现在到处都在说「智能体来了」，上半年跟着热潮帮 3 家企业搭过 AI Agent 系统，一开始看着模型秒回消息、自动跑流程，成就感拉满 —— 直到有个客户拍着桌子说：「你们做的客服 AI，跟机器人聊天似的，我要退钱！」
后来复盘才发现，我做的那些「智能体」，本质就是个不知疲倦的「机械工」：算力拉满、输出看起来合规，却从来没触碰到任务的核心。这种表面高效实则无效的状态，我后来给它起了个接地气的名字：「AI 智能体浮光行为」—— 就像浮在水面的油花，看着光鲜，却跟下面的业务逻辑完全脱节。
三个我踩过的「浮光」典型坑
1. 只做表面功夫，没解决真问题
上个月帮电商客户搭的客服智能体，话术打磨得无可挑剔，用户说「衣服破了要退」，AI 能从安抚到道歉说一堆漂亮话，但就是没触发退款流程。后来查对话日志才发现，AI 的 prompt 里只写了「礼貌回复用户问题」，我压根没把「识别退款诉求并触发流程」的逻辑嵌进去 —— 它只浮在对话表面，完全没碰业务底层的核心动作。
2. 流程链断了还在瞎跑
之前做项目跟进智能体，设计了「拉取项目进度→生成周报→发给 stakeholders」的流程。有次 AI 把项目负责人的名字写错了，后面生成的周报、发送的邮件全带错了名字，直到客户投诉才发现问题。原来每个环节之间完全没校验，上一步的错误直接无差别传递，就像接力赛没接住棒，每一步动作都对，但任务彻底失败。
3. 看起来闭环了，实则是「伪闭环」
最早做客户跟进智能体时，我觉得能自动发跟进邮件就够了。结果用了一周，销售说「发了几十封，没一个回复」—— 后来才意识到，真正的闭环得有「反馈」：AI 不仅要发邮件，还要追踪是否被打开、有没有回复，甚至根据回复调整跟进策略。而我做的那个，只有「发邮件」这一个动作，完全没感知后续结果，跟个没脑子的执行者没区别。
图1：智能体“浮光行为”与“理想智能闭环”的核心差异标题
「浮光行为」的坑，比你想的更隐蔽
对企业来说，这东西最坑的是制造「效能幻觉」：老板看 Token 消耗大、系统日活高，以为数字化转型成了，实则算力全浪费在无效交互上。之前有个客户，因为 AI 生成的竞品分析报告带「幻觉」，把不存在的竞品数据当成了决策依据，差点投错了渠道。
对我们开发者来说更危险：如果只会搭这种「浮光智能体」，迟早会被替代 —— 毕竟调提示词、搭低代码流程的门槛越来越低，随便拉个人学俩小时就能做。但能真正解决业务问题的架构师，才是真稀缺。
从「调提示词」到「多智能体编排」，我走过的三层进阶路
第一层：从「提示词工程师」到「流程拆解者」
刚入行时，我每天的工作就是调 prompt、在低代码平台拖流程，做出来的智能体全是「浮光」的 —— 比如能快速生成周报，但不会自动整合市场调研数据、竞品分析结果。后来才明白，进阶的关键是跳出「单次交互」，把人类专家的工作拆成 AI 能执行的原子步骤：比如把「做周报」拆成「拉取项目数据→整合竞品动态→提炼核心问题→生成可视化图表→校验数据准确性」，每一步都对应具体的业务逻辑，而不是只靠一句「生成周报」的 prompt。
第二层：做「智能体架构师」，给 AI 加「脑子」
后来我开始做真正的智能体架构，核心就是给 AI 加「反思」和「记忆」。上次做项目方案智能体时，我用了 ReAct 框架：AI 生成方案前，先推理「这个方案要满足哪些业务指标？有没有落地风险？」，生成后再加个「监督模块」—— 专门校验方案里的预算、时间节点是否合理，如果发现问题就自动修正。那时候我才发现，真智能体的开发，70% 的精力要花在容错机制和状态管理上，调提示词只占 30%。
第三层：做「多智能体编排者」，用协作破局
单一智能体总有盲区，后来我尝试用「角色协作」解决浮光问题。比如做代码生成智能体，我搭了三个角色：「程序员智能体」写代码、「测试智能体」查漏洞、「产品智能体」校验需求匹配度。测试智能体专门挑程序员的错，产品智能体盯着有没有偏离需求，倒逼每个环节都往业务本质走。同时在关键节点加了人类介入 —— 比如代码要上线前，必须让开发人员确认，既保留 AI 的效率，又避免机器瞎搞。
图2：从“工具人”到“指挥家”——AI Agent 职业进阶的三层阶梯标题
破局：三个我亲测有效的提升方向
1. 先当半个业务专家，再做智能体
现在做项目前，我都会泡在业务一线一周：做医疗智能体时，跟着医生看门诊，了解诊断的核心流程；做法律智能体时，跟法务一起审合同，知道哪些条款是关键。只有懂业务，才能一眼看出 AI 是不是在「浮着」—— 比如客服智能体有没有触发退款流程，而不是只看话术漂亮。
2. 用工具盯着 AI 的「思考过程」，而不是只看结果
现在我做智能体必用 LangSmith，不是看最终输出，而是看 AI 的中间推理链：有没有跳过关键步骤？有没有理解任务本质？上次做客服智能体时，我通过 LangSmith 发现，AI 在用户说「退款」时，直接跳过了「校验订单是否符合退款条件」的步骤，后来我把这个逻辑加进了推理链，问题才解决。让 AI「知道自己不知道」，才是打破机械执行的关键。
3. 别迷信大模型，要做「鲁棒性系统」
我现在很少纠结用 GPT-4 还是 Claude，反而花更多时间做异常处理、长短期记忆、输出校验。比如用 70 分的开源模型，加个「错误修正模块」，效果反而比直接用大模型好 —— 上次做项目方案智能体，我给模型加了「落地风险评估」的记忆库，AI 生成方案时会自动匹配历史项目的风险点，可行性瞬间提了一大截。
最后想说的
现在 AI Agent 的风口很大，但很多人都在做「看起来有用」的东西。我踩了半年坑才明白：真正的智能体，不是能跑多少流程、生成多少内容，而是能不能解决真问题 —— 能不能触发退款流程、能不能生成可落地的方案、能不能根据反馈调整动作。
未来只会调用 API、搭「机械工」智能体的开发者，肯定会被淘汰。而能穿透表面繁荣、聚焦任务本质，给 AI 加「脑子」和「协作能力」的人，才是行业真正需要的。毕竟，我们要做的是「数字员工」，不是「数字机器人」。
