编排，LLM 只是被插在某些节点负责“想一想、润一润”，最后再加一层兜底回复。

就结果而言，现在市面上大部分被称为“智能体”的方案，本质还是 workflow，只是多了一层大模型增强。这本身不是坏事，反而体现了行业在往“可控可交付”收缩。

在实际项目里，很少有真正把“所有决策权”交给 Agent 的场景。大部分团队最后都会走向一个类似的结论：能用规则写死的地方尽量写死，把 LLM 用在确实需要弹性和生成能力的环节。从工程视角看，这类“增强型 workflow”，往往比纯 Agent 更适合大多数现阶段的业务。

所以，现在跟业务聊“智能体”时，我基本都会先把这个底层现实讲清楚——我们做的不是一个“万能大脑”，而是一个加了智能模块的业务工作流，预期设对了，后面很多沟通就顺了。

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二、“准确率”这件事，技术满意和业务可用是两条线

围绕 AI Agent，行业里有一个很容易被忽视的落差：技术团队口中的“准确率不错”，和业务真正能接受的“可上线门槛”，往往不是一个数字。

以 AI 知识库这类问答 Agent 为例，比较常见的区间是：

• 初始版本：在一套还算严谨的评测集上，大概 60%～70%
• 经过检索策略优化、rerank、LLM 重排、多轮调参：有机会拉到 80%～85%

如果站在模型或系统层面，这已经可以被描述为“效果不错”；但换成业务视角，85% 的含义是：每 6～7 个问题里，大约会有 1 个用户觉得“回答不太对”。在很多对准确性敏感的场景，这个频率是很难被直接接受的。

目前行业比较务实的一种拆法，是把问题空间拆成两层：

• 高频、结构化、答案稳定的问题：尽量用 FAQ、规则、模板，把准确率打到接近 100%
• 真正开放、长尾、需要综合判断的问题：交给 Agent，在可接受的范围内追求“尽量聪明”

这背后的底层逻辑其实很简单：大模型是概率系统，用它解决概率问题；需要负责到底的地方，还是要回到确定性方案上来兜底。

我现在反而会更警惕那种“一口气把准确率拉到 95%+”的宣传，因为在绝大多数业务里，这通常意味着：要么评测集很温柔，要么谁都没认真算过“那剩下 5% 出错的代价”。

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三、现实世界的异常，比测试集要“脏”很多

在传统软件里，我们习惯了通过枚举异常、写完所有 try-catch 分支，来把系统尽量“收拢到可控范围”。
但落地到 AI Agent 上，行业这两年的共同体会是：现实世界的异常空间，永远比我们准备好的测试集更“脏”也更大。

典型的情况包括：

• 厂内没人提过，但一线同事每天都在遇到的“土味问题”
• 文档里确实有答案，但埋在命名混乱、版本杂糅的老资料里
• 多个系统叠加后的边缘配置、特殊模式、兼容逻辑

这些问题几乎不可能在上线前被穷举进评测集，但一旦出现在真实环境里，Agent 又往往会给出一个“看上去挺有道理”的答案——这对业务来说，是风险最大的组合。

所以很多团队最后都会在 Agent 外面，再叠一层非常务实的机制：

• 给检索质量、模型置信度设一条硬阈值，低于阈值必须明确表态“不确定”
• 在关键业务链路上，把“升级到人工”设计成一个产品能力，而不是“兜不住才被迫接管”

从工程视角看，这相当于承认：Agent 无法提前枚举所有异常分支，人机协同是设计的一部分，而不是事后补救措施。
所以现阶段，相应的设计理念也需要转变了–在设计流程时，不再把“转人工”当成失败选项，而是当成一个正常、可预期的决策分支。

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四、很多“看上去很聪明”的设计，最后都卡在延迟体验上

从业内已经落地的案例看，一个高频的冲突点是：多步推理、链式思考在 Demo 里很好看，但在真实产品里，很容易把延迟放大到用户无法接受的程度。

每多一层“先分析一下再决定怎么做”，本质上都是在多打一轮 LLM 调用。保守估计，一步 2～3 秒，如果一个任务设计了 4～5 步完整思考链，用户看到的就是十几秒乃至二十秒的“正在思考中…”。

在追求毫秒级响应的互联网产品语境下，这种体验门槛非常高，能承受的场景基本只剩下少数高价值、低频决策。

所以不少团队在迭代后，都会收敛到一套分层策略：

• 高频、简单、可模板化的问题：优先走轻量模型 + 规则，目标是把延迟压到 1～2 秒内
• 只有在“用户愿意为更好答案多等几秒”的场景，才启用多步推理，让 Agent 把思考链真正走完

这样做的结果往往是：整体“智能感”比最早的 Demo 朴素一些，但可用性、留存和业务转化，反而比“全程炫技”的版本更健康。
这么做确实更务实，于是我开始对那种“看起来特别聪明”的 Agent 方案不那么追求了，反而更看重：这个设计一年后还撑不撑得住运维和投诉。

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五、上下文不是“越多越好”，而是“越精准越值钱”

大模型支持长上下文之后，很多团队都一度流行一种朴素期待：把所有东西都塞进去，让 Agent “记住一切过往”。

但结合模型原理以及各家的实践，基本可以确认两点：

• 模型的 Attention 成本是真实存在的，长上下文并不等于“完整理解”，更多时候是在更大的文本里做“有限注意力分配”
• 上下文越长，幻觉和指令遗忘的概率在很多场景下是上升的，因为模型有更多机会把不相关的信息“合理化地拼在一起”

这也是为什么，落地团队普遍会做两件事：

• 对话侧做总结压缩：当多轮对话过长时，自动提炼“用户真正的目标、约束、历史决策”，用精简摘要替代原始长对话
• 把静态信息工具化：用户画像、权限、业务规则这类固定内容，尽量通过工具调用、系统参数注入，而不是每次都用自然语言重复一遍

从效果上看，减少无关上下文、提高单位 token 的信息密度，往往比一味追求更长的上下文窗口，更能提升稳定性和可控性。

当然了，“模型的上下文窗口越大就越智能”这句话确实有理，但也片面。我现在宁愿花时间把“该放进上下文的东西”整理清楚，也不太愿意再走“窗口拉大就能自动变聪明”的老路。

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六、单靠 System Prompt 扛安全，基本不现实

安全也是 Agent 落地时绕不过去的一条线，尤其是在金融、医疗、企业知识库这类高敏感场景。

现在已经比较明确的一点是：把所有安全约束都写进 System Prompt，让模型“自觉守规矩”，在对抗性场景下基本站不住。
原因很简单——从实现机制上看，System Prompt 和用户输入最终是混合在一起交给模型的，只要用户的表达足够“像一条更高优先级的指令”，模型就有机会被带偏。

更稳妥的实践是加一层独立的安全护栏（LLM Guardrails，作为裁判）：

• 输入侧：用规则或小模型做护栏，识别明显恶意指令、越权请求、敏感话题绕行
• 输出侧：对 Agent 的回复做二次审核，必要时做内容降级、打回重试或强制转人工

这层LLM护栏不直接依赖主模型，而是作为一个可独立迭代的安全模块存在。它不求“聪明”，只求“稳定、可控、可以被合规团队理解和审核”，把“安全是否达标”从 Prompt 玄学里拉回到工程和规则层面。
身处合规严格的行业，安全这块我已经不太敢只寄希望于模型自己“懂事”了，更倾向于用一套看得见、调得动的规则体系来兜底。

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小结：在可控的工作流里，给 Agent 留出“适度发挥”的位置

通过这些观察，我觉得不同公司、不同项目最后往往会收敛到一个相似的结论：

“

在当前这代技术能力下，最现实的路径不是“一个全能 Agent 扛起一切”，而是“在有护栏的工作流里，让 Agent 做它擅长的那部分事”。

更具体一点，可以落成三条非常朴素的设计原则：

1. 把需要 100% 准确的环节，从一开始就剥离出 Agent 的职责范围，用规则、流程、人工审核来保证确定性
2. 为 Agent 设计清晰的“退路”：置信度不够就说“不确定”，关键链路随时可以升级到人工，而不是硬撑着给一个看似完整的答案
3. 接受它是概率系统，用评测集和数据来管理预期，而不是靠想象力默认为“再调一调 Prompt 就能上一个台阶”

从这个意义上讲，Agent 更像是业务流程里的一个“智能组件”，而不是一个从 0 到 1 重写业务逻辑的超级个体。

对我自己来说，这几年从算法到产品，再到和业务一起面对这些不确定性，最大的变化是心态：
一开始是“怎么把 Agent 设计得更聪明”，现在更多的是在想“在一个复杂的业务里，哪里真的需要智能，哪里其实只需要老实照规矩办”（也就是我现在常思常说常做的 AI Max / AI Min 思维）。

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