Agent 的風(fēng)刮得很大，但多數(shù)人可能沒抓住本質(zhì)。簡單說，Agent 就是模型 + 環(huán)境反饋 + 工具。模型大家熟悉，后兩者才是多數(shù)人忽略的重點(diǎn)，也是從“玩具”到“能干活的工具”的關(guān)鍵分野。

早期的 Agent 像 AutoGPT，更多是新奇?，F(xiàn)在的 Agent 能解決實(shí)際問題，得益于模型進(jìn)步，但更重要的是工程，特別是如何構(gòu)建和利用“上下文 (Context)”。上下文不是簡單喂數(shù)據(jù)，而是 Agent 完成任務(wù)所需一切信息的總和，關(guān)鍵在于這些信息如何被自動化地提煉和使用。

工具的演進(jìn)中，MCP (Model-Component-Protocol) 像個(gè)“統(tǒng)一度量衡”的功臣，降低了門檻。至于 A2A 之類，更多是概念。而那些通過模擬人操作瀏覽器的方式 (GUI)，目前看，如果目標(biāo)應(yīng)用有 API，那 API 永遠(yuǎn)是更優(yōu)、更可靠的選擇；GUI 只是不得已的備選，笨拙且不穩(wěn)定。

為什么有些 Agent 產(chǎn)品執(zhí)著于在瀏覽器里“表演”操作過程？答案是信任。用戶對看不懂的黑箱操作天生不信任，透明化過程能增強(qiáng)安全感，這是現(xiàn)階段必要的“笨辦法”。

AI Coding 的角色常被誤解。它不是 Agent 的全部，而是 Agent 手中一把強(qiáng)大的“瑞士軍刀”，用于在沒有現(xiàn)成工具時(shí)“現(xiàn)場制造”一個(gè)。核心在于復(fù)用，而不是每次都從零編碼。

現(xiàn)階段，甚至長期來看，都是垂直 Agent 的時(shí)代。通用 Agent 聽起來性感，但就像人人會做飯，跟大廚的手藝是兩回事。在特定領(lǐng)域深耕，把活干細(xì)，才有價(jià)值。

Agent 的靈魂，源自強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 的核心理念：狀態(tài) (State)、行動 (Action)、激勵 (Reward)。創(chuàng)業(yè)者要思考的，是如何將你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)成一個(gè)有效的“環(huán)境”，能清晰定義狀態(tài)，提供行動選項(xiàng)，并給出明確的激勵信號。不懂 RL 的精髓，很難做出真正能自我迭代的 Agent。

好的 Agent 產(chǎn)品，應(yīng)該讓用戶**“不動腦子”**。交互自由度比準(zhǔn)確度更優(yōu)先，所以聊天框這種形態(tài)反而很有優(yōu)勢。準(zhǔn)確度的問題，應(yīng)該由開發(fā)者在后端通過各種手段解決，而不是把皮球踢給用戶。

給 Agent 創(chuàng)業(yè)者的忠告：清醒認(rèn)識當(dāng)前模型的邊界；清晰定義你要交付的最終結(jié)果是什么；要敢于信任大模型，別用太多規(guī)則捆住它的手腳，那會降低“智能利用率”；最后，通過透明化建立用戶信任。

如果你要判斷一家 Agent 公司，別只看 Demo。問問他們：“你們產(chǎn)品里的環(huán)境反饋和激勵信號是怎么設(shè)計(jì)的？” 如果這個(gè)問題都含糊其辭，那基本可以判斷他們還沒摸到門道。因?yàn)?，只有結(jié)構(gòu)化的輸出和明確的反饋，Agent 才能有效迭代。

Agent 的未來取決于兩件事：底層大模型的進(jìn)步，以及更關(guān)鍵的——上下文處理工程能力的突破。這需要時(shí)間。在此之前，少談些“主義”，多想想如何用現(xiàn)有的能力，實(shí)實(shí)在在地解決一些具體問題。

本文轉(zhuǎn)載自???草臺AI???，作者：RangerEX