最近跟几个做 AI 落地的朋友吃饭，发现去年还在比谁 prompt 写得溜，今年已经全在聊怎么搭智能体团队了 ——DeepSeek、GPT-4o 这些模型迭代太快，AI 早就从 “帮我写文案” 的辅助工具，变成能自己扛任务的核心角色。这时候再只会写提示词，真的有点跟不上了。
我自己观察下来，单纯的 “提示词工程师” 价值确实在快速缩水。现在大模型越来越聪明，很多时候不用抠字眼引导也能输出不错的结果。真正的竞争力，已经从 “怎么问” 转向 “怎么让 AI 稳定、可控地跑完一整套复杂任务”—— 说白了，就是从 “提问者” 变成 “系统设计者”。
结合我自己帮业务部门落地智能体的经验，AI Agent 相关的职业路径其实是个递进的过程，有没有代码基础都能找到切入点：
入门：先做「工作流编排者」，用低代码解决真问题
这是目前门槛最低、需求最旺的方向，我最早就是从这里切入的。去年帮运营部门搭爆款文案生成的智能体，他们一开始只说 “我要写 10 篇小红书爆款”，这需求太模糊了。我用 Coze 把它拆成了 5 个核心节点：
- 搜索小红书近 7 天的同品类热点
- 提取热点里的高频关键词
- 匹配预先整理的品牌风格库（比如 “元气少女风”“专业干货风”）
- 生成 3 组备选标题
- 基于标题输出正文
还得加逻辑闭环：比如如果搜索热点结果为空，就自动换 2 个关联关键词重搜，再空就触发报错提示运营手动干预。
非技术背景的朋友真的可以先深耕这类工具 —— 智能体落地早期，能用低代码快速把模糊需求变成可落地的流程，解决实际业务痛点，这就是核心优势。我认识的一个运营同学，就靠用 Dify 搭了一套客户跟进智能体，把部门的跟进效率提了 30%，直接转成了 AI 运营专员。
进阶：当低代码不够用，就做「工具接口工程师」
当业务需求变复杂，低代码平台的局限性就出来了。比如我之前遇到的问题：大模型没法直接访问公司内网的客户数据库，总不能让运营手动把数据导出来给它吧？这时候就需要把代码变成大模型的 “延伸手脚”。
这个阶段核心要做两件事：API 封装和上下文管理。我当时用 Python 把内网数据库封装成了 API，还定义了清晰的 Schema—— 告诉大模型 “当用户问‘某客户的历史订单’时，你要调用这个 API，参数填客户 ID”；同时为了绕开 Token 限制，用 RAG 把公司的产品知识库做成了向量库，让智能体能查到 3 年前的产品迭代记录，相当于给它加了长期记忆。
有传统开发基础的朋友转这个方向特别顺，本质上就是把之前写业务代码的能力，用来给大模型补短板 —— 让它能调用工具、访问数据、记住信息。
高阶：多智能体系统架构师，搭能协作的 “AI 团队”
最高阶的就是设计能协同干活的智能体团队了。比如开发一个完整的小游戏，单智能体根本扛不住，这时候就得把人类团队的协作模式映射到 AI 身上：
- 产品智能体：输出需求文档
- 架构智能体：设计技术方案
- 开发智能体：写代码
- 测试智能体：找 bug
我之前看 MetaGPT 的 Demo，就是这么玩的。而且还要设计冲突解决机制：比如测试智能体说代码有问题，开发智能体不认，就触发一个 “仲裁智能体” 去核对最初的需求文档，谁对听谁的。同时还要平衡 Token 消耗和任务质量 —— 比如不是所有细节都让大模型生成，能用 RAG 查知识库的就不用它瞎编。
这个阶段的核心是懂 “系统设计”，知道怎么把复杂任务拆分给不同的智能体，让它们像人类团队一样配合。
最后想说：接受智能体的 “不确定性”，学会调优
搭智能体跟传统软件开发最大的区别，就是它的输出是不确定的 —— 同样的输入，可能这次输出 B，下次输出 B+，甚至偶尔给个 C。我第一次搭文案智能体的时候，就遇到过它突然生成跟品牌风格完全不符的内容，后来跑了几十次测试，调整了风格库的检索权重，才把输出稳定性提上来。
所以调优能力特别重要：要像调试系统一样，用大量测试用例观察智能体的行为，调整 prompt 的约束、优化知识库的检索逻辑、修正工具的调用规则。一个靠谱的智能体不是一次性设计出来的，是反复试错调出来的。
写在最后
智能体的普及其实是生产力工具的代际升级，就像 2000 年只会用浏览器上网成不了核心竞争力一样，现在只会跟大模型对话也不行。真正的门槛是 “动手构建” 的能力 —— 不管是用 Coze 搭个自动发朋友圈的机器人，还是用 Python 写个股票分析的智能体，当你看到它能自己跑完一整套你没预设过的流程时，就真的进入这个赛道了。
我自己也是从搭低代码智能体开始，慢慢写接口、研究多智能体协作的，一步步来就行。与其观望，不如找个小需求动手试试 —— 毕竟，AI 智能体的时代，已经来了。
