AI Agent：少谈些主义，多解决些问题

Agent 的风刮得很大，但多数人可能没抓住本质。简单说，Agent 就是模型 + 环境反馈 + 工具。模型大家熟悉，后两者才是多数人忽略的重点，也是从“玩具”到“能干活的工具”的关键分野。

早期的 Agent 像 AutoGPT，更多是新奇。现在的 Agent 能解决实际问题，得益于模型进步，但更重要的是工程，特别是如何构建和利用“上下文 (Context)”。上下文不是简单喂数据，而是 Agent 完成任务所需一切信息的总和，关键在于这些信息如何被自动化地提炼和使用。

工具的演进中，MCP (Model-Component-Protocol) 像个“统一度量衡”的功臣，降低了门槛。至于 A2A 之类，更多是概念。而那些通过模拟人操作浏览器的方式 (GUI)，目前看，如果目标应用有 API，那 API 永远是更优、更可靠的选择；GUI 只是不得已的备选，笨拙且不稳定。

为什么有些 Agent 产品执着于在浏览器里“表演”操作过程？答案是信任。用户对看不懂的黑箱操作天生不信任，透明化过程能增强安全感，这是现阶段必要的“笨办法”。

AI Coding 的角色常被误解。它不是 Agent 的全部，而是 Agent 手中一把强大的“瑞士军刀”，用于在没有现成工具时“现场制造”一个。核心在于复用，而不是每次都从零编码。

现阶段，甚至长期来看，都是垂直 Agent 的时代。通用 Agent 听起来性感，但就像人人会做饭，跟大厨的手艺是两回事。在特定领域深耕，把活干细，才有价值。

Agent 的灵魂，源自强化学习 (RL) 的核心理念：状态 (State)、行动 (Action)、激励 (Reward)。创业者要思考的，是如何将你的产品设计成一个有效的“环境”，能清晰定义状态，提供行动选项，并给出明确的激励信号。不懂 RL 的精髓，很难做出真正能自我迭代的 Agent。

好的 Agent 产品，应该让用户**“不动脑子”**。交互自由度比准确度更优先，所以聊天框这种形态反而很有优势。准确度的问题，应该由开发者在后端通过各种手段解决，而不是把皮球踢给用户。

给 Agent 创业者的忠告：清醒认识当前模型的边界；清晰定义你要交付的最终结果是什么；要敢于信任大模型，别用太多规则捆住它的手脚，那会降低“智能利用率”；最后，通过透明化建立用户信任。

如果你要判断一家 Agent 公司，别只看 Demo。问问他们：“你们产品里的环境反馈和激励信号是怎么设计的？” 如果这个问题都含糊其辞，那基本可以判断他们还没摸到门道。因为，只有结构化的输出和明确的反馈，Agent 才能有效迭代。

Agent 的未来取决于两件事：底层大模型的进步，以及更关键的——上下文处理工程能力的突破。这需要时间。在此之前，少谈些“主义”，多想想如何用现有的能力，实实在在地解决一些具体问题。

本文转载自​​​草台AI​​​，作者：RangerEX