在当前迅速发展的科技领域，智能体的开发与应用已成为企业技术革新的重要力量。最近一则关于智能体开发的消息引起了广泛关注，揭示了许多研发团队在智能体构建过程中的误区。这一消息不仅让人感到意外，也促使我们对智能体的开发思路进行深入反思。
报道指出，许多开发者在构建智能体时，常常试图通过人为添加“人类知识”或“小技巧”来提升AI的表现。这种所谓的“知识”主要是以提示词（Prompt）形式展现的规则设定，旨在引导AI朝特定方向输出。实际情况却是，这种方法往往适得其反，导致AI的表现不但未有提升，反而因规则的限制而出现“智能降级”。这种现象不仅掣肘了AI的潜在价值，更展示了当前智能体开发的思维困境。
智能体的核心价值在于其背后强大的大模型技术，这些模型能够从海量数据中提取和学习出复杂的模式，并在面对真实世界的问题时展现出非凡的智能与适应性。与之相比，人为设计的规则则往往只能在特定场景下发挥作用，易导致对AI能力的误判。例如，将创意无限的艺术家限制在一本特定的涂色书中，势必会压制其灵感的迸发。
究竟如何才能解锁AI的真正潜力呢？关键在于我们需要改变思路，转变为“给AI提供思考的材料”而不是“教AI如何思考”。这种转变意味着我们应当充分信任AI的自我推理与判断能力，不再试图通过过多的束缚来影响其输出。开发者的角色应当是为AI提供高质量的数据和独特的情境信息，从而激发其潜在的智能。
在这个新的思维框架下，智能体的开发方向愈加清晰。需要深入挖掘“独占性上下文”，即将企业内部的宝贵数据进行有效整合，形成全面的业务洞察，以便为AI提供丰富的信息基础。提供“高势能工具箱”是构建智能体成功的另一要素，允许AI使用各种增值的API工具，自主完成任务，真正成为企业中的“高级打杂工”。
以目前市场上的智能体产品为例，我们可以明显看到不同开发思路所带来的成效差异。一款被称为“工作流AI”的产品，设计时预设了固定的执行流程，虽然能在一定程度上辅助工作，但却因灵活性不足和信息整合能力有限，往往造成智能“降级”的结果。而另一款名为Glean的产品，则通过构建统一的“企业知识图谱”，打破内部数据孤岛，为AI提供全面的上下文信息。这种创新的思路使得Glean能够最大限度地发掘AI的潜能，提供富有洞察的解答。
Glean之所以成功，正是因为其在开发过程中不去“减法”，而是采用“乘法”思维，充分利用数据而非规则来拓宽AI的视野与理解。这种形态的智能体不仅能提出有理有据的答案，还能够在一定程度上实现真正的智能体价值，推动企业的业务创新。
这一转变背后反映出一种根本的范式变化：从“流程优先”转向“智能优先”。过去，我们往往按照固定流程设计让其辅助执行。而在未来，我们默认AI作为核心“大脑”，而所有的流程与工作都将围绕如何释放这个大脑的最大价值来构建。因此，企业组织形式也将随之转变，不再依赖人类员工执行僵化的程序，而是将企业的业务逻辑和决策能力封装在智能体中，实现全面的智能化运营。
智能体的开发是一个充满潜力的领域，而要真正释放这份潜力，亟需改变传统的开发思维，遵循“给AI思考材料”的新路径，这将为企业未来的智能化转型提供更加广阔的空间和可能性。