为什么构建AI代理大多是浪费时间

RAG流水线的结构、数学和经济局限性

在过去两年里,AI社区悄然形成了一种奇特的信念:智能的未来在于构建代理。你随处可见工程师们正在创建RAG流水线、将工具串联在一起、用编排框架包装大语言模型,然后称其为"AI系统"。

这看起来令人印象深刻。感觉很有成效。它满足了工程师构建事物的本能。

但令人不安的真相是:大多数AI代理并非进步,而是装饰品。

它们并未有意义地扩展智能。它们不创造新的经济价值。它们很少能在下一代基础模型中存活。在大多数情况下,构建AI代理不是迈向智能未来的一步——而是暂时偏离理解智能本质的干扰。

这不是技术论点,而是结构性论点。

一个简单的数学现实

从本质上讲,大语言模型是一个函数近似器:

LLM产生的一切都是输入信号和其学习到的内部表示的转换。它不会凭空创造信息,只是重新排列、压缩和外推。

AI代理仅仅是:

你添加记忆。你添加检索。你添加工具。你添加工作流逻辑。

但从结构上讲,你并没有创建新的智能。你创建了一个现有智能的包装器。

这很重要,因为包装器在经济上是脆弱的。基础模型的任何改进都会立即侵蚀其价值。当LLM在推理、记忆或长上下文处理方面变得更好时,大多数代理逻辑会在一夜之间变得多余。

如果你的系统可以被更大的上下文窗口和更好的提示所取代,那么你拥有的不是产品,而是一个暂时的不便之处。

代理不会增加信息量

从信息论的角度来看,代理面临着更严苛的约束。

香农告诉我们,信息无法在封闭系统内创建。代理不会给世界增加熵;它只是重新分配熵:

你的RAG流水线不引入新的真相。它只是在文档、嵌入、提示和令牌之间重新洗牌现有信息。

这意味着代理不是智能乘数器,而是界面重排器。

它们改变人机工程学,而非认知。

它们改善便利性,而非理解力。

为什么RAG是一种过渡技术

检索增强生成(RAG)之所以在今天感觉强大,是因为基础模型仍然存在局限:

  • 上下文长度有限
  • 训练数据被冻结
  • 仍然会出现幻觉
  • 领域记忆不完美

RAG通过注入外部记忆来补偿。

但这种优势是暂时的。

随着LLM吸收:

  • 更大的上下文
  • 实时知识集成
  • 更好的内部记忆压缩

RAG将变成CD-ROM对于云存储的角色:只有在技术过渡期间才有意义的权宜之计。

RAG不是未来,它是当前局限性的疤痕组织。

代理降低专家的智能

这是最容易被误解的部分。

代理看起来有帮助,但对于专业人士来说,它们实际上是倒退的。它们用结构交换自由。

代理预先定义:

  • 可以提出哪些问题
  • 允许哪些路径
  • 允许使用哪些工具
  • 期望什么样的输出

这对初学者有用,但对专家来说很危险。

律师不按工作流思考。
数学家不按流水线推理。
科学家不通过菜单驱动的认知来探索真理。

伟大的思考是非线性的、即兴的和情境敏感的。代理将认知冻结成模板。

它们将智能转化为官僚主义。

基本价值方程

AI的真正方程不是:

而是:

如果领域专业知识为零,AI会将零相乘。如果领域专业知识很深,AI就会成为杠杆。

这就是为什么:

AI不会使智能民主化,它会使其两极分化。

为什么"周末代理"没有经济前景

如果一个代理可以在一个周末内构建完成,它就没有护城河。

其复制成本接近于零。它对基础模型的依赖是绝对的。它的寿命以API发布次数来衡量。

这违反了持久商业的所有原则:

  • 没有防御性
  • 没有专有认知
  • 没有复合优势

你不是在构建基础设施,而是在装饰别人的基础设施。

没有人愿意承认的教育危机

家长们现在问:“我的孩子应该学习AI吗?”

但他们误解了AI是什么。

只有两种真正的AI职业:

  1. 模型构建者——数学家、统计学家和系统工程师
  2. AI增强的专业人士——医生、律师、工程师、科学家、投资者

中间类别——代理构建者——主要是一种幻觉。

它产生演示,而非价值。

我们正在训练一代人去打磨界面,而不是掌握领域知识。

这是人才的灾难性错配。

为什么人们还是喜欢代理

因为代理提供心理安慰:

  • 它们感觉像拥有权
  • 它们感觉像掌握
  • 它们感觉像进步

它们在一个智能已经变得抽象和集中化的世界里,给人一种控制的错觉。

但幻觉不是杠杆。

对AI更诚实的定义

AI不是一种职业。
AI不是一种产品。
AI不是智能的替代品。

AI是一面镜子。

它反映了你已经是什么样的人:

  • 如果你没有结构,它就变成娱乐
  • 如果你有弱结构,它就变成辅助
  • 如果你有强结构,它就变成力量

最终原则

AI不会奖励工程装饰。
它奖励认知深度。

更残酷地说:

如果一个AI代理可以在一个周末内构建完成,它可能不是一项业务。
它是一个玩具。

智能的未来不在于将提示串联在一起。
而在于将人类理解与机器放大串联起来。

代理会消退。专业知识会复合增长。

AI不会使人类平等化。它会暴露人类。


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