AI Agent落地血泪史，教会了我什么？

一、别把Agent当锤子，看什么都像钉子 我得出的第一个，也是最重要的一个结论就是：不要为所有事情都构建 Agent。 最近一年，我几乎把所有精力都扑在了 AI Agent 的研发和落地上。踩过的坑、熬过的夜，都快能写成一本书了。 然而，从一个炫酷的 Demo 到一个能真正在业务中稳定运行、创造价值的"有效" Agent，中间隔着的，是无数个产品、技术和成本的权衡。 今天，我想和大家聊聊我在这方面的一些思考和实践总结，希望能为同样奋战在 AI 一线的你，带来一些实实在在的启发。 如果一个任务的完整决策路径，你花点时间就能用流程图清晰地画出来，那我劝你，老老实实去构建一个明确的、节点可优化的工作流。 这样不仅成本效益高，而且稳定可控。强行上 Agent，只会是杀鸡用牛刀。 2. 这事儿的价值，配得上它的"钞能力"吗？ 这听起来可能有点"反常识"。毕竟 Agent 的概念听起来那么强大，仿佛是解决一切复杂问题的银弹。刚开始我也是这么想的，恨不得把所有业务流程 都"Agent 化"。但现实很快就给了我一记响亮的耳光。 Agent 的核心价值在于它的自主性和探索性，它能根据环境的实时反馈，自己决定下一步该干什么。这和 ...