
熬死5家初创公司老鸟揭露业内残酷真相:70%的Agent产品系OpenAI套壳,没有上下文和工具,智能体就是笨蛋! 原创
编辑 | 云昭
先坦白一件事:
AI Agent 不是魔法。它们脆弱、多变,更像是喝了咖啡的实习生,而不是能独立完成任务的员工。
但我确实在 5 家初创公司里,造过 300 多个 Agent。我看过它们惊艳的成功,也看过它们惨烈的崩溃。
我见过投资人被炫目的 Demo 迷住,然后在现实到来时拔腿就跑。
以下,是我学到的一切——未经粉饰的版本。
1.没有上下文,Agent 就是笨蛋
大家都爱说:“Agent 是未来。”但说实话:一个孤立的 Agent,不过是穿着西装的鹦鹉。
真正决定 Agent 水平的,是上下文注入(context injection)。给它合适的记忆、数据源和语境,它就像变魔术一样聪明。缺了这些,它就会一本正经地胡说八道,立刻摧毁信任。
教训:Agent 的“聪明”,完全取决于你喂它的上下文。
# Example: Context matters
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
tools = [
Tool(
name="SearchDB",
func=lambda q: f"Fake DB results for {q}",
descriptinotallow="useful for answering database questions"
)
]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
response = agent.run("What are last month’s sales?")
print(response)
不接入真实数据库?垃圾。连上数据仓库?黄金。
2.大多数 Agent 产品只是“高价包装”
行业的“丑陋”真相是:
70% 的“AI Agent 初创公司”,其实只是包了层壳的 OpenAI API。
界面光鲜,PPT 高级,Demo 爆火。可一剥皮,你发现它们本质就是openai.ChatCompletion.create()
+ 一点 JSON 解析。
教训:不要把 UI 的精致误认为创新。能让你花一个周末就能复刻的东西,没护城河。
3.多 Agent 协作听起来聪明,实际上更蠢
“让多个 Agent 互相对话”听起来很炫。我做过几十次,看起来像专家会议。结果呢?
- 它们互相兜圈。
- 它们一致同意错误答案。
- 它们烧 Token 的速度,比你交 OpenAI 账单还快。
教训:一个设计良好的单 Agent + 工具,比十个互聊的 Agent 有用多了。
4.记忆既是超能力,也是陷阱
创业公司都爱吹:“我们的 Agent 会记住你前 50 次对话!”
没错,这很酷。但很快,直到记忆膨胀,Agent 变慢,成本暴涨,还突然回忆起你三个月前打错的字。
关键不在于“无限记忆”,而在于策略性记忆:分段回忆、向量搜索、剪枝。
教训:记太多和记太少一样没用。
5.难的是 UX,不是 Agent
直说了——造 Agent 只占 10% 难度。让用户信任它,占 90%。
- 清晰的 AI / 人类交接点。
- 透明的日志,让错误不再像黑盒。
- 防呆机制,别让一次傻回答毁掉产品口碑。
教训:赢在“失败体验”的设计,不在“最聪明的模型”。
6.大多数 Agent 的失败是“静悄悄”的
没人愿意承认这一点:Agent 通常不会爆炸式失败。它们是悄悄地“软刀子式”的出错。
- 答错一点点,没人发现。
- 生成半有用的报告,浪费你几小时。
- 嘴上说“完成了”,其实什么都没干。
教训:Agent 的可靠性,不看炫技 Demo,要看几个月的平静正确性。
7.真正的价值在“工具”,不是“自治”
人人都梦想“完全自主的 Agent”。现实是:自治被高估了。
价值点实际上在于可调用的工具链:API、脚本、连接器。
当 Agent 变成任务编排者,而不是“自由思想者”,它才真正有用。
# Example: Tool-driven agent > fully "autonomous" one
def send_email(to, subject, body):
return f"Email sent to {to}: {subject}"
tools = [Tool(name="Email", func=send_email, descriptinotallow="Sends email")]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
print(agent.run("Send an email to Alex saying project is approved."))
是不是有点“无聊”?这正是重点:它能每次都成功运行。
教训:自治是硅谷的幻想,编排才是现实。
8.市场极其残酷
我亲眼看过 5 家 Agent 创业公司兴衰。它们的死因惊人一致:
- 延迟:没人愿意等 60 秒的“魔法”。
- 成本:企业账单远超收入。
- 炒作消退:投资人发现你的“Agent”其实只有 3 个 API 调用。
但我也见过幸存者:能解决一个具体痛点,比人更快、更稳的产品。
教训:垂直细分 + 稳定性,胜过“我们要做通用 Agent”。
9.最好的Agent,不像Agent
300 次构建后,我得出结论:未来不是“每个人都有个 Jarvis”。
而是隐形的 Agent。
它们深度嵌入工作流,你甚至感觉不到它们的存在。
不再是花哨的聊天机器人,而是默默节省你时间的“无声操作员”。
就像自动补全那样。
就像邮件在你思考前就起草好那样。
教训:最好的 Agent,不像 Agent。它们让生活更顺滑。
我造了 300 个 Agent。大多数失败了,少数成功了。但它们都教会我同一个残酷事实:
AI Agent 没有什么所谓的魔法,它们只是工具。
而所有工具的价值,取决于使用它的人。
所以真正的问题并非:“Agent 什么时候会更聪明?”
而是:“我们什么时候能更聪明地使用它们?”
好了,接下来麦克风交给评论区的各位大佬:
我们是在迎来“Agent 革命”,还是又一个即将烧光的炒作周期?
本文转载自51CTO技术栈,作者:云昭
