这一年多，我明显感觉到一件事：
身边聊 AI 的人越来越多，但真正把 AI 当成“系统问题”来对待的人，反而不多。
很多讨论还停留在 Prompt 怎么写、模型哪个好、工具怎么选。
这些当然有用，但一旦 AI 真正进了项目、进了系统，问题很快就会变味。
也正是在这个过程中，AI Agent 这条职业路线，才慢慢变得清晰起来。
这篇文章不讲风口、不做教程，只是站在工程实践的角度，聊聊我对这条路线的真实理解。
Prompt 能解决的，其实比我们想象得少
先说一句容易被误解的话：
Prompt 本身没问题，问题在于我们对它的期待。
在不少场景下，Prompt 已经很好用：
- 验证想法
- 提升个人效率
- 快速生成内容
但当需求开始变成：
- 一个任务要分很多步
- 中间可能失败，需要兜底
- 要调用接口、数据库、内部服务
- 结果需要长期复用
你很快会发现，Prompt 本身几乎帮不上什么忙。
如果一定要类比，Prompt 更像一次函数调用；
而真实项目里缺的，是一个能长期跑、能自己处理异常的东西。
我理解的 AI Agent，其实并不神秘
我一直不太喜欢把 AI Agent 讲得太复杂。
在我做过的项目里，AI Agent 干的事情其实很朴素：
- 记住上下文
- 知道下一步该干什么
- 能调用工具完成任务
- 出问题时能回退或重试
说白了，就是把原本靠人盯着的流程，交给系统去跑。
但真正麻烦的，从来不是“写出来”，而是：
- 状态乱了怎么办
- 工具调用失败谁来兜
- 成本怎么控
- 上线之后谁负责
这些问题，本来就存在于工程里，只是在 Agent 场景下被集中放大了。
我后来是怎么理解 AI Agent 这条职业路线的
一开始我其实也没想清楚，AI Agent 算不算一条真正的职业路线。
直到项目越做越多，我才慢慢意识到：
它并不是一个岗位名称，而是一种责任边界的变化。
如果一定要总结，我更愿意把 AI Agent 职业路线看成三个阶段（这个分法不完美，但很有用）。
第一阶段：把 AI 当工具的人
这个阶段的人通常已经：
- 会调模型
- 会写 Prompt
- 会用现成工具
效率提升很明显，但也很容易卡住：
做的事情很有用，却很难变成不可替代。
第二阶段：开始真的“做 Agent”的人
到这里，事情开始变复杂：
- 多个工具要串起来
- 状态要自己维护
- 行为不确定，要反复调
很多人就是在这一阶段第一次意识到：
问题不在模型，而在系统。
第三阶段：为 Agent 系统结果负责的人
真正拉开差距的，其实是这一层。
你开始关心的，不再是“能不能跑”，而是：
- 能跑多久
- 成本会不会失控
- 出问题谁来兜
- 别人能不能接手
到了这一步，AI 已经不再是亮点，而是系统里最不稳定、也最需要被约束的那一部分。
这三种状态，基本构成了我在工程实践中反复看到的 AI Agent 职业路线的真实形态。
为什么这条路线并不适合所有人
这一点我想说得更直接一些。
如果你：
- 更喜欢边界清晰的任务
- 不太愿意面对不确定性
- 对线上问题和责任压力很抗拒
那 AI Agent 相关工作，大概率不会让你更舒服。
因为这条路，本质上是在不断把系统复杂度往你身上推。
关于学习：别太纠结“学了什么”
经常有人问我：
学 AI Agent，要不要系统学一套？
我的真实看法是：
学什么不重要，经历过什么更重要。
在我见过的项目里，真正有用的成长往往来自这些阶段：
- 从单 Agent 写到多 Agent
- 从 Demo 跑到真实业务
- 从本地测试到线上事故
这些过程，没有哪门课能完全替你走完。
最后一点个人判断
到现在为止，我也不敢说 AI Agent 职业路线一定是“最好的选择”。
但有一件事我越来越确定：
如果你愿意承担系统复杂度和责任，那这条路会逼着你成长；
如果你不愿意，它也会很快让你感到疲惫。
它不浪漫，也不轻松，但足够真实。所以，智能体来了，你准备好了吗？
