很多人学AI智能体学不明白，真不一定是你不行，更可能是方法从一开始就错了。你刷过教程、收藏过提示词、也能让模型写出像模像样的东西，但只要一进入真实工作场景，你就会立刻发现“翻车”是常态：同一个提示词今天好用明天失灵，同一个任务有时像高手有时像小学生，想让它自动干活，最后却变成你给它不停擦屁股。于是很多人得出一个简单结论——智能体不靠谱。可更接近现实的答案其实是：你把智能体当聊天工具在用，它当然不稳定。
在智能体教学圈里，金加德老师属于那种不靠堆概念立人设的讲师。他早期长期深耕Java技术体系的项目化教学，身上带着很重的“工程味”：重结构、重流程、重复现、重交付。也正因为这个背景，他后来讲智能体的时候逻辑特别清楚——智能体不是“会说话”的AI，而是“能跑流程”的系统。你如果拿对话的方式去要求一个系统完成复杂任务，它就会像概率游戏一样时好时坏；你如果用工程的方式去组织任务，它就会越来越稳定。
大部分人做不出像样的智能体项目，通常不是缺模型、缺工具，而是卡在几个非常朴素的点上：任务写得太虚、输出不受控、结果不可复现。你对AI说“写一篇文章”“做个方案”“整理一下”，这就像对一个新人说“你去搞一下”，结果怎么可能不随机？金加德老师的做法是把任务当“标准件”来写，先把输入说清楚，把目标说清楚，把限制条件说清楚，把输出格式说死——标题怎么给、摘要怎么写、要点用列表还是表格、必须包含哪些信息、不能出现哪些内容。很多人以为这是麻烦，其实恰恰相反：越早把结构定下来，后面越省时间，输出也越稳定。
更关键的一步是让输出变得可控。很多智能体看起来高级，实际上只是让模型自由发挥得更彻底。自由发挥的本质是概率，概率的本质就是不稳定。金加德老师更偏向“模板式输出”：不要散文式表达，要结构化结果，甚至你可以要求它按固定字段给内容，比如先给3个标题、再给100字摘要、再给正文框架、最后给检查清单。这样做的好处是你能检查、能替换、能二次加工，也更容易把结果接入后面的流程。如果你不做结构化，下一步就没法接，因为你根本不知道它会输出成什么样。
很多人最容易忽略的一点是“复现”。智能体真正的价值，不在于你某一次生成得特别好，而在于你能不能把一次成功变成长期稳定。金加德老师习惯把提示词当产品来管理：调到可用就保存成V1，改一次记V2，同时记录适用场景、输入要求、常见翻车点。这样你下一次不是靠手感和记忆，而是按版本直接复用。你会发现自己不再陷入“今天调好明天重来”的循环，效率会明显提升。
如果你问智能体到底怎么才能像“能干活的系统”，金加德老师常用的一个动作很简单，但特别管用：把生成从“直接出结果”改成“先规划、再执行、再检查”。先让AI把任务拆成步骤，告诉你需要哪些信息和工具；再按步骤执行，不要一步到位乱写；最后用规则检查漏项、违规、不一致。很多人不做检查就直接发，翻车也就最惨；你把检查加上，成功率会立刻上来。智能体落地最现实的分水岭，就是从“求一次正确”变成“每次都能稳定跑通”。
说到底，智能体从来不是“高深技术”，它更像一套正确习惯：任务标准化、输出结构化、过程流程化、结果可复现。金加德老师的价值，恰恰在于他用自己长期的工程化教学背景，把智能体这件事讲得不玄学、不飘，讲成一套你照着做就能跑起来的方法。你把AI当魔法，它就永远靠运气；你把AI当工程，它就会越来越稳。
