为什么95的AI智能体都翻车了真正好用的那5做对了什么

你有没有发现，身边那些号称“AI 驱动”的产品越来越多？

“AI 秘书”“AI 助理”“AI 管家”……个个都吹得天花乱坠。

可真正让你觉得“哇，这玩意我离不开”的，有几个？

事实可能比你想象的更扎心： 高达 95% 的 AI 智能体，根本活不到上线那天。

不是 AI 不够聪明，而是——我们压根没教会它怎么理解人。

最近读到一场在旧金山的闭门讨论，挺有意思。Uber、WisdomAI 这些公司的工程师围坐一圈，聊的不是“怎么写更好的提示词”，而是：为什么绝大多数 AI 项目，一进真实世界就崩？

他们的答案让我恍然大悟：我们总盯着模型多强，却忘了 AI 不是靠“聪明”活着的，它是靠“设计”活下来的。

1. 别再迷信“提示词”了，真正的功夫在“上下文工程”

很多人以为，只要提示词写得好，AI 就能无所不能。（有时候我也是这么想的😳）

“请扮演营销专家”“请生成一份专业报告”……听起来很厉害，对吧？

但用久了你会发现，AI 像个“会背书但没灵魂的实习生”——话都说对了，就是不中用。

问题出在哪？不在模型，而在上下文。

有个比喻特别戳我： 大模型是土壤，上下文才是种子。

你给它一堆杂草，就别指望长出玫瑰。

AI 要回答问题，就像人写作文。你给它的“上下文”越合适，答案就越靠谱。

这一点，我特别有体会，很多时候我使用这些 AI 工具都不是仅靠一个提示词然后等待“抽卡”，而是会经过多次的反复补充上下文信息，最终会得到一个满意的结果。

真正靠谱的团队，会像老厨师备菜一样，精心准备 AI 的“食材”，不是什么都塞给它，而且要确保给它的信息是新的、准的以及能看得懂的（结构化的）。

说白了，LLM 只是大脑，上下文才是它看世界的眼睛。

2.  “记忆”不是聊天记录，而是一门信任的艺术

几乎所有产品都想让 AI “记住你”。 但这里有个微妙的边界：贴心和毛骨悚然，只一线之隔。

想象一下，你让 AI 推荐一部电影，它却精准地说出你孩子的名字。你会觉得贴心，还是背脊发凉？我用 ChatGPT 偶有就有这样的感觉。

好的记忆设计，是分层的：

个人层 ：记住个人偏好，比如你喜欢柱状图还是饼图、喜欢鲁迅风格还是莫言风格

团队层 ：记录部门常见问题，比如知道你们部门常查哪些数据；

公司层 ：记住公司的企业文化、规章制度、历史决策等。

但更重要的是：你能看见它记了什么，也能随时删掉。

否则，再聪明的记忆，也只是监控。

3. AI 不是万能的，人永远在环路里

别被“全自动”、“智能体”这些词忽悠了。 在涉及钱、安全、医疗的地方，信任才是最大的门槛。

即便不是这些领域，在任何严肃的工作中，你都不该完全放手 AI 来做事情。

就像我朋友说的：“我老婆死活不让我开特斯拉的自动驾驶——不是觉得它不好，是她不信它。”

那成功的 5%，都做对了一件事： 把 AI 当助手，不是替身。

关键输出，人能一眼验证；出了错，人能立刻覆盖；系统还会从你的修正里学习。

我特别反感很多智能体的营销广告，就跟之前吹自动驾驶一样，让你感觉可以完全不用自己动手，这样的结果就等于你把命都交给它了。

一个很简单的道理，就连最先进的模型都会“幻觉”，你凭什么相信这些智能体能独自做决定？

所以啊，别急着放手。人机协同，才是现在最稳的姿势。

4. 聊天框不是万能的，好产品懂得“该说就说，该点就点”

自从 ChatGPT 火了，好像所有 AI 都得塞进一个聊天框。 但说实话，叫个网约车，我宁愿“点点点”，也不想跟手机唠嗑。

自然语言确实能降低门槛——比如让新手也能查数据、写代码。 可一旦有了结果，谁不想直接拖拽调整？把饼图换成柱状图，打字多累啊！

真正聪明的产品，是混合交互：用聊天“进门”，零学习成本；用图形界面“干活”，高效又安心。

AI 出图（比如即梦）就是个好例子：先打字描述，生成后立刻切到图形编辑——祛痘、去水印、局部重绘，点选就行。这时候，GUI 比嘴快多了。

5. 好的AI系统，会“看菜吃饭”

很多人以为 AI 就是调 GPT-4（或者其他某模型） 一劳永逸。 但真正高效的系统，更像个“精打细算的管家”：

简单问题（比如查天气），交给本地小模型，又快又便宜；

复杂分析，才请大模型出马；

关键决策，甚至让两个模型互相校验，防出错。

这叫“模型编排”——不是炫技，而是让 AI 在速度、成本和准确之间，找到最佳平衡。

而且它还能越用越聪明：哪些任务小模型就能搞定？哪些必须上“王牌”？系统自己会学。

未来的 AI，不是“一个模型打天下”，而是会调度、懂分寸的协作者。

✍️ 写在最后

这场讨论让我想通了一件事：

真正能跑起来的 AI，拼的从来不是谁家模型更大、API 更快，而是四个扎扎实实的“基本功”：

上下文质量——它能不能听懂你话里的真正意思；

记忆设计——它会不会记得你是谁、习惯什么；

编排可靠性——它能不能在成本、速度和准确之间聪明权衡；

信任与体验——你敢不敢把重要的事交给它。

95% 的 AI 智能体失败，不是因为模型不够强，而是因为这些“支架”没搭好。

AI 不是调用出来的，是设计出来的。

所以下次你再用一个 AI 工具，你也可以从这四个方面来审视它。别只问“它聪明吗？”，也问问：“它真的懂我吗？”

💬 如果你也在用 AI（工作 or 生活），欢迎聊聊： 你遇到过最“懂你”、最“靠谱”的 AI 工具是什么？ 或者，最让你觉得“这玩意根本不靠谱”的又是什么？

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