前几天和几个做 AI Agent 的朋友线下撸串，聊到半夜满桌都是叹气 —— 去年还在卷 Prompt 工程，今年人人都能拿 Coze、Dify 拖个机器人出来，结果大家反而更慌了：“会不会哪天 OpenAI 更个版本，我们这些搭 Agent 的就直接失业了？”
这种焦虑我太懂了，甚至自己也陷过好一阵。今天就结合我踩过的坑、观察到的同行状态，聊聊怎么跳出这个怪圈。
先说说焦虑到底从哪儿来
1. 低门槛下的 “技能虚无感”
上周帮一个刚入行的学弟看他搭的客服 Agent，他花 10 分钟用 GPTs 拖了个流程就成了，搁去年这得后端前端一起折腾一周。但他自己也没底，说群里一抓一大半人都会这个，根本没竞争力。
现在的 Agent 工具太成熟了，自然语言 + 拖拽操作把技能周期压缩到小时级，很多人就困惑：我到底比别人强在哪儿？难道只是拖组件更快？这种摇摇欲坠的 “护城河”，是最直接的焦虑来源。
2. 技术迭代的 “努力清零感”
之前我花了两周调的多轮思考链 Prompt，为了让 Agent 能处理复杂的订单纠纷，还挂载了知识库补逻辑短板。结果 Claude 3 一发布，原生推理能力直接覆盖了这些技巧 —— 盯着屏幕愣了半天，感觉之前熬的夜全白费了。
这种 “努力被版本更新一键清零” 的无力感，真的是悬在很多人头顶的达摩克利斯之剑。
3. 技术自嗨的 “落地虚无感”
见过不少同行天天泡在插件市场，今天连个天气 API，明天整个 AI 画图，搭出来的 Agent 能聊能画还能查资料，但问他能帮企业解决啥具体问题，支支吾吾说不出来 —— 典型的 “拿着锤子找钉子”。
做出来的东西只停留在 “好玩”，没法解决企业痛点、落地变现，职业价值自然无从谈起，这种虚无感会把焦虑放大好几倍。
破局的核心：别把自己当 “工具操作员”
后来我慢慢想通了：AI Agent 搭建师根本不是单一工种，而是一条随技能深度进化的职业路径。从基础到高阶，至少有三个层次 ——
入门：从 “拖组件” 到 “懂结构化”
刚入门的时候，我也是天天用 Coze、GPTs 搭轻量应用：文案生成器、角色扮演机器人做了一堆，但很快发现这个阶段门槛太低，竞争太激烈。
突破的关键是别把 Agent 只当聊天框。比如之前帮客户做订单处理 Agent，一开始 AI 输出全是自然语言，对接后端系统根本没法用；后来我把 Prompt 改成要求稳定输出 JSON 格式，瞬间实现了自动化流转 —— 这才是从 “玩具” 到 “工具” 的第一步。
这个阶段要练的是：吃透主流大模型特性、精通 Prompt，更重要的是理解输入输出的结构化设计，这是走向自动化的基础。
进阶：做 “业务流程的架构师”
当我开始接企业项目时，才发现真正的价值在于 “连接”：
- 不是只搞对话，而是能画有向无环图流程，知道什么时候拆分任务、加分支判断；
- 做 RAG 的时候，不是光传文档就完事，得懂数据清洗、分块策略、召回率调优 —— 上次帮电商客户搭竞品监测 Agent，光分块就改了三次，召回率从 40% 提到了 85%；
- 还要能对接飞书、ERP 这些外部系统，比如那个竞品 Agent，每天自动抓新闻、生成结构化周报推到工作群，客户直接省了一个运营的人力。
这个阶段的核心是解决具体场景的痛点，常用工具是 Dify、LangFlow、Make 这类能深度编排流程的平台，你不再是工具使用者，而是业务逻辑的设计者。
高阶：成为 “系统与价值的创造者”
认识一个大厂的朋友，已经能写 Python 自定义节点，基于 LangGraph 搭独立应用了。他给律所做的合同审查系统，不仅能自动标风险点生成报告，还建了一套自动化评测体系 —— 用召回率、准确率这些数据量化效果，而不是靠 “感觉好用”。
这个阶段你更像高级 AI 工程师 + 产品专家：
- 能处理复杂数据逻辑，比如自定义节点清洗非结构化的合同文本；
- 能设计 Agent 的长短期记忆，保证多轮对话的连贯性；
- 核心是重构业务生产力，比如帮律所把合同审查效率提升 70%，这才是真正不可替代的价值。
图 1 ：AI Agent 搭建师的三阶职业成长路径 从初级的“Prompt 与流程编排”到中级的“业务逻辑架构”，再到高级的“商业价值创造”，这张图展示了从业者如何通过掌握结构化数据、RAG 体系及代码扩展能力，逐步摆脱“工具人”标签，实现从“能用”到“重构生产力”的职业跃迁 。
构建 “拿不走” 的竞争力
技术工具一直在变，但解决问题的逻辑永远不变。我现在只盯三个方向深耕：
1. 扎进垂直行业，别做 “万能选手”
我现在接项目只盯电商售后和法务两个领域，不是不想做别的，而是越懂行业 SOP，搭出来的 Agent 越精准。比如电商售后的 Agent，得知道退款流程、库存规则、平台投诉机制，不是随便写个 Prompt 就能解决的 —— 客户要的是能直接上线用的工具，不是花架子。
2. 要有产品思维，懂人机协作的边界
之前帮客户改一个数据查询 Agent，原来全是对话式，用户要查月度销售数据得打一堆字。后来我加了几个按钮和下拉框，关键数据直接用图表展示，用户反馈瞬间上去了。
不是所有操作都要靠对话，优秀的搭建师得知道：什么时候让用户打字，什么时候给按钮，什么时候直接展示结果 —— 用 Agent 的能力重构体验，而不是为了用 AI 而用 AI。
3. 练 “中间件思维”，搞定模型与现实的接口
做项目最头疼的永远是 “现实世界的混乱”：客户传的合同是扫描件 OCR 出来的脏数据，API 调用偶尔会报错，模型输出偶尔会 “发疯”。
这时候就需要 “中间件思维”：
- 数据清洗能力：把乱码、格式错误的文本修正成结构化数据，AI 的效果直接提升 30%；
- 容错机制设计：API 报错时自动重试三次，还不行就缓存数据通知人工，保证系统不崩；
这些都是工具教不了的，得靠踩坑积累 —— 而这正是你和 “只会拖组件” 的人的核心差距。
图 2 ：AI Agent 搭建师核心竞争力的“冰山模型” 浮于水面的是易被技术迭代和低门槛竞争冲击的“工具技能”；而深藏水下的“垂直行业认知”、“产品思维”与“中间件思维”，才是支撑搭建师在智能体时代建立长期护城河、抵御职业焦虑的根本基石 。
最后：焦虑的另一面是机遇
其实焦虑一直都有，就像工业革命时纺织工人怕机器一样，但现在回头看，机器淘汰的是只会重复劳动的人，创造的是更有价值的岗位。
AI Agent 搭建师的终局，从来不是 “工具操作员”，而是业务流程的自动化 “导演”：Prompt 和 Workflow 是你的镜头和剧本，模型只是你的摄影机。不用担心摄影机更新太快，能拍出好作品的，永远是懂业务、懂用户的导演，而不是机器本身。
与其天天恐慌 “会不会被替代”，不如扎进一个行业，把一个痛点解决透 —— 这才是算法迭代也覆盖不了的核心竞争力。
