标题：AI Agent落地的教训与启发

正文：
过去一年，我全身心投入AI Agent的研发与落地，踩过无数坑，熬过无数夜。从炫酷的Demo到真正能在业务中稳定运行、创造价值的Agent，中间需要无数次产品、技术和成本的权衡。以下是我在实践中的几点总结，希望能为同样奋战在AI一线的你提供启发。

一、别把Agent当万能工具

我的第一个结论是：不要为所有事情都构建Agent。尽管Agent的概念强大，但它并非解决一切问题的银弹。

Agent的核心价值在于其自主性和探索性，它适合处理充满不确定性的复杂任务。如果一个任务的决策路径可以用流程图清晰描述，那传统工作流更高效且成本更低。强行使用Agent，只会得不偿失。

在启动Agent项目前，我总结了“灵魂四问”：
1. 任务足够复杂和模糊吗？ 如果任务明确，用传统方法更合适。
2. 任务价值配得上成本吗？ Agent的试错成本高昂，需评估产出是否值得。
3. 核心能力有硬伤吗？ 在关键环节存在短板，可能导致成本激增。
4. 失败代价可控吗？ 高风险场景（如金融交易）需谨慎使用Agent。

例如，AI生成短视频创意是一个绝佳的应用场景：任务复杂、价值高、大模型能力成熟且风险可控。

二、大道至简，给Agent做“断舍离”

一旦确定场景，我的第二个原则是：尽可能保持简单。

Agent的本质可以概括为：“一个模型，拿着一堆工具，在环境中循环干活。”其核心组件包括：
1. 环境：Agent感知和改变的世界（如代码库、数据库）。
2. 工具集：Agent可用的操作（如读文件、调用API）。
3. 系统提示：定义目标和约束的指令。

过度设计架构会让迭代变得缓慢，甚至引发雪崩效应。围绕这三要素进行优化，先让Agent跑起来，再逐步改进。例如，发现重复操作可增加缓存机制，发现延迟问题可改为并行调用。

三、像Agent一样思考

最后，我建议开发者像Agent一样思考。很多开发者站在上帝视角，容易忽视Agent的局限性——它的世界只有上下文窗口中的几千到几万个Token。

为了理解这种限制，我曾模拟文字冒险游戏，体验信息受限下的决策挑战。通过这种方式，我发现Agent需要清晰的环境描述、结构化的动作选项和明确的目标。

此外，通过自然语言与Agent“对话”，可以帮助我们发现问题。例如，询问顶级语言模型：“这段指令是否有模糊之处？”或“分析执行记录，告诉我为何做出那个决定？”

四、写在最后

AI Agent不是万能解药，而是一把“手术刀”，必须用在合适的场景才能发挥价值。构建Agent不追求复杂，而是把握住核心三要素，做到“大道至简”。优化也不仅是技术层面的事，更需要换位思考的人文关怀。

（本文来自微信公众号：骆齐，作者：骆齐）