ai时代的一点点思考和回答

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作者：微信文章
一、老问题：到底谁更容易存活？

无论是阿里的AgentScope、Qwen-Agent，还是Dify、扣子，争论的焦点其实只有一个：“到底让AI像人一样思考，还是让它像机器一样执行？”现实很冷酷：

绝大多数企业，现在连“把死板的流程自动化”都没做好，根本不奢望 AI 帮他们“思考”；真正商用的前提只有一个：以最小的成本落地，而不是模型有多聪明。

二、短期现实：工作流完胜

企业要的是“确定性”，不是“概率”。- Agent的本质：概率性+高度灵活。它像一个“聪明但不稳定的实习生”：

90% 的时候，它很聪明；10% 的时候，会“幻觉”，比如自动退给客户 100 万。工作流的本质：确定性 + 高度可控。

它像“标准化产线”，死板，但每一步都可审计、可回滚。所以，当前阶段：

n8n、Dify 这类“确定性编排工具”，比“纯 Agent 平台”更好卖；大多数企业只要“自动流程”，而不是“会思考的 AI 员工”。

三、中期方向：Agentic Workflow—— 显性化的思考链

纯工作流太死，纯Agent太野，中间的折中方案，是“代理工作流”（Agentic Workflow）。核心思想：把原本藏在LLM黑盒里的“思考过程”，拆解成可视化、可控的步骤。典型模式包括：1)反思循环（Self-Refine）

先让 Agent 生成一个初稿；再让它自己检查：“刚才的回答有没有问题？有没有违背规则？”；根据检查结果，自动生成修正版；类似你在扣子里搭一个“LLM 节点 → 评分 → 条件分支 → 重生成”的闭环。

2)工具学习

Agent 通过试错，学会：什么时候该用“搜索”；什么时候该用“数据库查询”；什么时候该用“计算器/代码解释器”；工作流负责“调度的逻辑”，Agent 负责“如何用工具”。

3)规划拆解

面对复杂任务（比如“策划一次 618 大促”），先拆成：竞品分析 → 预算分配 → 素材生成 → 排期表；每一步都由单独的 Agent 子任务完成，由工作流串联与校验。

4)多智能体协作

让“策划 Agent”提方案；“财务 Agent”砍预算；“法务 Agent”审合规；三者在工作流里“辩论”，最后输出综合版本。

一句话总结：未来的工作流，不是简单的“API拼接”，而是“思维链的可视化代码”。四、产品形态：谁包含谁？

1)工作流包裹Agent（微软/B端视角）

核心理念：业务流程是“宪法”，AI 只是其中一个“律师”；典型流程：用户提交报销单 →系统用代码校验金额、规则 →Agent 用 LLM 分析备注是否违规 →系统执行打款；AI 被锁在流程中的某个节点，干完活就把结果交还给主程序，不能乱跑。

2) Agent包含工作流（扣子/Coze/C端视角）

核心理念：用户面对的是一个“拟人机器人”，工作流只是它的“技能”；场景：你对 Bot 说“帮我订一张票”，Bot 内部触发“订票工作流”；为什么扣子里有时候“不能插入智能体”？因为你在写 Workflow 时，自己已经是“上帝视角的 Agent”：你直接安排 HTTP、代码、LLM 节点，就是显式写好了“思考过程”，再插入一个“Agent”反而会逻辑冗余。

3)谁是标准答案？

不是“非黑即白”，而是视角错位：对企业系统来说，工作流是主线，Agent 是插件；对 C 端用户来说，智能体是主线，工作流只是技能的内部实现。

长期来看，主流形态会是：

“工作流包裹着的 Agent”：规则写在流程里；智能落在节点里；人类守着“执行按钮”和“回滚日志”。

刚刚厘清了"工作流包裹Agent"还是"Agent包含工作流"的形态之争——但这只是解决了"AI如何执行"的问题。真正的挑战在于：如何让AI真正"懂"你的业务？一个只会调用API的Agent，和一个能理解"供应商违约风险需关联历史诉讼+财务报表+行业舆情"的Agent，差距不在工作流编排技巧，而在知识理解的深度。这正是RAG（检索增强生成）要解决的起点：把企业散落在合同、邮件、数据库里的"业务知识"喂给AI。但传统RAG像在图书馆按书名找书——能找到《供应商A合同》，却串不起"合同→违约→诉讼→行业影响"这条链。于是，走向三个关键技术升级：GraphRAG：把碎片知识织成"关系网"，支持多跳推理；DoRA：用更低成本把通用模型"调校"成懂你行业术语的专家；联邦学习：在不泄露数据的前提下，让多方知识协同训练。下一篇，拆解这些技术如何让AI从"工具使用者"进化为"业务理解者"。---一、RAG的进化：从“外挂”到“导航仪”

传统RAG做的是两件事：1)把文档切成小段，转成向量，放进向量库；2)用户提问时，按相似度捞出几个片段，再交给大模型生成答案。问题：

不同文档之间“谁认识谁”，向量检索看不见；多跳推理问题，比如：“A 的投资人是谁？他投资了哪些新能源公司？”

传统RAG很难把“人物—投资—公司”串联起来。未来的RAG更像一个“导航仪”：

不只是告诉你“附近有什么”，还要告诉你“从 A 到 B 的路径是什么”。

二、名词解释：GraphRAG（图谱增强检索）

1)什么是GraphRAG？

GraphRAG =知识图谱+检索增强生成（RAG）。简单说：先用大模型把文本里的实体和关系抽出来，画成一张“知识图谱”，再基于这张图来检索和推理。微软提出的GraphRAG方案，就是把文本抽取、网络分析和LLM生成融合到一个端到端系统中【turn0search0】【turn0search1】。2)形象说明

传统 RAG：你在图书馆里，只能按照“书名相似度”找几本书，自己翻。GraphRAG：图书管理员给每本书画了一张“人物—公司—事件—地点”的关系网，你问“OpenAI 的 CEO 投资了哪些能源公司？”它可以沿着“CEO 人物节点 → 投资关系 → 能源公司节点”这一条“链路”找出来。

对企业而言，GraphRAG的价值在于：

复杂查询（多跳推理）：比如“某供应商过去三年涉及的合同和诉讼情况”；跨部门/跨系统的知识关联：不同文档、不同业务线的知识能真正“串起来”。

三、名词解释：DoRA—— 更聪明的模型微调

1)什么是DoRA？

DoRA = Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation（权重分解低秩适配）它是在LoRA（Low-Rank Adaptation）基础上的升级：

LoRA：只训练少量“适配矩阵”，在不改原模型的情况下提升效果；DoRA：把每一层预训练权重 W 拆成“大小（magnitude）”和“方向（direction）”两部分，

用LoRA专门调整“方向”，让模型学得更细、更稳，推理时没有任何额外开销。2)形象说明

原模型像一条“高速公路”，路线已经定好；LoRA 在上面修了一些“匝道”，可以小幅度改路线；DoRA 不光调整路线走向，还能精细控制“每段匝道的车速和宽度”——

这样既不改原路结构，又能让车跑得更顺畅、更省油。对企业价值：

用更少的算力，把大模型“调”得更贴合企业自己的业务风格；推理时不增加任何计算量——训练更聪明，服务不更贵。

四、名词解释：联邦学习—— 数据不离开本地的协同训练

1)什么是联邦学习？

联邦学习（Federated Learning）是一种“把训练过程带到数据所在地”的机器学习方式：

数据不需要上传到一个中心服务器；每个设备/节点在本地训练，只把“模型参数更新”发给中心聚合；中心再把更新后的模型发回给所有节点，如此循环。

2)形象说明

传统集中式训练：所有学生每天把自己的作业本交到总部，老师集中批改；作业内容里有大量隐私细节，风险很大。联邦学习：老师只把“解题方法”的升级版发给学生，学生在本地自己做练习，只反馈“改进建议”，原始作业内容不离开教室。

在AI和企业场景中：

适合银行、医疗等数据敏感行业：多家机构可以在不泄露原始数据的情况下，共同训练一个更聪明的风控模型或诊断模型对于数字游民/远程协作场景：可以用联邦学习在多台设备上协同训练个人助手，而不让所有数据集中到一个云端服务器。

五、小结：技术路径的选择

GraphRAG：帮企业把“孤岛知识”连成“知识网络”，适合复杂问答与多跳推理；DoRA：用更低的训练成本，让通用模型“变成企业自己的说话方式”；联邦学习：在隐私合规的前提下，让多方共同训练更好的模型。

这三者共同构成了企业AI在“理解—适配—协作”三条路线上的重要工具。---一、SaaS的死结：为什么国外SaaS能跑起来？

在成熟市场，典型SaaS的逻辑是：

我卖你的是“行业最佳实践”；你按我的流程使用，可以变得更高效、更合规；我统一维护、统一升级，你只要订阅。

核心假设：-流程标准化 → 产品化 → 规模化 → 持续订阅。二、中国市场的现实：包工头式“伪SaaS”

在中国，很多所谓的SaaS实际上是这样玩的：

客户说：“我要按我自己的流程来，你得改”；厂商说：“行，给你做一套定制 + 模块化组合”；结果：项目一次性交付为主；很少有真正的“持续订阅 + 统一升级”；每一个中大型客户背后都是一支“驻场开发队”。

这本质上不是SaaS，而是“软件包工头”。后果：

厂商永远在做新项目，很难形成可复用产品力；客户被深度绑定，但迁移成本又极高；新玩家很难用纯产品化方式切入。

三、MaaS的账算不过来

在AI这波浪潮中，看到：

很多云厂商、模型公司打“价格战”：单价看似很低（比如几分钱/千 Token）；但 Agent 调用链路一旦变长：多轮对话 + 上下文缓存 + 向量检索 + 多次工具调用，单次交互成本轻松达到“几毛甚至几块钱”；对于利润薄的中小企业，这笔“算力账”很难算得正。

更现实的情况：

企业往往只知道“云账单变多了”，但不清楚：哪些 Agent 链路在“烧钱”；哪些调用其实可以换更便宜的小模型；哪些逻辑根本不需要上大模型。

MaaS若只内嵌在“本来就卖不好”的SaaS中，很容易变成：-“软件还没卖明白，又多了一个AI成本中心”。剖析了中国SaaS的"伪标准化"困局——客户要定制，厂商变包工头，最终导致产品化能力孱弱。但更残酷的现实是：当MaaS（模型即服务）试图嫁接在这套"非标底座"上时，成本账彻底算不清了。为什么？标准化SaaS：100个客户共用一套流程 →1次AI调优可复用100次 → 单客成本摊薄；定制化"伪SaaS"：100个客户100套流程 → 每个客户都要单独调试Agent链路 → 单客成本×100。这直接引爆了"成本诅咒"的双重维度：Token数量诅咒：定制化流程导致Agent调用链路冗长（5轮对话+3次检索+2次工具调用）；推理深度诅咒：为适配非标业务，Agent需反复"反思循环"修正输出，思考步数指数级增长。破局不能只靠"等模型降价"，而要重构架构：用端侧SLM处理80%高频任务，云端大模型只攻坚20%复杂场景——这正是端云协同的商业本质。---一、成本诅咒：从Token数量到“思考时间”

过去只关心：-这一次调用“用了多少Token”；未来还要关心：-模型“思考了多少步”。比如OpenAI o1这类推理模型，已经开始尝试按“推理步数”计费：-模型思考10步，和思考100步，收费不同，甚至差一个数量级。这意味着：

“深度思考”会变成一种奢侈品；普及型 AI 不会是“最聪明的 Agent”，而是“最够用的 Agent”。

二、分层访问：云端大脑+端侧小脑

更现实、更“算得过来账”的架构是分层：

云端大脑：大参数模型，处理复杂推理；调用频率相对较低；端侧小脑：小模型（SLM），跑在本地 CPU / NPU 上；处理 80% 的日常任务：摘要、翻译、简单问答、文档分类；成本接近于零，且无网络依赖。

对比云游戏：

云游戏失败是因为：所有渲染、逻辑都在云端，完全依赖网络，终端是“哑终端”；AI 端云协同中：本地 SLM 是“精明的守门人”，断网时也能降级服务（从“博士”降成“小学生”），这种“弱网络依赖”才是普及的关键。

三、SaaS的消亡与进化：真相层与意图层分离

当AI可以通过对话“现场生成”一个CRM或报表工具时，传统SaaS还有价值吗？我的观点：SaaS不会消失，而是会角色分化：1)技术维度

Agent/LLM：擅长模糊、自然语言交互，但本质是概率性输出，偶尔会“幻觉”；SaaS 数据库：代表“确定性的事实”：1 就是 1，0 就是 0；要保证 ACID——原子性、一致性、隔离性、持久性。

如果让Agent直接“接管”数据库，一旦它“觉得”库存有100件（实际只有10件）并答应客户发货，整个供应链都会崩掉。2)商业维度

SaaS 里沉淀了企业多年形成的“最佳实践”和“规则”：发货前必须校验信用额度；某类操作必须有二次确认；审批流程不能随意跳过；这些规则，本质上是企业的“宪法”；Agent 更像“律师”：帮你理解“意图”（比如“帮我批个假”），再去查“宪法”（SaaS 流程）看是否合规。

3)法律与审计维度

每一行数据修改、每一次关键操作，都需要可追溯的日志；Agent 的“黑盒决策”很难向法院解释：是“模型故意”，还是“系统故障”？SaaS 充当了“证据固化者”的角色：所有对数据库的实际修改都要通过它；人类（或企业）点下“确认修改”的那一刻，才是法律生效的瞬间。

所以：

SaaS 会退化为“真相层”：负责存储、规则、日志、审计；Agent 会变成“意图层”：负责自然语言交互、意图理解、执行建议；UI 不只是界面，而是“法律契约容器”：“确认删除”“确认打款”这类按钮，必须是厂商硬编码的，因为它们代表着法律责任与 SLA。

---一、从剩余价值到“算法剩余价值”

场景设想：一家公司从10个人裁到3个人，另外7个被AI替代：

这 3 个人：购买最贵的 Copilot / 企业 AI 服务；业务量暴增 100 倍，API 调用频次增加 100 倍；对企业来说：薪资支出减少了；软件与算力支出增加了；总收益可能有所提高，但涨幅通常远低于 100 倍；对个人来说：剩下的人被绑在 AI 系统上，随时“补漏洞”，被替代的人成为“产业后备军”，压低整体议价能力。

这就是“算法剩余价值”：

技术进步带来的超额收益，大多被资本和平台拿走；普通劳动者从“出卖体力”升级为“出卖神经与注意力”。

二、产业后备军的2.0版

在马克思那里，“产业后备军”是资本调节劳动力市场的工具：

人太多 → 工资自然被压低；人太少 → 再把后备军拉回来。

在AI时代：

那些被 AI 替代的人，不一定马上显性失业，而是变成各种形态的“数字零工”：兼职远程；平台接单；自由职业；看起来“更自由”，但整体议价能力被系统性削弱。

三、技术封建主义：云领主与数据农奴

“技术封建主义”这个概念，强调的是：

传统的封建领主拥有“土地”；今天的云巨头拥有的是“算力平台”和“用户生态”：你在平台上创作、交易、社交；行为数据变成平台改进算法的养料；真正的利润大头归平台所有。

数字游民和内容创作者，某种程度上就是“数据农奴”：