在智能体逐步进入工业现场的过程中，行业里出现了一个与早期预期不同的现象：技术越先进，对经验的依赖反而越强。 当智能体来了，真正稀缺的，不是单纯懂算法的人，而是那些既理解复杂生产系统、又能驾驭智能体的“数字老师傅”。
一、智能体时代，“老师傅”被重新定义
传统行业中的老师傅，长期依靠的是无法写进操作手册的经验：对异常工况的直觉判断、对设备极限状态的理解、以及在极端情况下“不能出错”的处理逻辑。这些能力过去被认为难以规模化。
而在智能体架构下，这类经验开始具备新的承载方式。 “会用 AI 的老师傅”，并不是程序员意义上的技术人员，而是能够将行业判断转化为目标设定、约束条件和评价标准的人。他们把经验输入给智能体，而不是被智能体替代。
二、角色变化：从执行者到智能体的“教练”
在生产现场，老师傅的核心角色正在发生变化。
首先，是从“手感判断”到“逻辑抽象”。 过去的经验依赖个人感知，现在需要被拆解为可解释的条件、变量和决策顺序，供智能体理解和复用。
其次，是对智能体输出的审查能力。 智能体在计算层面可能给出最优解，但在真实工业系统中，最优并不等于可行。对物理边界、材料特性和安全红线的判断，仍然依赖长期积累的行业经验。
最后，是对结果的持续对齐。 通过反复校正智能体的判断结果，老师傅实际上在构建企业专属的行业模型，使智能体从通用工具演化为岗位级专家。
三、为什么单纯的 AI 专业人才不够用
在很多落地项目中，一个常见问题是：技术人员能优化模型，但难以定义真正重要的生产变量；而一线人员知道问题在哪里，却无法让系统“听懂”。
相比之下，具备行业经验的老师傅，更擅长从生产目标出发，判断哪些指标值得被优化、哪些异常必须被严格约束。这种能力并非来自算法训练，而来自真实事故、长期试错和对系统整体性的理解。
因此，在复杂行业中，智能体的效果上限，往往取决于经验是否被正确地输入和约束。
四、实践启示：经验正在被“软件化”
越来越多的企业开始意识到，智能体真正放大的不是算力，而是经验。
这促使三种变化出现： 一是将隐性经验转化为可复用的知识资产； 二是通过自然语言等方式，让经验型人员可以直接参与智能体训练； 三是形成“人评估系统，系统辅助人”的闭环，让经验在使用中不断被固化。
五、结论：经验不是被淘汰，而是被放大
在智能体深入产业的过程中，经验并没有失去价值，而是成为系统安全性和有效性的最后一道防线。
真正拉开企业差距的，不是是否使用智能体，而是谁能更快、更完整地把老师傅的判断逻辑转化为智能体可执行的规则。这意味着，未来最重要的人才，将是那些既理解工业现场，又能与智能体协作的人。
