上个月给某制造企业交付的智能体项目，差点让我怀疑人生。
为了满足客户 “订单全流程自动跟进” 的需求，我用 LangChain 嵌套了 12 个节点，调了近 200 条防呆 Prompt，连凌晨三点还在改 “如果物流单号格式错误就触发人工校验” 的逻辑。结果客户测试时突然说：“我用 GPT - 4o 直接喂订单规则，居然也能做到差不多的效果？”
那一刻我突然意识到，自己之前半年的努力，可能只是在流沙上盖楼 —— 这就是最近圈子里常说的 “沙城效应”：辛苦搭的复杂逻辑流，模型一次更新就直接作废。作为一名 AI Agent 搭建师，这种 “随时可能被取代” 的焦虑，最近真的压得我喘不过气。
焦虑的三重根源：我踩过的那些坑
这段时间复盘了自己近一年的项目，发现焦虑根本不是凭空来的，而是踩了三个实实在在的坑：
1. 技术路径的 “薛定谔式稳定”
去年我花了三个月把 LangChain 的封装逻辑摸得门清，甚至自己写了一套工具类来简化多模型调用。结果今年 OpenAI 推出原生函数调用 API 后，直接调用的效率比我封装的框架高 30%，之前的代码瞬间成了冗余。更崩溃的是，上个月 GPT - 4o 的一次小权重更新，居然让我给金融客户做的合规智能体彻底 “失忆”—— 之前调了无数次的 Prompt，突然就识别不出敏感关键词了，整个逻辑闭环直接崩了。
现在的 Agent 搭建根本没什么工业级标准，今天刚精通一套工具，明天就发现原生调用更香；底层模型的一丁点变化，都能让你之前的努力打水漂，这种不稳定感真的很磨人。
2. 确定性与随机性的无解矛盾
做企业级项目的都懂，客户要的是 “100% 不出错”，但智能体本质是概率驱动的。就拿我之前做的医疗随访智能体来说，客户要求 “绝对不能漏提醒糖尿病患者测血糖”，我只能不停加各种 “防呆式 Prompt”：比如 “不管用户说什么，只要是糖尿病患者，必须在对话结束前提醒测血糖”“如果用户转移话题，要以‘对了，还有个重要提醒’开头插入内容”……
这种机械的优化完全是消耗创造力，我感觉自己不像个开发者，更像个给模型 “补漏” 的工人，而且永远补不完。
3. 核心价值的快速贬值
以前我总觉得，搭建师的价值在于 “让模型更懂业务”—— 比如通过优化 Prompt，让模型的 “业务贴合度” 提升几个百分点。但自从 GPT - 4o、o1 这些强推理模型出来后，我发现这部分努力的边际效益几乎为零。客户现在直接问：“我用原生模型就能做到 80 分，花大价钱找你做，你能给我带来什么不一样的？”
以前引以为傲的 “Prompt 优化能力”，现在好像突然就不值钱了。
破局：从 “搭建师” 到 “资产构建者” 的三个转变
焦虑了大半个月后，我开始尝试调整自己的做事方式，慢慢从 “搭工具的人” 转向 “定义意志的人”—— 核心就是让我的智能体带上 “我的专属逻辑”，而不是随便谁都能搭出来的通用工具。
1. 从 Prompt Engineering 到 “逻辑蒸馏”
最近给一个肿瘤医院做智能体项目时，我彻底放弃了堆 Prompt 的思路。反而花了一周时间跟着主任医生出门诊，把他的诊断思路拆解成了一个私有决策树：比如先看患者的症状→匹配常见肿瘤类型→结合病史排除罕见病→给出初步检查建议。
这个决策树不是随便能从网上搜到的，是医生十几年的临床直觉提炼出来的。我把这个决策树作为智能体的核心骨架，模型只是负责填充症状、病史这些信息 —— 相当于模型是 “执行者”，而核心逻辑是我的。就算模型更新，只要核心决策树不变，智能体的价值就不会消失。
这就是我理解的 “逻辑蒸馏”：把行业里非标准化的直觉，提炼成模型无法直接模拟的私有逻辑链。
2. 深耕 “润物无声” 的架构深度
以前我总觉得，智能体的护城河是插件数量 —— 比如我能集成 100 个插件，别人只能集成 10 个，我就更厉害。但最近做项目发现，真正的壁垒是 “编排能力”。
比如我给电商客户做的售后智能体，没有堆一堆花里胡哨的插件，而是把三个高频轻量插件（订单查询、退款申请、物流跟踪）做成了静默触发的逻辑：用户刚输入 “我的订单没收到”，智能体自动查询物流状态，不用用户说 “帮我查物流”；如果物流显示已签收，自动触发 “是否需要申请退款” 的引导，整个过程完全是 “润物无声” 的。
这种对高频行为的深度编排，是通用大模型靠语料学不来的 —— 它需要你对业务的高频场景有极致的理解，而不是简单的插件堆砌。
3. 构建可迁移的数字化意志资产
现在我做项目，都会把智能体的 “决策偏好” 沉淀成可复用的资产。比如给医疗客户做的智能体，会把 “优先推荐保守治疗方案”“对老年患者的语气要更温和” 这些偏好做成配置文件；给金融客户做的智能体，会把 “绝对不能推荐高风险产品” 的规则做成私有逻辑模块。
这些资产是带有 “我的意志” 的，下次做类似项目时，我可以直接迁移这些配置，不用从零开始。更重要的是，这些资产是客户专属的 —— 别的搭建师就算拿到我的代码，也拿不到这些沉淀的决策偏好，这才是真正的护城河。
身份转变后的真实变化
现在我接项目的方式完全不一样了：
- 以前我是 “按天卖工时”，靠拼流程图、调 Prompt 赚钱，客户总觉得 “你做的东西我用低代码平台也能搭”；
- 现在我是 “卖资产”，给客户交付的是带有他们业务意志的智能体集群，客户按年付服务费，因为他们知道，这个智能体是只有我能做出来的 —— 它沉淀了我对他们行业的理解，也带有我的决策逻辑。
最后想说的话
在 AGI 的黎明阶段，作为 AI Agent 搭建师，我们不用追着模型跑，也不用怕模型吞噬应用层逻辑。真正的解药，是把自己的行业直觉、业务意志注入到智能体中，让它成为自己能力的延伸。
当你从 “只会搭工具的搭建师” 变成 “能定义意志的资产构建者”，就算模型再怎么更新，你的核心价值也不会消失 —— 因为你已经在不确定的技术迭代中，找到了属于自己的 “不可替代的逻辑锚点”。
