大语言模型以惊人的速度迭代，半个月一发，能力也确实达到了可以替代许多初级岗位的水平。AI创业项目层出不穷，许多应用不约而同地选择了一个极其简单的交互方式：一个对话框，直接询问用户需要什么。这就把难题抛回给了用户。面对一个简单的对话框，用户往往并不清楚自己具体能干什么、该怎样表达。

随意的提问，只能换来随意的回答。现实中还出现了多起AI代理（Agent）删除了整个磁盘的文件这样的极端案例。许多AI应用怎么就给人一种不能用、不好用、不敢用的强烈感受呢？

1. 提前到来的AI失控

科幻作品中的AI失控似乎已经提前到来。粗糙的AI应用与现有的工程化应用之间的巨大断层，首先体现在能否正确实现业务目标。

“不能用”，就是没有实现业务目标。对一个通用的大语言模型来说，最重要的就是设计提示词。一套好的提示词，和一套好的功能代码一样，需要融合对业务目标和实现路径的深刻理解。普通用户显然不具备这种专业能力，他们无法凭空给出有效的指令。许多开发者自身若对所要实现的功能理解肤浅，也无法设计出能精准、稳定驱动模型的提示词。这时，是开发者将原来由产品承担的复杂性直接抛给了用户。

使用过程中“不好用”的失控感，其核心在于模糊的功能边界。用户面对一个空白的对话框，就像被蒙上双眼带入一个未知的房间，无法建立起关于这个工具能力的心智模型。

一个传统软件，如计算器，按钮即功能，边界一目了然；Wolfram Alpha 这类早期AI引擎，有一套隐含的语法规则，用户要通过学习案例才知道有哪些高级功能；而当前许多仅提供一个对话框的AI应用，则像一个黑箱，它既不明确展示自己能做什么，也不提供清晰的引导路径。开发者盲目追求万能，用户无从下手，学习成本高，劝退了很多寻求实用、高效工具的普通用户。

“不敢用”则是用户难以建立信任。这源于过程不透明，权限无限制。用户得到一份长篇大论，既不清楚其数据来源和处理逻辑，也难以验证其推理过程。模型的幻觉使得结果的可靠性大打折扣。Agent（智能体）的失控，就像是一个拥有过高系统权限的实习生；而不是像电话客服一般，只能执行一部分岗位限定的操作。还有一些工作流由多个串联的Agent部分组成，模型的不可靠性会成倍放大，在现实问题面前异常脆弱。

这都指向了一个核心问题：在急于将“智能体”推向市场的同时，我们严重忽视了对其能力边界、行为准则和可靠性保障的系统性设计。

2. 是谁在管理AI工具人

一个AI应用，就像一家咨询公司，用户是甲方，AI应用是乙方。开发者作为公司的老板，绝不能当甩手掌柜。甲方（用户）提出一个模糊的需求，老板直接将其原封不动地丢给一个实习生去做（AI模型），指望他能独立交付一份专业、可靠的成果，这非常不负责任。

专业的乙方老板，会首先与甲方深入沟通，理解业务目标和潜在约束，然后将宏大的需求拆解成具体可执行的步骤。老板深知实习生的局限性，会安排公司里稳定、可靠的优秀员工（传统函数和确定性代码）来负责那些需要精准无误的核心环节，再编写一套清晰、具体、无歧义的任务书（提示词）给实习生。整个公司的架构（应用架构）和业务流程确保了各项任务的有序执行、高效配合。最终向甲方交付的是一个完整、可控的解决方案，不是一份充满不确定性的实习生草稿。

当业务逻辑变得复杂，需要多个AI工具人协同时，情况就如同大学生在做小组作业。如果没有老师（即开发者设计的顶层控制与协调架构）和优等生（传统函数，稳定性很高的提示词）主导，这些学生（多个 Agent）很容易陷入讨论僵局、重复劳动或者集体跑题。

开发者必须做好老师的角色，为整个协作流程设立明确的规则；用一些较为简单稳定的提示词或传统程序来主导关键决策，防止讨论偏离正轨。无论单个Agent表现得多么智能，它本质上仍是一个执行工具，绝不能将其提升为拥有最终决定权的合伙人或老板。让AI Agent担任中层管理的设计，其背后都应有开发者构建的确定性规则作为“高管”进行监督。

用户寻求的是解决实际问题的确定性，从而建立信任。这份确定性来自于开发者对业务流程的系统化设计。也就是说，开发者要对业务有超越表面的理解，能清晰的定义出业务模型，也能将实现细节、各种边界条件，固化在应用的产品逻辑和系统架构之中。

如果开发者自身对业务的理解就停留在表面，只是简单地提供了一个对话框，那就等同于将一项重要的项目完全丢给了一群无人管理的大学生，结果自然是无法取信于用户。

（图：用良好的设计隔离用户与AI的不确定性）

3. 你能提供什么价值

开发者的角色，要从单纯提供模型访问通道的中间商，转变为构建专业解决方案的公司老板。标榜万能的应用铺天盖地，现在大家需要的是能对特定业务场景有用的AI：精准定义你的应用究竟为谁、解决什么核心难题。

有了问题范围的定义，下一步就是将复杂的业务目标拆解成模块。整个应用可以借鉴成熟的软件架构风格，例如用事件驱动、规则引擎或“黑板”（共享上下文）来设计工作流，避免只用一个Agent解决复杂问题。

在关键步骤要设立检查点，这些检查点可以包括自动化的数据验证与逻辑判断，在问题不明确或重大决策时请求用户交互确认，以及对AI明确权限范围、对执行函数做权限控制。

这些系统设计都需要通过用户界面直观地呈现出来，用AI增强，而非取代传统交互。应用可以通过熟悉的按钮、下拉菜单、预设模板和丰富示例来引导用户清晰地表达需求，将AI的强大能力封装在可预测的传统交互元素之下。用户无需费劲讨好AI，也能享受到AI带来的效率提升。

你的应用，是一套融入了你对业务的深刻理解、完整且可靠的解决方案。