AI Agent:造出来不算本事,养活才是真功夫

新闻

作者：微信文章

副标题：当行业还在争论"哪个模型更强"时，真正的战场已经转移了

---

上个月我去一家传统企业调研他们的AI项目。会议室里，技术总监兴致勃勃地展示他们刚上线的"智能客服Agent"——基于最新的大模型，能理解多轮对话，还能调用十几个业务系统。演示效果确实不错，我以为这是个成功案例。

结果业务部门的人补了一句："刚上线那周挺好，现在经常答非所问，客户投诉反而增多了。"

技术总监有点尴尬："模型是最新的，提示词也优化过了，不应该啊..."

我突然意识到：他们把Agent当成了一个"软件产品"来交付，以为上线就是终点。但Agent不是软件，它更像一个新入职的员工——你不能指望TA第一天就完全胜任工作，而是需要在真实场景中不断培养、纠错、磨合。

回头看整个AI Agent的落地热潮，我发现行业可能搞错了重点：大家都在比拼谁的模型更强、谁的框架更优，但真正决定Agent能否落地的，不是"造"的能力，而是"养"的体系。

这符合你的预期吗？

---

一、Agent不是软件包，是需要"养成"的数字员工


传统AI系统的逻辑很简单：训练→测试→部署→完成。就像出厂产品，精度达标就可以交付,后续顶多打打补丁。

但Agent完全不同。

我见过的所有成功案例，都有一个共同特征：交付不是结束,而是训练的开始。

拿人力资源智能问数Agent举例。这个系统最初只能理解最基础的查询——"查一下上个月出勤率"这种直白问题,准确率大概**60%**。但当它被真实使用后，每天会收到各种"非标准"问题：

"帮我看看研发部最近加班严不严重"（需要理解"加班严重"的判断标准）"对比一下Q3和Q4的人员流动情况"（需要理解季度对应的月份区间）"张三上个月请了几天假？是病假还是年假？"（需要区分假期类型）

这些问题背后都是业务语境、组织口径、隐含规则——而这些东西,是模型预训练时不可能学到的。

怎么办？系统设计了一个反馈机制：

当HR觉得回答不对时,可以标注"不满意"并给出正确答案系统记录这些纠错案例,形成"业务知识库"下次遇到类似问题时,优先参考这些实际反馈定期基于累积的反馈,微调Agent的理解能力

结果？三个月后准确率提升到92%，半年后这个Agent已经能主动提示"您是不是想问...?"，甚至能发现HR常犯的统计口径错误。

这就是"养成"的力量。Agent就像新员工,刚来时啥都不懂,但只要给TA持续的反馈和纠正,TA就能逐渐理解业务规则、适应组织文化、掌握工作技巧。

再完美的模型,也替代不了业务理解。而业务理解,只能在真实场景中"喂"出来。

---

二、为什么"造Agent"容易,"养Agent"难？


现在造一个Agent太容易了。

市面上开源框架一大把：LangChain、AutoGPT、AgentGPT...随便选一个,调用大模型API,写几个工具函数,一个能跑的Agent就出来了。很多技术团队两周就能搞定Demo。

但从Demo到真正落地,中间隔着一道鸿沟——如何建立持续、高效、低成本的反馈体系。

这道鸿沟有多深？我列几个实际难题：

难题1：反馈收集成本高

用户不会主动给反馈,除非Agent犯了严重错误。而那些"感觉怪怪的但也能用"的回答,往往就被忽略了——但这些才是最有价值的训练数据。

难题2：反馈质量参差不齐

即使收集到反馈,也很难用。有人说"不对",但没说哪里不对；有人给了建议,但表述不清晰；更麻烦的是,不同用户对同一问题的反馈可能矛盾。

难题3：纠偏机制难设计

收到反馈后怎么办？直接修改提示词？微调模型？更新知识库？每种方式都有成本和风险。改错了可能影响其他功能,改对了也不知道能持续多久。

难题4：效果评估没标准

怎么判断Agent"养"得好不好？传统软件看bug数、响应时间，但Agent的好坏很主观——有时回答准确但不友好,有时语气好但理解偏差,很难量化。

正因为这些难题,大部分Agent项目都卡在"能跑但不好用"的阶段——技术团队觉得已经尽力了,业务团队觉得还是人工靠谱,最后不了了之。

这让我想起十几年前移动互联网刚起来时,很多企业匆匆上线APP,但因为没有持续运营和迭代机制,最终成为"僵尸应用"。当时的问题是"不懂运营",现在的问题是"不会养成"——本质都是缺乏持续优化的体系。

---

三、真正跑通的案例,都做对了什么？


那些真正把Agent养活的团队,都有几个共同特征。
特征1：把反馈回路设计进产品里


VibeCoding智能体开发平台就是个典型案例。

这个平台最初只是个"能调用API"的编排工具,开发者用自然语言描述需求,系统生成对应的调用代码。听起来很美好,但初期效果一般——生成的代码经常有bug,或者不符合开发者的真实意图。

关键转折点是：他们在每次代码生成后,都会询问"这段代码符合您的预期吗？"并提供快捷反馈按钮。

如果开发者选"不符合",会弹出简单表单：哪里不对？期望是什么？如果开发者手动修改了生成的代码,系统会自动记录修改内容这些反馈会被标注、聚类、分析,形成"常见偏差模式"

结果是什么？三个月后,系统积累了上万条真实反馈,开始出现"自我进化"的迹象：

能自动识别"开发者说'查询用户信息'时,通常还需要处理分页和权限校验"能根据开发者的历史习惯,调整代码风格和命名规范甚至能主动提示"您上次遇到过类似问题,要不要参考之前的解决方案？"

用户越用,它越懂用户——这才是Agent的正确打开方式。
特征2：容忍犯错,但要快速纠偏


档案智能编研Agent的案例更有意思。

这个系统帮档案管理员从海量历史文档中提取信息、生成研究线索。刚上线时只能做基础摘要,准确率也就**70%**左右。按传统标准,这种精度根本不敢交付。

但项目团队反其道而行：他们不追求初期的高准确率,而是设计了一套"快速纠错"机制。

每份生成的摘要都会标注"AI生成,请审核"档案员可以直接在文档上划线标注错误,或补充遗漏信息系统每晚会自动分析当天的纠错记录,提炼出"易错模式"下一版本迭代时,优先修正这些高频错误

更聪明的是,他们还建立了"专家审核池"——把特别复杂或有争议的案例,定期推送给资深档案专家集中审核,形成高质量标注数据。

半年后,这个Agent的准确率提升到89%,而且学会了很多"档案学专业技能"：

能识别不同历史时期的文书格式差异能理解人物关系网络和事件时间线能根据档案主题,自动推荐相关联的其他档案

档案员们的评价是："它刚来时像实习生,现在已经是可以信赖的助理了。"
特征3：从被动响应到主动反馈


当养成机制成熟到一定阶段,Agent就会从"被教育者"变成"观察者"——它能反过来给人类提供洞察。

还是那个HR智能问数Agent。运行一年后,系统积累了足够多的交互数据,开始出现有意思的能力：

发现重复性问题："过去一个月,有23位HR问过'试用期员工社保缴纳'相关问题,建议更新新员工手册"指出口径不一致："财务部和HR部对'加班工时'的统计口径不同,导致数据经常对不上"预测业务需求："每年3月和9月,关于'调薪'的咨询会激增,建议提前准备相关数据"

这意味着Agent已经从"工具"进化成"伙伴"——它不只是回答问题,还能帮你发现问题、优化流程、预判风险。

这种"共进化"才是养成式落地的终极形态：人塑造Agent,Agent反过来优化组织。

---

四、行业为什么还在争论"模型能力"？


说到这里可能有人会问：既然"养成"这么重要,为什么大家还在卷模型性能、卷框架功能？

我觉得有几个原因。
原因1：路径依赖——过去成功经验的惯性


过去十年,AI的进步确实主要靠模型突破：从Word2Vec到BERT,从GPT-2到GPT-4,每一次模型升级都带来显著的能力跃迁。

这形成了一种思维惯性：遇到AI问题,就想着"换个更强的模型"或"调整算法架构"。

但Agent时代不一样了。底层模型已经足够强大(GPT-4、Claude、Gemini等基本同质化),再怎么卷模型,边际收益也在递减。真正的瓶颈转移到了"如何让模型理解你的业务场景"——这不是算法问题,是工程问题、运营问题、组织问题。
原因2：养成体系太"脏"——不性感、不好吹


说实话,建立反馈回路、设计纠错机制、积累标注数据...这些事情既琐碎又漫长,完全不像"我们用了最新的XXX模型"那样有传播性。

技术团队更愿意在技术博客里写"我们如何优化了RAG架构",而不是"我们如何设计反馈按钮让用户愿意纠错"——尽管后者可能更关键。

创业公司更是如此。投资人问"你们的技术壁垒是什么？",你说"我们有一套完善的Agent养成体系",远不如说"我们基于最新的多模态模型开发了XXX功能"来得有说服力。

但这恰恰是陷阱——那些真正跑通的案例,核心竞争力都不在模型选择,而在"养成"能力。
原因3：没经历过"从0到1"的痛苦,体会不到"养"的价值


很多讨论Agent的人,其实没真正落地过项目。

他们的认知停留在Demo阶段——看到某个Agent能完成复杂任务,就觉得"这技术已经成熟了"。但等你真的把Agent放到业务场景里,会发现各种意想不到的问题：

用户的提问方式五花八门,完全不按套路出牌业务规则经常变化,今天的正确答案明天可能就不对了不同部门对同一概念的理解不一样,Agent该听谁的？

只有经历过这些"养娃"的崩溃时刻,才会明白：模型能力只是入场券,养成体系才是决赛圈的武器。

---

五、未来竞争:谁能建立"低成本、高效率"的养成体系


如果我的判断没错,接下来几年AI Agent领域的竞争,会快速从"技术能力"转向"养成效率"。

什么叫"养成效率"？就是单位时间、单位成本内,能让Agent进化多少。

类比一下：

传统软件比拼"开发效率"——谁能更快交付功能AI Agent比拼"养成效率"——谁能更快让Agent适应场景、提升能力

接下来这几个方向，会成为决胜关键：
方向1：让反馈收集变得无感化


最好的反馈系统,是用户感觉不到的系统。

不是让用户填表打分,而是通过交互行为自动判断满意度(比如用户是否重新提问、是否修改了Agent的输出)不是等用户主动报错,而是通过异常检测自动发现潜在问题不是孤立地看单次交互,而是分析用户的完整任务流程,理解深层意图

方向2：让纠偏成本降到最低


最牛的纠偏系统，得做到"改一处，全盘进化"。

单个纠错案例能自动泛化成规则,而不是硬编码的特例纠偏不会引入新的bug,有完善的测试和回滚机制能自动评估纠偏效果,避免"按下葫芦浮起瓢"

方向3：建立"Agent→人→Agent"的闭环


最高级的养成体系,是让Agent能"反哺"人类。

Agent发现业务流程的不合理之处,推动组织优化Agent总结高频问题,帮助制定更好的业务规范Agent的学习过程本身,成为组织知识沉淀的一部分

说白了,谁能以最低成本让Agent持续进化,谁就能在AI时代建立真正的护城河。

这玩意儿拼的不是技术（模型谁都能买），拼的是体系——一种持续运营、持续优化、持续学习的组织能力。

---

如果你正在做Agent，这3件事马上能用上


看到这里，可能有人会问：道理我都懂，但具体怎么开始？

别想太复杂，先从这三件最简单的事做起：
1. 今天就加个反馈按钮


别等系统完美再上，先加一个最简单的"满意/不满意"按钮。

就算只有10%的用户点，也比没有强。

更进一步，当用户点"不满意"时，弹个输入框问："哪里不对？"——不用强制填写，愿意写的人自然会写。一个月后你会发现，这些零散反馈里，藏着最真实的问题。
2. 每周看一次"差评合集"


建个Excel或者飞书文档，把用户不满意的case记下来。

不用急着改代码，先看看有没有规律——我打赌，90%的问题都集中在3个场景。

找到这3个高频场景后，优先解决它们。这比盲目优化算法有效得多。
3. 容忍70分先上线


别追求完美。70分能用就先放出去，然后每周迭代5分，三个月后自然就90分了。

拖着不上线，永远是0分。而且你会发现，用户对"会进步的Agent"容忍度远高于"从不改进的完美系统"——因为前者有温度。

最重要的一点：别把Agent当项目交付，当成"养孩子"——你得盯着TA长大。

设定一个节奏：比如每周五下午，花1小时看看Agent这周的"成长日记"——回答了多少问题、哪些答对了、哪些答错了、用户有什么新反馈。

这个习惯一旦建立，你的Agent才真正"活"了。

---

写在最后


前几天我又去了趟那家企业,他们的智能客服Agent已经迭代到3.0版本。

技术总监跟我说："现在我们不太关心模型benchmarks了,更关心'用户主动纠错率'和'周迭代速度'——前者说明Agent还有多大成长空间,后者决定我们多快能把它养好。"

业务负责人也改口了:"刚开始我觉得这就是个聊天机器人,现在感觉它真的在学习、在成长,就像团队新来了个特别勤奋的同事。"

这种心态转变,比任何技术突破都更让我兴奋。

因为它意味着:行业开始意识到,AI Agent不是一个"产品",而是一个"生命体"——它需要环境、需要养分、需要试错、需要时间,才能真正成长为可靠的数字同事。

当我们不再追问"哪个模型最强",而是开始思考"如何把Agent养好"时,AI的真正落地才刚刚开始。

毕竟,造一个孩子不难,养大成才才是真功夫。

你们觉得呢？