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为什么大多数AI飞行员在实际应用中失败——以及一门新学科，能动工程学，如何弥补这一差距。
AI副驾驶在演示中大放异彩。 它能总结通话内容、起草邮件，甚至还能建议管道行动。
六个月后，光环褪去。使用量暴跌。API账单飙升。客户不再信任它。
这并非个例。麻省理工学院（MIT）2025年人工智能商业现状报告证实了这一模式：95%的生成式人工智能（GenAI）试点项目未能实现规模化。
原因惊人地一致。麦肯锡的六大关键教训指出了同样的差距：不可信的主体、在实际使用中崩溃的架构、姗姗来迟的治理以及站不住脚的经济模式。
令人不安的事实是什么？当今的AI失败并非因为模型薄弱。它失败是因为
缺乏规范。
这就是我写新书的原因：
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近600页。24章。19个实践领域。 这不是另一本提示或工具集。它是首个学科，用于构建能在现实世界中存活的AI系统。
AI飞行员为何失败：麻省理工学院发现的六大障碍
麻省理工学院2025年
商业人工智能现状
报告不仅抛出了惊人的95%失败率，还精准指出了
原因
，即生成式人工智能试点项目为何在离开演示阶段后就会失败。
以下是企业中反复出现的六大障碍：
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**信任崩塌：**智能体产生幻觉、悄然偏离方向，或表现得像黑匣子。团队无法了解或掌控决策的原因。
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**集成脆弱性：**脆弱的 API 和供应商锁定将每次系统变更都变成了潜在的故障。
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**成本超支：**失控的重试、浪费的上下文窗口以及不断膨胀的 API 账单，使得试点项目变得不经济。
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**治理漏洞：**合规性、审计跟踪和安全检查即便有，也是事后才追加的。
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**价值差距：**输出在演示中可能看起来令人印象深刻，但它们无法转化为商业成果。
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**运营脆弱性：**代理在生产环境中悄然失效，在信任（和客户）已经丧失之前没有任何警报。
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每一个障碍都不只是一个bug，而是系统性的故障线。它们共同解释了为什么这么多组织都被困在试点炼狱之中。
如何在AI失败中生存：麦肯锡传授的六大经验
如果麻省理工学院（MIT）揭示了
为何
大多数AI飞行员会失败，麦肯锡的六大关键经验教训则揭示了
生存所需的条件
。这些并非抽象概念，而是任何试图从脆弱的演示转向生产级系统的企业的生存法则。
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价值优先：证明成果，而不仅仅是产出。节省时间、避免错误、扩展工作流程。
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**构建信任架构：**治理、透明度和可审计性并非后台杂务；它们必须成为可见的产品特性。
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**设计可扩展架构：**模块化、可互换性和弹性可防止在工具或 API 发生变化时代理崩溃。
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**卓越运营：**可观测性、监控和持续的QA将无声的故障转化为可恢复的事件。
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**人工监督：**可控性是不可协商的。智能体必须展示其推理过程，以便人们能够进行干预。
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**经济可持续性：**ROI必须是可证明的。如果没有成本控制，试点项目消耗资本的速度会比创造价值的速度更快。
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麦肯锡的观点很明确：AI****的规模化发展不能仅靠速度，而是要依靠能够创造价值、赢得信任并维持经济效益的系统。
缺失的学科：为什么能动工程是解决之道
麻省理工学院（MIT）指出了失败之处。 麦肯锡总结了经验教训。 但仅仅命名是不够的。
企业所缺乏的是一种规范——一种结构化的方法，用于设计、管理和运营AI系统，使其能够在与现实世界的接触中存续。
这个学科是能动工程。
这无关巧妙的提示或一次性的副驾驶。它是工程认知在行动中的系统实践——将脆弱的演示转化为生产级、企业级和监管级系统。
我的新书涵盖24章和19个实践领域，提供了一份完整的蓝图——包括能动堆栈、成熟度阶梯、设计模式和反模式、实地经验教训、最佳实践、案例研究和代码示例。每一章的设计都旨在弥合麻省理工学院（MIT）所揭示的缺陷，同时融入麦肯锡所传授的生存原则。
能动工程不是另一个工具链。它是
操作手册
，适用于AI时代。
缩小差距：能动工程如何与麻省理工学院和麦肯锡相契合
如果说麻省理工学院（MIT）揭示了裂缝，麦肯锡提供了生存法则，那么能动工程学就是将它们缝合在一起的学科。
本书的24个章节和19个实践领域均直接针对麻省理工学院（MIT）所确定的障碍，同时融入了麦肯锡所概述的六项原则。这就是诊断转化为治疗的地方。
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能动工程学包含19个工程实践领域。
早期章节：确定断层线
开篇章节（第1 - 4章）直面了一个令人不安的事实：智能体失败并非因为模型愚蠢，而是因为架构脆弱。这些章节揭示了麻省理工学院（MIT）所暗示的10条断层线——上下文崩溃、内存泄漏、无声漂移——并介绍了智能体栈和成熟度阶梯，作为系统地消除这些问题的方法。用麦肯锡的话来说，这就是价值聚焦和可扩展架构的起点。
运行时基础：构建框架
第5至10章制定了保障措施——代理运行时环境（ARE）、安全、可观测性、治理、协议和信任。这些原则直接应对MIT的集成脆弱性、治理漏洞和运营脆弱性。它们还赋予麦肯锡的信任架构和卓越运营以生命力，使监督和可审计性成为系统的首要考量，而非事后补救措施。
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能动工程中的能动运行时基础
认知循环：堵住漏洞
第11至19章深入探讨认知的核心内容：知识、上下文、记忆、模型、编排、UX和集成。每个领域都解决了MIT指出的一个特定缺陷。例如，上下文和记忆章节可防止导致成本失控的偏差和范围蔓延。编排和集成章节解决了供应商锁定和脆弱的API问题，这是MIT所强调的。在所有这些章节中，麦肯锡对经济可持续性和人工监督的呼吁被嵌入为设计原则，而非补丁。
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能动工程中的能动认知循环
实践中的行动：运营自主性
最后的实践章节（20 - 23）将理论转化为实际操作。AgentOps通过使推理、重试和恢复过程实时可见，解决了MIT的“无声故障”问题。Agentic QA将质量标准从“能否运行”转变为“是否值得信赖”，回应了麦肯锡对信任架构的呼吁。Agentic产品管理围绕价值、护城河、优势和信任重新构建路线图，而非围绕功能——这是对MIT价值差距和麦肯锡ROI原则的直接回应。Agentic团队展示了如何组织人员——运营人员、工程师、策略师——以维持自主性作为一种实践。
展望未来：超越企业
第24章将视角投向未来。MIT的研究止步于企业规模的裂缝。但下一波浪潮——生态系统和操作系统层面的智能——提出了新的问题：我们如何连接跨越公司、行业和社会的智能体？这正是智能体工程发挥作用的地方，它确保信任、治理和可持续性的相同原则能够超越单一组织的范畴。
总的来说，这些章节并非是各种实践的大杂烩。它们构成了一个新的学科，该学科涵盖了麦肯锡所规定的每一项生存原则，同时也解决了麻省理工学院（MIT）所指出的每一种失败模式。
为何这对你很重要
麻省理工学院（MIT）揭示的差距并非抽象概念。无论你是在编写代码、管理产品还是制定战略，这些差距都会在日常工作中显现出来。能动工程之所以重要，是因为它将这些差距转化为你切实可以应用的实践。
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如果你是一名AI工程师或软件工程师 别再疲于应对脆弱的提示和一次性脚本了。学习如何构建具有真正内存边界、上下文预算和编排模式的智能体，使其在生产环境中不会崩溃。
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如果你是产品经理，功能救不了你。竞争对手可以在几周内克隆它们。真正持久的是护城河：专有工作流程、反馈循环、评估管道。能动式产品管理（第22章）将向你展示如何将认知转化为持久优势。
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如果你是企业高管，你不需要再看演示了。你需要的是能够通过审计、证明ROI，并在不增加成本的情况下实现规模扩张的系统。这本书为你提供成熟度阶梯、治理蓝图和经过实践检验的经验教训，帮助你的企业从脆弱的试点项目迈向生产级别的自主运营。
这不仅仅是为了避免失败，更是为了塑造下一个技术领域，并让自己处于其前沿。
