什么是 AI Agent

AI Agent可以说是当下最流行、最热门的概念之一。一般对它的解释是：一种具备目标感和自主执行能力的人工智能系统，能根据环境和上下文自主感知、决策并完成任务。说白了，它就是一种特殊的程序，里面用到了 AI 技术。 传统的计算机程序，接到任务后，只能严格按照事先写定的代码，一条条往下执行，逻辑和输出结果都是被写死的，一旦外部环境发生变化，就必须要人工修改程序逻辑，否则就无法继续工作。 而 AI Agent在接到任务后，不是盲目照搬预设步骤，而是会：

1. 先从外界主动获取信息，比如用户输入、传感器数据、网页内容；
2. 结合它已有的记忆，也就是过往的对话、知识或任务记录；
3. 制定出一个行动计划，决定下一步该做什么；
4. 按照计划逐步执行；
5. 执行后，根据结果进行进入下一步或者重新调整计划。

如此不断迭代，直到完成整个任务。其中的核心步骤，例如制定计划和评估结果，有时也包括对获取信息的解读和某些行动事项的执行，则依赖大型语言模型来完成。

AI Agent 的整个运行过程是动态循环的，看起来很像一个人，而不再是死板的自动机。更重要的是，AI Agent 的目标是具备一定的“智能性”。在理想状态下，它面对外部环境的变化，无需人类重新编码或编译程序，就能根据新的情况生成新的计划并付诸行动，最终给出能够解决实际问题的结果。

因此，我们对 AI Agent 的期望，就是让它成为能够适应复杂多变真实环境的“动态智能体”，而不仅仅是一个被动执行的工具。

AI Agent 的四大弊病

理想很丰满，现实却很骨感。虽然 AI Agent 被寄予厚望，但在实践中，很多尝试过的用户甚至宁愿退回到传统的工作流（ workflow）框架，而不愿意用这个 “看似聪明，实则智障”的智能体。 AI Agent 在应用过程中暴露出了四个突出的弊病——

一、 数据/操作链路不通

AI Agent 在尝试从外界获取信息时，往往拿不到需要的数据；而在执行时又可能无法完成某些操作。

造成这样问题的原因主要就是权限不足，例如在很多大企业中，对于数据的安全性非常重视，结果造成了不同部门、团队的内部人员要像访问其他团队的数据库或API需要层层审批，流程繁琐；要登陆某个系统执行操作，则更难获得权限。不消说在跨应用、跨服务的场景中，数据的读取和操作的执行更是壁垒重重，导致 Agent “眼看着能解决问题，却伸不出手”。

这类问题本质上并非技术瓶颈，而更多是 政策与工作量的问题。比如，企业内部不同数据库缺乏统一的接口，跨系统访问需要大量额外开发。虽然有 MCP（Model Context Protocol）这样的方案能缓解，但要针对每一个系统都去写独立的MCP server 与 client，工作量相当大。

也正因如此，只有像腾讯这样的互联网巨头，凭借内部产品体系的整合优势，才能逐步实现跨应用的数据打通——比如现在已经实现了可以通过腾讯元宝来托管腾讯会议中的会议，自动记录会议内容，转写并总结。但对大多数企业来说，这依然是 AI Agent 的第一道难关。

二、上下文对任务支持不力

AI Agent在任务执行时，需要调用描述执行角色、任务背景、解决方法、决策策略、评估标准等相关的内容作为上下文（context）。但在实践中，AI Agent 要么根本找不到完成任务所需的关键信息；要么就算本来已经创建了知识库，存了很多领域知识，但到了要用的时候，就是找不准。在多轮任务中，容易出现“查全率低、查准率差”的尴尬。

目前流行的 context engineering（上下文工程）尝试从技术层面优化：如何在有限窗口里塞进更多信息，如何分层存储数据以提高查询效率等。但这依然停留在工程角度，未触及核心——知识本身是否存在、是否完整。

例如，当 Agent 尝试修复一个软件 bug 时，它需要日志、异常信息、上下游服务情况，以及对系统架构的深入理解。如果这些知识从未被记录或结构化，Agent 即便能获取数据，也缺乏“如何分析”的 诀窍（know-how），最终仍然无能为力。

三、对行动事项的规划不稳定

AI Agent 的另一个顽疾是 规划出的行动列表不稳定。即使研发团队为它准备了详细的指导文档，写清楚了“该查什么、该做什么”，Agent 也不能保证每次都按照指导进行计划，有时候它会依赖大模型自身的权重记忆“自作主张”，完全忽略外部知识——不引用研发者提供的文档。还有的时候，即使都是根据指导做事，它也有可能前后不一致：同样的任务，第一次规划正确，第二次却换了一种完全不同的执行方式，无法保证一个有效的执行路径被稳定复用。

这导致很多时候，AI Agent 的“规划”更像是随机游走。因此迫使研发者不得不把 Agent 框定得越来越死，最终它退化成“用自然语言写出来的 工作流”，只是比传统工作流多了一点弹性，而不是真正的自主规划。

四、对行为执行结果的评估不准确

还有一个问题，出现在对每个步骤的执行结果的反馈上。理论上，AI Agent 应该能在执行后判断结果是否符合预期，并据此决策是进入下面的某一个步骤还是重新调整行动计划。但现实中，它常常只做到“浅层正确”，而无法对结果进行类似人工那样的评估。

例如，如果某一个操作是运行一个程序，反馈模块很容就能判断程序是否运行成功，却无法验证这个结果是否真正解决了实际问题。在更复杂的任务中，缺乏对“目标对齐度”的判断，容易“跑偏”。

换句话说，AI Agent 的反馈机制远未达到自我评价和反馈的水平。它可能误以为“完成了预定行为”，实际上却在错误的方向上越走越远。

症状背后的病因：缺乏知识体系

AI Agent 的四大弊病的第一项并不是真正的障碍，更多看的是研发者的决心。而后三项，都指向一个共同的核心：缺乏完整的知识体系。

即使权限问题、接口问题都得到解决，AI Agent可以访问任意信息，执行任何操作，它很可能依然常常无法真正完成复杂任务。无法完成任务的首要原因就是：它没有足够的知识来完成任务。

比如，在企业的运维场景中，一个网络服务出了 bug。如果是一个运维人员去debug，他首先需要获取日志文件，分析异常信息，判断出问题是出在本服务还是上下游，如果是出现在其他服务上，还需要去调取那些服务的日志……等到确认了具体导致运行问题的原因，再调用对应的恢复方案。如果我们要用一个AI Agent代替人工来完成debug的工作，那么这个AI Agent也要进行上述那一系列操作。

但现实中，一个为了debug设计的AI Agent很可能在进行完第一步之后就卡壳了。因为日志中各种数据的含义；不同异常对应的各个模块、上下游的依赖关系等等，这些都不是公共知识，而是隐藏在企业内部的知识与诀窍。如果这些信息没有被记录下来，也就是说这些信息不存在于大模型能够处理的载体之上，那么AI Agent 即便能拿到日志，也像是一个看不懂医学报告的病人——有数据，却没有诊断能力。

在这一场景下，在理论上，很多企业的研发管理规范都要求运维人员针对每个可能发生的 bug 编写排障指南（trouble shooting guide），记录详细的处理步骤，这样，AI Agent 只需调用这些指南，就能自动执行。

但现实是确实大部分研发团队并没有完整的排障指南。很多文档只写了流程中的个别步骤，而不是完整的链路；同时大量知识口口相传，只存在于经验丰富的工程师脑子里，从未被写下来；即便有文档，记录了详细的步骤，往往也早已时过境迁，并没有根据后来的变更进行更新……类似的情况不仅仅是发生在debug的场景里，而是在各行各业各个领域中大量存在。

于是，在大多数场景下，AI Agent 根本拿不到足够的知识来完成任务。它缺的不是数据，而是“如何用数据解决问题的知识、经验及诀窍”。这类知识往往是企业的私有资产，不会出现在公开语料中。它既不会被基础模型直接学到，也无法依赖公共知识来弥补。

如果企业没有结构化、完整的知识体系，AI Agent 再强大，也只能“胡乱猜测”，甚至自作聪明地输出一个看似合理却完全错误的答案。

未来的关键：构建领域知识体系

建立起面向特定领域的有效的专属知识体系，这才是让 AI Agent 从“智障”走向“智能”的必经之路。所谓有效的专属知识体系，不仅是要把分散在各处的文档、数据、会议记录，以及员工口述经验和know-how收集起来，并对其进行清洗、整理和结构化，还要设计一个逻辑上的体系框架，使得每一条知识、经验和诀窍都能够在其中有一个合理的“位置”——这样既可以根据这个框架的结构迅速找到针对某一问题所需要的完整而精准的资料信息，又可以方便而迅捷地更新知识体系，把新获得的知识“放到”框架中合理的位置上去，让具备共同特征能够解决类似问题的信息能够依据框架提供的检索入口被准确地定位。

而一个领域知识体系的建立，则需要经历下列这些步骤：

1. 梳理与汇总各类文本：把分散在各处的文档、数据、会议记录、甚至员工口述经验收集起来。例如：团队要把 bug 处理经验、历史日志分析、常见配置问题集中整理。
2. 结构化与 Token 化知识文本：把收集到的信息转化为机器可识别的结构化数据。
3. 架构领域知识体系：对知识文本进行分类、主题标签等处理，使它们不再只是“堆在文档里的数据”，而是要形成清晰的分类架构、主题目录、知识图谱等，让 AI Agent 能够快速索引和调用的信息。这样做也是为了确保知识体系中内容的逻辑清晰与无歧义——知识不仅要存在，还要写得“准、全、细”。毕竟，模糊的描述、隐含的假设、人类能靠经验补全的“黑箱操作”，对 AI Agent 来说都是灾难。
4. 对知识体系进行动态更新与版本管理：企业知识不是一成不变的，流程会调整，工具会替换，经验会升级。知识体系必须有机制实时更新，并保证历史版本可追溯，避免 AI Agent “学了过时的招数”。

从长远来看，随着基础大模型的持续演进，今天我们在Agent框架，上下文工程上的各种修修补补，都可能会被模型能力所覆盖。但有一点不会改变：没有知识，大模型再聪明也无用；有了知识，AI Agent 才能真正成为行业专家。

因此，未来 AI Agent 的真正突破口，不在于用过中工具和技巧去弥补基础模型自身的不足，而在于面向不同行业、不同行业场景构建一套完整、动态更新的知识体系。当企业能够把 SOP、流程、诀窍系统化并交付给 AI Agent 时，才意味着它们真正具备了“落地解决问题”的能力。

对于 AI 技术的应用者、产品研发者来说，今天最有价值的工作，就是是帮企业把知识写下来、结构化、体系化。只有这样，AI Agent 才能从“热潮概念”变成真正的生产力工具。

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