最近几个月一直在跟 AI Agent 项目打交道 —— 从帮电商搭用户运营智能体，到给企业做内部任务调度 Agent，身边越来越多同行开始聊起 “AI Agent 搭建师” 这个新身份。但聊着聊着，总能听到几句藏着焦虑的吐槽：“现在搭个 Agent 都有现成框架了，我们的核心价值到底在哪？”
其实最开始我对 Agent 的理解也很模糊，直到上个月做零售客户的智能导购 Agent 才摸透：它不是传统那种执行单一指令的工具，而是能自己完成 “感知 - 决策 - 执行” 闭环的系统。比如用户发一句 “我买的衣服洗一次就起球了”，它得先判断用户是要售后还是要解决方案，再调取用户的会员等级和售后规则，最后决定是直接推退款链接、还是转人工跟进 —— 整个流程完全自主，这跟写个接口调大模型完全不是一回事。
技术平民化后，我也曾慌过一阵
不得不说，现在 LangChain、AutoGPT 这些工具出来后，搭个能用的 Agent 原型真的快多了。上周带实习生，他只用了两天就基于 LangChain 搭了个文档问答 Agent 的 demo，换以前我自己写逻辑不得耗上一周？
那时候我心里确实咯噔一下：以前靠写复杂代码建立的那点职业壁垒，好像越来越薄了？以前熟练用 Python 写个多线程任务调度就能当护城河，现在拖拖拽拽组件、调调参数就能出个能用的东西，那我们这些 “搭建师” 的核心价值，难道就剩拼谁调参更快吗？
这种焦虑感持续了好一阵，直到上个月的售后 Agent 项目给我敲了警钟。
真正的壁垒，从来不是 “写代码”
客户一开始的需求特别模糊：“我们要一个能自动处理售后工单的 Agent”。要是直接按字面意思搭，肯定会踩坑 —— 比如用户说 “我买的鞋磨脚”，Agent 是直接同意退款，还是先建议换码？不同品牌的售后规则不一样，还要考虑用户的会员等级、历史投诉记录，甚至得预判会不会引发用户不满升级。
那三天我没写一行代码，天天跟客户的售后主管泡在一起：把他们嘴里 “我们一般会这么处理” 的潜规则，拆成了 “工单分类标签体系、规则优先级矩阵、人工干预触发阈值” 三个技术模块，还加了 “用户情绪识别” 的分支逻辑 —— 比如用户带脏话的投诉，直接转人工，不让 Agent 瞎回复。
最后上线后，Agent 的出错率比预期低了 40%，客户特别满意。那时候我才反应过来：真正难的从来不是搭个 Agent 的架子，而是把模糊的业务需求翻译成精准的技术目标，在效率、成本和可控性之间找到平衡，甚至预判 Agent 在真实场景里可能闯的祸。
这些事，是框架和自动化工具干不了的。比如怎么把 “让 Agent 更懂用户” 这种模糊需求，拆成 “用户画像标签、历史交互分析、场景化 prompt 设计”；比如怎么在系统里加 “熔断机制”，避免 Agent 做出超出权限的决策；比如怎么权衡 “大模型调用成本” 和 “回答准确率”—— 这些都是建立在技术之上，但又超越了代码实现的能力。
未来的搭建师，得是 “T 型选手”
现在我不会再纠结要不要把某个框架练到极致了，反而花更多时间去啃不同行业的业务逻辑：比如最近在研究制造业的生产调度，想看看 Agent 怎么帮他们优化排产 —— 这得懂生产流程的瓶颈，懂设备的负载规则，不是光靠大模型就能搞定的。
我觉得 AI Agent 搭建师的未来，肯定不是一条只钻技术深度的单一路径。它要求我们变成 “T 型选手”：
- 纵向得有技术底子：得懂大模型的局限性，知道怎么调参、怎么控成本、怎么保证 Agent 的稳定性；
- 横向得有行业视野：能看懂不同行业的痛点，能把业务里的 “潜规则” 变成技术能落地的逻辑，甚至能预判 Agent 上线后可能引发的伦理风险 —— 比如会不会泄露用户隐私，会不会做出不符合行业规范的决策。
焦虑是契机，不是终点
其实现在回头看，那些焦虑本质上是怕被工具替代，但工具从来都是帮人解放双手的。以前我们花 80% 的时间写代码实现功能，现在只需要 20%，剩下的时间可以去做更有价值的事：比如设计更贴合业务的系统架构，比如思考怎么让 Agent 更安全可控，比如帮客户定义真正的问题 —— 而不是只解决他们提出的问题。
与其担心技术发展消解岗位，不如把这次变化当成升级自己的契机。毕竟，能解决真实世界里复杂问题的人，永远不会被淘汰。
