过去十年，企业信息化和自动化的主旋律都是是流程自动化。从ERP、CRM到RPA，试图用软件代替人力执行规则明确、步骤清晰的任务。 然而，这套方法在面对“认知复杂”任务时迅速失效。AI登场后，尤其是大型语言模型大规模应用后，企业开始幻想：是不是只要接入GPT，就能一键智能、降本增效？
现实却给了冷水。LLM ≠ Agent
🟡为什么难以落地？
Agent化的路径，并不是更复杂的模型堆叠，而是对“任务本质”和“系统分工”的重新建模。
- 真正的Agent = 感知 + 认知 + 动作 + 记忆
- 真正的落地 = 与业务结构一一映射 + 能对环境变化自适应
- 真正的能力 = “知道自己不能 + 能请求合作者 + 保持目标一致性”
否则，所谓Agent，也只是“流程包装的幻觉智能”。 为什么大多数Agent项目最终失败了？因为许多公司构建“多Agent协作框架”，其实就是把Agent当成Prompt拼接器，看似复杂，没鸟用，没有真正的状态建模、规划策略和反馈调优。
- 再次强调：没有真正的状态建模、规划策略和反馈调优
- 再次强调：没有真正的状态建模、规划策略和反馈调优。
- 再次强调：没有真正的状态建模、规划策略和反馈调优。
多数Agent框架缺乏对环境状态的感知、缺乏基于目标的动态规划机制，更缺乏行为后反馈的调优环节。它们不过是静态流程的语义包装，远未触及智能体应有的自洽性与自演化能力。
🟡RAG才是王道
在当前技术条件下，RAG才是真正具备工程落地性、业务可控性、治理可能性的AI应用方式。
AG真正解决了哪些落地必须面对的问题？
| 问题类别 | 传统LLM问题 | RAG解决思路 |
|---|---|---|
| 知识源 | 模型知识老旧、不能更新 | 外接知识库、实时检索 |
| 可控性 | 模型生成无法追责 | 输出可回溯、基于具体文档 |
| 成本 | 复杂业务finetune代价大 | 无需训练、低成本可扩展 |
| 私域安全 | 不能上传机密知识训练 | 本地存储、可控调用 |
| 多模态 | 想让模型读图、表格、PDF | Retriever支持多格式处理 |
| 更新维护 | 模型一旦部署很难变动 | 只需更新文档即可上线新知识 |
如果你想做 可控、可落地、可持续迭代的AI系统，RAG几乎是唯一现实可行方案。
