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最近一年，我几乎把所有精力都扑在了 AI Agent 的研发和落地上。踩过的坑、熬过的夜，都快能写成一本书了。 然而，从一个炫酷的 Demo 到一个能真正在业务中稳定运行、创造价值的“有效” Agent，中间隔着的，是无数个产品、技术和成本的权衡。 今天，我想和大家聊聊我在这方面的一些思考和实践总结，希望能为同样奋战在 AI 一线的你，带来一些实实在在的启发。 1、别把 Agent 当锤子，看什么都像钉子 我得出的第一个，也是最重要的一个结论就是：不要为所有事情都构建 Agent。 这听起来可能有点“反常识”。毕竟 Agent 的概念听起来那么强大，仿佛是解决一切复杂问题的银弹。刚开始我也是这么想的，恨不得把所有业务流程都“Agent 化”。但现实很快就给了我一记响亮的耳光。 Agent 的核心价值在于它的自主性和探索性，它能根据环境的实时反馈，自己决定下一步该干什么。这和我们更熟悉的、按预定流程执行的“工作流（Workflow）”有着本质区别。 在付出了高昂的 Token 成本和漫长的调试时间后，我总结出了一套启动 Agent项目前的“灵魂四问”，只有当答案都偏向肯定时，才值得投入资源： （1）这事儿足够复杂和模糊吗？ Agent 最擅长的，是在一个充满不确定性的开放问题空间里“随机应变”。 如果一个任务的完整决策路径，你花点时间就能用流程图清晰地画出来，那我劝你，老老实实去构建一个明确的、节点可优化的工作流。 这样不仅成本效益高，而且稳定可控。强行上 Agent，只会是杀鸡用牛刀。 （2）这事儿的价值，配得上它的“钞能力”吗？ Agent 的探索过程，本质上是在燃烧 Token。每一次思考、每一次调用工具，都是真金白银的投入。 你必须评估，这个任务的最终产出价值，是否能覆盖掉它高昂的试错成本。 举个例子，如果你的场景是每单任务预算只有几毛钱的高并发客服系统，那么用传统工作流解决 80% 的常见问题，远比用 Agent 去追求 95% 的覆盖率要明智得多。 反之，如果你的目标是“不计成本，务必搞定”，那 Agent 就是你的不二之选。 （3）它的核心技能，有没有硬伤？ 在让 Agent “大展拳脚”之前，必须先对它的核心能力进行“摸底考试”。 比如你想做一个代码 Agent，那它生成代码、调试代码、从错误中恢复的能力，就不能有明显的短板。任何一个环节的瓶颈，都会在 Agent 的循环调用中被无限放大，最终导致成本和延迟的指数级增长。 如果发现有硬伤，那就先缩小任务范围，简化目标，别贪大求全。 （4）搞砸了的代价，你承受得起吗？ Agent 的自主性是一把双刃剑。如果它犯错的代价极高，而且这个错误很难被及时发现（比如在金融交易、自动驾驶等领域），那你敢放手让它自己干吗？ 我们当然可以通过设置“只读权限”、“增加人工审批环节”来降低风险，但这又会反过来限制 Agent 的自主性，让它变得没那么“智能”。 这个“信任”和“自主”的平衡点，非常微妙。 以AI生成短视频创意为例，它就完美地回答了这四个问题。从一个简单的主题需求到生成吸引人的短视频创意和脚本，这个过程足够复杂和模糊；一个优质的短视频创意可能带来大量流量和转化，其价值足以覆盖Token成本；大模型在创意构思、文案编写方面的能力已经相当成熟；最关键的是，视频创意可以先经过人工筛选再执行，有问题也能快速调整，风险可控。这就是一个绝佳的Agent应用场景。 2、大道至简，给你的 Agent 做“断舍离” 一旦确定了值得做的场景，我的第二个核心原则就是：大道至简，尽可能保持简单。 在我看来，Agent 的本质可以被概串括为一句话：“一个模型，拿着一堆工具，在一个环境里循环干活”。 拆解开来，就是三个最核心的组件：
我踩过的最大的坑之一，就是一开始就把这个架构设计得过于复杂。各种记忆模块、规划模块、反思模块……层层嵌套，看起来很高级，但实际上迭代速度慢得惊人，稍微改动一个地方就可能引发雪崩效应。 后来我发现，仅仅围绕这三个最基本的组件进行迭代，就能获得最高的投入产出比。 真正的设计决策，其实就两件事： 第一，给 Agent 配备哪些恰到好处的工具？ 第二，如何写好那段 Prompt，让它能清晰地理解自己的使命？ 把这三个基本盘搭好，让 Agent 先跑起来，观察它的行为。然后再针对性地做优化。 比如，发现它反复执行同样的操作，那就增加缓存机制来降低成本；发现它调用多个工具时总是串行等待，那就改成并行调用来缩短延迟；发现用户不理解它在干嘛，那就优化 Agent 进展的可视化呈现，建立信任感。 记住，先让agent跑起来，再去做锦上添花的优化。一开始就追求完美，只会让你寸步难行。 3、像Agent一样思考 最后，我想分享一个在调试和优化过程中，我认为最有效的方法：像你的 Agent 一样思考。 我发现，很多开发者（包括我自己一开始）在构建Agent时，常常会陷入“人类的傲慢”。我们站在上帝视角，掌握着所有信息，所以当 Agent 做出一些在我们看来很“蠢”的决定时，第一反应往往是“这模型真笨！” 但我们忽略了一个最基本的事实：Agent 的整个世界，就只有那个小小的、不断滚动的上下文窗口（Context Window）。 它可能表现出令人惊叹的复杂行为，但在每一个决策瞬间，它所能依赖的，就只有那几千到几万个 Token 的信息。它不知道你刚刚在想什么，也不知道五分钟前发生过什么，除非这些信息明确地写在它的上下文里。 为了真正理解 Agent 的处境，我甚至做过一个现在想起来有点“神经质”的练习： 幸运的是，我们和 Agent 之间有共同的语言——自然语言。所以，多跟你的 Agent“聊聊”吧。把它的 System Prompt、工具描述、执行轨迹全都丢给一个顶级的语言模型，然后问它：
 这不能替代你自己的分析，但它能提供一个最接近 Agent 自身的视角，帮助我们弥合人类与 AI 之间的认知鸿沟。 写在最后从高谈阔论到躬身实践，我对 AI Agent 的认知渐渐走完了一个循环。 它不是什么万能解药，而更像是一把“手术刀”——必须用在合适的场景中，才能真正发挥作用。 构建 AI Agent 不追求复杂，重要的是把握住核心三要素，做到“大道至简”。 优化也不只是代码层面的事，更需要一种“换位思考”式的人文关怀。 |
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