摘要：宣传时天花乱坠，落地时鸡飞狗跳。当一批批AI Agent从神坛跌落，我们终于意识到：缺的不是智能，而是支撑智能的“骨架”。

宣传时天花乱坠，落地时鸡飞狗跳。当一批批AI Agent从神坛跌落，我们终于意识到：缺的不是智能，而是支撑智能的“骨架”。

“我们的采购Agent连供应商API都找不到，运维Agent连设备型号都分不清。”一位企业CIO在科技论坛吐槽，“那些号称‘全能’的智能体，在实际业务中更像只会鹦鹉学舌的‘低能巨婴’。”

这并非个例。头部厂商Salesforce的AI产品年收入虽破12亿美元，但Agent对核心业务的拉动仍有限，多数企业仍停留在“试点”阶段，不敢全面推广。曾经被资本热捧的明星项目Manus，内测码一度炒到10万元，如今却因响应迟缓、错误频出，用户流失惨重。

1. 目标虚胖：一出手就要“改变世界”

许多团队盲目追求“万能Agent”，试图让一个系统接管整个业务流程。这好比让小学生直接解微积分，忽略了数字化建设需从基础模块逐步搭建的规律。

传统软件开发会精细定义每个数据字段和流程节点，而如今某些Agent项目却指望大模型“自动推理”所有逻辑，跳过地基直接盖摩天大楼，结果必然是空中楼阁。

2. 任务拆解：颗粒度堪比“粗盐拌饭”

Agent面对复杂任务时，常像“脱线木偶”：知道要“修灯泡”，却不知找谁领工具、去哪买配件。

对比传统软件：“采购订单处理”会被拆解成6个明确节点（创建→审批→财务审核→供应商确认→入库→付款），每个环节都有状态机和异常处理机制。而当前许多Agent设计缺乏清晰节点，一旦卡壳，除了重启或修改指令，几乎无计可施。

3. 环境缺失：在“沼泽地”里造赛车

没有结构化数字底座的支持，再强大的Agent也难发挥作用。它需要清晰的业务实体、数据模型和API生态作为“舞台”。

但现实中，许多系统连“对象是谁”“数据存哪”都未定义清楚，直接让大模型“猜”。正如一位专家调侃：“你给F1冠军一辆没有发动机的概念车，他照样跑不过三轮车！”

解决方案1：数字底座+智能体，各司其职

数字底座：承担“确定性”工作，包括结构化的业务实体、标准化流程、权限体系和开放API。

智能体：扮演“高空作业机器人”，利用自然语言能力灵活调用底座能力。

例如，当用户提出“分析A客户采购偏好”时，Agent不再凭空猜测，而是精准调用客户查询API和订单API，获取数据后再分析。这才是真正的人机协作。

解决方案2：多智能体协作，从“单打独斗”到“团队作战”

金融领域已出现“群体智能”系统：面对个股研究任务，主Agent作为“投研总监”，将任务分派给基本面分析师、量化策略师、行业专家等“专业顾问”。各司其职、交叉验证，最终整合成全面报告。

这种模式打破了单一大模型的维度局限，通过分工协作显著提升决策质量。

AI Agent不应被神化，而需站在数字化转型成果的肩膀上发展。它不是要颠覆传统软件，而是成为新型生产力工具。

成功的Agent项目必然属于那些扎实构建业务数字镜像、精细建模流程节点的企业。正如一位技术专家指出：“与其追逐炫技的Agent，不如先检查企业的数字化地基是否坚实。”

未来的AI Agent不会取代传统软件，就像高铁不会取代公路。它们将形成互补生态：数字底座处理“确定性”逻辑，Agent应对“灵活性”需求。

那些眼下“雷声大雨点小”的Agent，或许只是技术成熟前的必要阵痛。毕竟，任何颠覆性技术从实验室走向产业化，都要经历从幻想破灭到理性回归的过程。

来源：躺在衣柜里的新之助丶