扒了20家大厂的底裤，我发现99%的AI Agent都在“假装智能
最近，伯克利搞了个大动作。
他们联合斯坦福和 IBM。
找了 300 多个正在一线做 AI 的工程师。
还深度访谈了 20 个已经把 Agent 真正落地的团队。
最后憋出了一份重磅报告。
看完这份报告，我只有一种感觉：
学术界在天上飞，工业界在泥里爬。
而且，真正在泥里爬出来的那些人。
赚到了钱，也省下了时间。
今天我就把这份长达几十页的报告。
揉碎了，把最扎心的真相讲给你听。
尤其是想做 AI 应用的老板和产品经理。
这篇文章，可能会帮你省下几百万冤枉钱。
01
简单，才是王道
如果看学术论文。
你会觉得 Agent 简直神了。
自我进化、多智能体博弈、复杂推理。
但在真实的大厂里呢？
报告的数据简直让人大跌眼镜。
70% 的落地项目，根本不训练模型。
什么微调（Fine-tuning），什么强化学习。
通通靠边站。
大家用的最多的招数。
其实就是最朴素的——写 Prompt（提示词）。
别笑，这就是现实。
甚至有 12% 的项目。
提示词长到了 1 万个 Token 以上。
与其花几十万去微调一个模型。
不如找个懂业务的人，写一段完美的提示词。
这在工业界，叫做“大力出奇迹”。
而且，别把 Agent 想得太聪明。
68% 的 Agent，执行步骤不超过 10 步。
它们不需要像人一样思考三天三夜。
它们只需要像听话的实习生一样。
把这一小步走对，就谢天谢地了。
02
别迷信那些明星框架
市面上有很多 Agent 框架。
像 LangChain、AutoGPT 这种，名气震天响。
你在网上看教程，好像不用它们就不会写代码。
但伯克利的调查发现了一个惊人的反差。
在搞实验、做 Demo 的时候。
确实很多人用这些框架。
可一旦到了真枪实弹的生产环境。
85% 的团队，选择了“裸奔”。
也就是自己从头手写代码。
为什么？
因为那些框架封装得太重了，太不可控了。
为了一个简单的功能，引入几千行代码的依赖。
出了 Bug 根本找不到在哪。
在大厂工程师眼里。
可控性，永远大于便利性。
自己手搓的轮子，虽然丑点。
但是跑起来心里踏实。
03
人类，依然是那根拐杖
很多人幻想的 Agent。
是把任务丢给它，然后自己去喝咖啡。
回来之后，活儿干完了，完美无缺。
醒醒吧，别做梦了。
现实中的 Agent，离不开人。
74% 的落地项目，必须要有“人”在环路中。
要么是人来审核最后的结果。
要么是 Agent 遇到搞不定的，转人工处理。
就连那些所谓的“全自动”评估。
比如用 GPT-4 给自己打分。
最后也得还得配个人工抽检。
为什么？
因为 AI 还是会一本正经地胡说八道。
在金融、医疗这些容不得出错的领域。
没人敢把方向盘完全交给 AI。
现在的 Agent，更像是一个副驾驶。
它能帮你看路，能帮你换挡。
但踩刹车的脚，必须长在你身上。
04
慢一点，没关系
在这个讲究“秒开”的互联网时代。
我们对延迟几乎是零容忍。
但在 Agent 的世界里，规则变了。
报告显示。
66% 的项目，居然能容忍“分钟级”的延迟。
哪怕 AI 想个几分钟才回复。
用户居然也能接受。
这背后的逻辑其实很简单。
因为 AI 干的活，以前人干可能要好几个小时。
比如分析一份几十页的财报。
人得看半天，AI 跑个 5 分钟出来。
这对用户来说，已经是神速了。
所以，别死磕什么毫秒级响应了。
只要结果够好，用户愿意等。
05
最后总结一下
看完这份伯克利的报告。
其实就一句话：
把 AI 当工具人，别把它当神。
真正成功的 Agent，都有这几个特征：
- 不用太聪明：用现成的大模型，别瞎折腾训练。
- 流程要死板：步骤越少越好，别让它自由发挥。
- 人类要看着：最后一道关，必须是人。
- 解决真问题：不管是写代码还是填表，能省时间就是好猫。
现在回头看看。
那些还在吹嘘“全自主、全自动、甚至有意识”的 Agent。
大概率还在 PPT 里骗融资。
而真正闷声发大财的。
都在用最笨的方法，干着最脏最累的活。
所谓的技术落地。
从来都不是炫技，而是对现实世界的妥协。
