AI 智能體，業務規模提升百倍的關鍵
撰文：vas
編譯：AididiaoJP，Foresight NeWs
AI 不是魔法，但也沒有簡單到「搭個 AI 程序、自動搞定一切、坐等收益」的程度。 大多數人其實並不清楚 AI 究竟是什麼。
而那些真正明白的人（不到 5%）嘗試自己去搭建，結果往往失敗。 智能體會出現「幻覺」、會在任務中途忘記自己做到哪一步、或者在不該調用工具的時候錯誤調用。 演示時它運行完美，一到生產環境就立刻崩潰。
我部署 AI 程序已經一年多了。 我的軟件職業生涯始於 Meta，但半年前我離職創立了一家公司，專門為企業部署生產可用的 AI 智能體。 現在我們年經常性收入已達到 300 萬美元，並且還在增長。 這不是因為我們比別人聰明，而是因為我們反複試錯、失敗多次，終於摸清了成功的公式。
以下是我在構建真正可用的智能體過程中學到的一切。 無論你是初學者、專家，還是介於兩者之間，這些經驗都應該適用。
第一課：語境就是一切
這聽起來可能特別明顯，你或許也早就听說過。 但正因為它如此重要，才值得反復強調。 很多人以為構建智能體就是把各種工具連起來：選個模型、開放數據庫權限、然後你就撒手不管了。 這種做法會立刻失敗，原因有幾個：
智能體不知道什麼是重點。 它不知道五步之前發生了什麼，只能看到當前這一步，然後猜接下來該做什麼（而且常常猜錯），最後碰運氣。
語境，往往是價值百萬的智能體與一文不值的智能體之間最根本的差別。 你需要重點關注並優化這幾個方面：
智能體記得什麼：不僅是當前任務，還包括導致現狀的完整歷史。 比如處理髮票異常時，智能體需要知道：異常是怎麼觸發的、原始發票是誰提交的、適用哪條政策、這個供應商上次出問題是怎麼處理的。 沒有這些歷史，智能體就是在瞎猜，這比沒有智能體還糟。 因為如果靠人處理，問題可能早就解決了。 這也解釋了為什麼有人吐槽「AI 真難用」。
當你有多個智能體，或者一個智能體處理多步流程時，信息必須在各階段間準確傳遞，不能丟失、損壞或被誤解。 負責分類請求的智能體，必須把乾淨、結構化的語境傳給負責解決問題的智能體。 如果交接不嚴謹，下游全亂。 這意味著每個環節都要有可驗證的結構化輸入和輸出。 一個例子是 Claude Code 裡的 /COMPact 功能，它能在不同 LLM 會話之間傳遞上下文。
處理法律合同審查的智能體，必須清楚哪些條款關鍵、風險預估、公司實際政策是什麼。 你不能只丟給它一堆文檔，就指望它自己悟出重點，這是你的責任。 而你的責任也包括：用結構化的方式為智能體提供資源，讓它真正具備領域知識。
智能體因為忘記已獲得答案而重複調用同一工具；或者因收到錯誤信息而調用錯誤工具；又或者做出與前面幾步矛盾的決定；甚至每次都把任務當全新的處理，無視以往相似任務中存在的明顯模式。
良好的語境管理則讓智能體像一位經驗豐富的業務專家：它能在不同信息間建立聯繫，無需你明確告訴它這些信息有什麼關係。
語境，是區分「只能演示」的智能體和「真正在生產環境運行並交付成果」的智能體的關鍵。
第二課：AI 智能體是成果倍增器
錯誤的看法：「有了它，我們就不用招人了。」
正確的看法：「有了它，三個人就能幹以前十五個人的活。」
智能體終將替代部分人力勞動，不承認這一點只是自欺欺人。 但積極的一面是：智能體不會取代人類判斷，而是消除圍繞人類判斷產生的各種摩擦，比如查找資料、收集數據、交叉比對、格式整理、任務分發、跟進提醒等等。
舉個例子：財務團隊依然需要為異常情況做決策，但有了智能體，他們不用再花 70% 的結賬週時間去翻找缺失單據，而是能用這 70% 的時間真正解決問題。 智能體完成所有基礎工作，人類只做最終審批。 根據我為客戶服務的經驗，實際情況是：企業並不會因此裁員。 員工的工作內容會轉變，從繁瑣的手工操作轉向更有價值的任務，至少目前如此。 當然，長遠來看，隨著 AI 進一步發展，這種情況可能會改變。
真正從智能體中獲益的公司，不是那些只想把人類踢出流程的，而是那些意識到：員工大部分時間花在了「鋪墊性工作」上，而不是真正創造價值的部分。
按這個思路設計智能體，你就不用再死磕「準確率」：智能體做它擅長的，人類也專注做人類擅長的。
這也意味著你能更快部署上線。 不需要智能體處理所有極端情況，只要它把常見情況處理好，同時把複雜異常轉給人類——並附上足夠語境，讓人能快速解決。 至少，現階段應該這樣做。
第三課：記憶與狀態管理
智能體如何在一個任務內以及跨任務保存信息，決定了它能否規模化運作。
常見的有三種模式：
單獨處理完整工作流，從開始到結束。 這種最好搭建，因為所有語境都在一處。 但隨著流程變長，狀態管理會成挑戰：智能體必須記住第三步做的決定，等執行到第十步時還要用上。 如果語境窗口滿了，或者記憶結構不對，後期的決策就會缺乏早期信息支撐，導致出錯。
同時處理同一問題的不同部分。 速度更快，但引入了協調問題：結果如何合併？ 如果兩個智能體得出矛盾結論怎麼辦？ 必須制定清晰的協議來整合信息、解決衝突。 通常需要引入一個「裁判」（人或另一個 LLM）來處理衝突或競態條件。
按順序交接工作。 智能體 A 分類，傳給 B 做研究，再傳給 C 執行解決方案。 這種模式適用於有清晰階段的工作流，但交接環節最容易出問題。 智能體 A 學到的東西，必須以智能體 B 能直接使用的格式傳遞下去。
大多數人犯的錯誤是：把這些模式當作「實現方案」來看。 實際上，它們是架構決策，直接決定了你的智能體能力邊界。
例如你要搭建一個處理銷售合同審批的智能體，就必須決定：是讓一個智能體全程負責？ 還是設計一個路由智能體，把任務分發給定價審核、法務審核、高管審批等不同專長的智能體？ 只有你清楚背後的實際業務流程，希望你最終也能把這些流程教給你的智能體。
怎麼選？ 取決於每個環節的複雜度、階段間需傳遞多少語境、以及各環節是需要實時協同還是按序執行。
如果架構選錯了，你可能要花幾個月去調試一些根本不是 bug 的問題。 那其實是你的設計、你要解決的問題以及你的解決方案之間的架構錯配。
第四課：主動攔截異常，而非事後報告
做 AI 系統時，很多人的第一反應是：做個儀表板吧，把信息展示出來，讓大家看到發生了什麼。 拜託，真的別再搞儀表板了。
儀表板沒什麼用。
你的財務團隊早知道有票據缺失，銷售團隊也早知道有些合同卡在法務那裡。
智能體應該在問題發生時直接攔截，並轉給對應的人去解決，同時提供解決所需的一切信息，立刻執行。
發票來了但文件不全？ 別只是記到報告裡。 立刻標記，弄清楚誰該補什麼材料，把問題連同完整語境（供應商、金額、適用政策、具體缺什麼）轉給他。 同時阻止這筆交易入賬，直到問題解決。 這步很關鍵，否則問題會在組織裡到處「洩漏」，你想補救都來不及。
合同審批超過 24 小時沒動靜？ 別等到週會再提。 自動升級，附上交易詳情，讓審批人不用到處查系統就能快速決定。 要有緊迫感。
供應商沒按時完成里程碑？ 別等誰去發現。 自動觸發應急預案，在有人意識到問題之前就啟動應對流程。
你 AI 智能體的職責是：讓問題無法被忽視，且解決起來極其輕鬆。
要直接暴露問題，而不是通過儀表板間接呈現。
這和大多數公司用 AI 的方式正相反：他們用 AI 來「看見」問題，而你應該用 AI 來「逼著」解決問題，並且要快。 等問題解決率接近 100% 了，再考慮要不要做個儀表板看看。
第五課：AI 智能體 vs 通用 SaaS 的經濟賬
企業不斷購買沒人用的 SaaS 工具是有原因的。
SaaS 容易採購：有演示、有報價、需求清單上有個勾可以打。 有人批了，就覺得事情推進了（雖然往往並非如此）。
買 AI SaaS 最糟的是，它往往就擺在那。 它沒有融入實際工作流，成了又一個需要登錄的系統。 你被迫遷移數據，一個月後它只是又多了一個要管理的供應商。 12 個月後它被棄用，但你卻甩不掉，因為切換成本太高，結果就是「技術債」。
基於你現有系統定制的 AI 智能體就會杜絕此類問題。
它在你已經用的工具裡運行，不創造新的工作平台，反而讓現有工作更快完成。 智能體處理任務，人類只看結果。
真正的成本對比不是「開發費 vs 授權費」，而是更簡單的邏輯：
SaaS 積累「技術債」：每買一個工具，就多一個要維護的集成、一個遲早會過時的系統、一個可能被收購 / 轉型 / 關閉的供應商。
自建智能體積累「能力」：每次改進都讓系統更聰明，每個新工作流都拓展了可能性。 投資是複利增長，而不是隨時間貶值。
所以我過去一年一直說：通用 AI SaaS 沒有未來。 行業數據也在印證：多數採購 AI SaaS 的企業在 6 個月內停用，且完全沒看到生產力提升。 真正從 AI 中獲益的，都是那些擁有定制智能體的公司，無論是自研還是找第三方開發的。
這就是為什麼早期掌握智能體的公司會擁有長期的結構性優勢：他們在建設會越來越強的基礎設施。 其他人只是在租用遲早要換掉的工具。 在這個領域每月都在劇變的時代，每浪費一周，對你的產品路線圖和整體業務都是重大損失。
第六課：部署要快
如果你的 AI 智能體項目規劃一年才能上線，那已經輸了。
計劃趕不上變化。 你設計的工作流很可能不符合實際工作方式，而你沒想到的邊緣情況往往最重要。 12 個月後 AI 領域可能天翻地覆，你做的可能已是過時的產物。
最多 3 個月，必須進入生產環境。
在這個信息爆炸的時代，真正的能力在於：知道如何有效利用信息，並與之協作而非對抗。 要實際幹活：處理真實任務、做出真實決策、留下可追溯的記錄。
我見過最普遍的問題是：內部開發團隊常把本應 3 個月完成的 AI 項目估成 6–12 個月。 或者更糟——嘴上說 3 個月，開工後卻用各種「意外原因」不斷延期。 這不全怪他們，AI 領域確實複雜。
所以你需要真正懂 AI 的工程師：他們理解 AI 如何規模化運作、見過真實場景中的問題、清楚 AI 的能力與局限。 現在有太多「半桶水」開發者，以為 AI 什麼都能做——這離事實太遠了。 如果你是一名想進入企業級應用 AI 領域的軟件工程師，你必須紮實掌握 AI 的實際能力邊界。
總結一下
構建可用的智能體，關鍵在這幾點：
語境決定一切：沒有好上下文的智能體只是昂貴的隨機數生成器。 務必做好信息流轉、記憶持久化、領域知識嵌入。 以前大家笑話「提示詞工程師」，現在「上下文工程師」就是它的 2.0 版。
為「增效」設計，而非「替代」：讓人做人擅長的事，讓智能體清理道路，使人更專注。
架構比模型選擇更重要：用獨立、並行還是協作智能體，這個決策比選哪個模型關鍵得多。 先把架構搞對。
攔截並解決，而非報告與回顧：儀表板是問題的「墳墓」。 要建立能逼著問題被快速解決的系統。
快速上線，持續迭代：最好的智能體是已在生產環境運行並不斷改進的那個，而不是還在設計中的那個。 （並且要盯緊你的時間表）
其他都是細節。
技術已經就緒，但你可能還沒準備好。
搞明白這一點，你就能把業務規模擴大 100 倍。
