越来越多的团队开始尝试将 Agent 应用到客服、知识库、办公自动化、金融、电商、制造业等业务中。
然而,真正做过企业 Agent 的团队都会发现一个共同的问题:
Demo 很容易,真正上线却很难。
很多团队照搬了 Claude、Cursor、OpenAI SDK 等开放式 Agent 的架构,但业务越来越复杂,Prompt 越来越长,Tool 越来越多,最终系统变得难以维护。
问题并不是模型能力不足,而是企业 Agent 与开放式 Agent 面临的是两类完全不同的问题。
为什么开放式 Agent 可以工作?
开放式 Agent(如 Claude Code、Cursor、Devin)面对的是未知任务。
例如:
帮我定位这个仓库为什么编译失败。
模型不知道应该先做什么。
它可能需要:
- 阅读代码
- 搜索日志
- 查看配置
- 修改代码
- 再运行测试
整个过程是探索式(Exploration)的。
因此,这类 Agent 的核心通常是 Planner。
| User │ ▼ Planner │ ▼ Tool Selection │ ▼ Tool Calling │ ▼ Observation │ ▼ Planner |
LLM 负责不断规划下一步动作。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单,这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200% ,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。
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