上个月帮一家电商客户搭了个文案生成 Agent，Demo 阶段输出的商品文案华丽又贴合卖点，客户当场拍板上线。结果不到一周就来吐槽：这东西只会 “写漂亮话”，根本不会看后台点击率调整风格，每次还是得运营手动改，跟之前用的模板工具没差 —— 说白了，就是看起来高效，实则没解决核心问题。
后来查资料才知道，这种情况业内叫「浮光行为」：AI 机械执行表层指令，理解不了任务的核心逻辑，更没法完成闭环。就像流水线上拧螺丝的工人，动作精准，但不知道整台机器是怎么转的。
图 1：AI 智能体浮光行为示意图。左侧的 AI 机械臂仅执行“拧螺丝”的表面指令，而未能连接到右侧代表“完整流程与深度理解”的复杂系统闭环中。
我还遇到过不少类似的例子：有的客服 Agent 严格按提示词回答，用户问个稍微偏离预设的问题就开始 “复读机”；有的数据 Agent 生成完报表就躺平，不会自动发邮件、不会跟进反馈，得人盯着收尾。这些 Agent 看似省了人力，实则给企业制造了 “自动化假象”—— 真遇到复杂业务场景，比如大促期间用户咨询激增、数据异常波动，分分钟就连锁崩溃。对我们开发者来说，要是一直搭这种 Agent，本质就是造数字冗余，赚点快钱但没长期价值。
AI Agent 搭建师的三层进阶：从调包到造机器
最开始入行做 Agent 搭建，我跟很多人一样，就是个 “工具整合者”：把 LangChain、Coze 这些框架玩熟，磨提示词、调插件、对接 API，觉得能快速跑出 Demo 就是本事。但这门槛降得太快了，现在刚毕业的学生跟着教程练一周，也能搭出个像模像样的 Agent。去年年底我面试过几个候选人，张口闭口都是 “调包”，问他为什么这么设计流程，只会说 “框架默认就是这么做的”—— 这种状态很容易陷入职业瓶颈。
后来我意识到，要避开浮光行为，得从 “做动作” 转向 “交付结果”，核心是编织逻辑闭环。这时候我开始做流程架构设计，比如搭多智能体系统（MAS）：把电商选品拆成 “数据爬取 - 竞品分析 - 用户偏好匹配 - 选品决策” 四个模块，每个模块用一个 Agent 负责，再用状态机管理它们的协作，加上 RAG 长期记忆存之前的选品结果，还给每个 Agent 加了 “反思机制”—— 比如某款选品销量差，它会自动复盘是数据错了还是用户偏好变了，调整下一次的选品逻辑。
到这一步才发现，AI 真的能进业务深水区：之前客户的选品流程要运营花 3 天，现在 Agent24 小时就能出带数据支撑的选品方案，还能自动迭代。再往上走，就得往行业专家靠了 —— 比如最近接触制造业客户，得先懂他们的生产供应链逻辑，才能用 AI 重构他们的库存预警流程，这时候 AI 只是工具，核心是你对行业的理解，能不能解决真正的痛点。
我曾经历的三重职业焦虑：技术、定位、自我怀疑
虽说这行前景不错，但我也有过一段焦虑期，总结下来是三个坎：
第一是技术迭代的恐惧：去年花了半个月优化 RAG 的检索策略，结果 OpenAI 一发布 128k 上下文窗口，之前的方案瞬间不香了 —— 那种心血被 “降维打击” 的无力感，相信很多开发者都懂。
第二是角色定位的尴尬：我们这类人夹在技术和业务中间，比产品经理懂代码，比底层架构师懂业务，但传统 KPI 体系很难衡量价值：搭的 Agent 上线后，到底算技术成果还是业务成果？面试时被问 “核心竞争力是什么”，总不能说 “我会调 LangChain” 吧？
第三是自我价值的怀疑：好几次搭的 Agent 在 Demo 里表现完美，一上线就漏洞百出，只能处理表层任务，闭环全靠人补。那段时间我经常问自己：我做的这些东西，到底是真创造了价值，还是只是给企业添了个新的 “电子保姆”？
破局：从「技术驱动」到「价值驱动」的三个转变
后来我慢慢摸索出了破局的方向，核心是把注意力从 “技术本身” 转到 “业务价值” 上：
1. 追求全流程闭环，而非单点突破
之前做周报 Agent，我只会让它生成报表，后来改成从 “拉取原始数据 - 分析同比差异 - 生成可视化周报 - 自动发送给部门 - 收集反馈调整分析维度” 全链路打通。现在客户不用再手动导数据、发邮件，Agent 能直接交付 “可落地的周报结果”，而不是 “一份漂亮的文档”。
2. 用底层逻辑构建护城河
技术工具会过时，但系统思维不会。我开始补控制论、决策科学这些跨学科知识：比如用控制论的 “反馈机制” 设计 Agent 的决策流程，确保它偏离目标时能自动修正；用状态机管理多 Agent 的协作状态，避免出现 “各干各的” 的混乱。现在再搭 Agent，我先画业务逻辑图，再考虑用什么框架，而不是反过来。
3. 学会与 AI 共生，而非孤军奋战
焦虑很大程度上来自 “怕被 AI 取代”，但后来我发现，与其对抗，不如合作：我用 AI 帮我快速学习新的 Agent 框架，比如 Coze 的新功能上线，让 AI 帮我整理核心特性和案例；写代码时让 AI 帮我查 bug、优化逻辑，自己把精力放在业务架构设计和逻辑闭环上。现在我的效率至少提升了 3 倍，也不用再担心技术迭代的压力 ——AI 成了我的 “辅助兵团”。
最后：别做数字冗余的制造者
AI Agent 的浮光行为，其实是弱 AI 向实用 AI 过渡的必经阶段。对我们搭建师来说，这既是陷阱，也是机会：陷阱是容易陷入 “调包造 Demo” 的舒适区，制造一堆没价值的数字冗余；机会是，当你能穿透表面的 “高效”，搭建出真正能闭环、能解决业务痛点的 Agent 时，你就成了稀缺的那个人。
现在行业里缺的不是会写提示词、会调框架的人，而是那些懂 “机器为何运转”、能把 AI 和业务逻辑真正拧成一股绳的人。我的目标很明确：做数字世界的 “逻辑治理者”，而不是 “数字螺丝工”—— 当你搭建的 Agent 能真正交付价值时，那些职业焦虑，自然就烟消云散了。
