上海
你有沒有發(fā)現(xiàn)，身邊那些號稱“AI 驅(qū)動”的產(chǎn)品越來越多？
“AI 秘書”“AI 助理”“AI 管家”……個個都吹得天花亂墜。
可真正讓你覺得“哇，這玩意我離不開”的，有幾個？
事實可能比你想象的更扎心：高達 95% 的 AI 智能體，根本活不到上線那天。
不是 AI 不夠聰明，而是——我們壓根沒教會它怎么理解人。
最近讀到一場在舊金山的閉門討論，挺有意思。Uber、WisdomAI 這些公司的工程師圍坐一圈，聊的不是“怎么寫更好的提示詞”，而是：為什么絕大多數(shù) AI 項目，一進真實世界就崩？
他們的答案讓我恍然大悟：我們總盯著模型多強，卻忘了 AI 不是靠“聰明”活著的，它是靠“設(shè)計”活下來的。
1. 別再迷信“提示詞”了，真正的功夫在“上下文工程”
很多人以為，只要提示詞寫得好，AI 就能無所不能。（有時候我也是這么想的）
“請扮演營銷專家”“請生成一份專業(yè)報告”……聽起來很厲害，對吧？
但用久了你會發(fā)現(xiàn)，AI 像個“會背書但沒靈魂的實習(xí)生”——話都說對了，就是不中用。
問題出在哪？不在模型，而在上下文。
有個比喻特別戳我：大模型是土壤，上下文才是種子。
你給它一堆雜草，就別指望長出玫瑰。
AI 要回答問題，就像人寫作文。你給它的“上下文”越合適，答案就越靠譜。
這一點，我特別有體會，很多時候我使用這些 AI 工具都不是僅靠一個提示詞然后等待“抽卡”，而是會經(jīng)過多次的反復(fù)補充上下文信息，最終會得到一個滿意的結(jié)果。
真正靠譜的團隊，會像老廚師備菜一樣，精心準備 AI 的“食材”，不是什么都塞給它，而且要確保給它的信息是新的、準的以及能看得懂的（結(jié)構(gòu)化的）。
說白了，LLM 只是大腦，上下文才是它看世界的眼睛。
2. “記憶”不是聊天記錄，而是一門信任的藝術(shù)
幾乎所有產(chǎn)品都想讓 AI “記住你”。 但這里有個微妙的邊界：貼心和毛骨悚然，只一線之隔。
想象一下，你讓 AI 推薦一部電影，它卻精準地說出你孩子的名字。你會覺得貼心，還是背脊發(fā)涼？我用 ChatGPT 偶有就有這樣的感覺。
好的記憶設(shè)計，是分層的：
個人層：記住個人偏好，比如你喜歡柱狀圖還是餅圖、喜歡魯迅風(fēng)格還是莫言風(fēng)格
團隊層：記錄部門常見問題，比如知道你們部門常查哪些數(shù)據(jù)；
公司層：記住公司的企業(yè)文化、規(guī)章制度、歷史決策等。
但更重要的是：你能看見它記了什么，也能隨時刪掉。
否則，再聰明的記憶，也只是監(jiān)控。
3. AI 不是萬能的，人永遠在環(huán)路里
別被“全自動”、“智能體”這些詞忽悠了。 在涉及錢、安全、醫(yī)療的地方，信任才是最大的門檻。
即便不是這些領(lǐng)域，在任何嚴肅的工作中，你都不該完全放手 AI 來做事情。
就像我朋友說的：“我老婆死活不讓我開特斯拉的自動駕駛——不是覺得它不好，是她不信它。”
那成功的 5%，都做對了一件事：把 AI 當(dāng)助手，不是替身。
關(guān)鍵輸出，人能一眼驗證；出了錯，人能立刻覆蓋；系統(tǒng)還會從你的修正里學(xué)習(xí)。
我特別反感很多智能體的營銷廣告，就跟之前吹自動駕駛一樣，讓你感覺可以完全不用自己動手，這樣的結(jié)果就等于你把命都交給它了。
一個很簡單的道理，就連最先進的模型都會“幻覺”，你憑什么相信這些智能體能獨自做決定？
所以啊，別急著放手。人機協(xié)同，才是現(xiàn)在最穩(wěn)的姿勢。
4. 聊天框不是萬能的，好產(chǎn)品懂得“該說就說，該點就點”
自從 ChatGPT 火了，好像所有 AI 都得塞進一個聊天框。 但說實話，叫個網(wǎng)約車，我寧愿“點點點”，也不想跟手機嘮嗑。
自然語言確實能降低門檻——比如讓新手也能查數(shù)據(jù)、寫代碼。 可一旦有了結(jié)果，誰不想直接拖拽調(diào)整？把餅圖換成柱狀圖，打字多累啊！
真正聰明的產(chǎn)品，是混合交互：用聊天“進門”，零學(xué)習(xí)成本；用圖形界面“干活”，高效又安心。
AI 出圖（比如即夢）就是個好例子：先打字描述，生成后立刻切到圖形編輯——祛痘、去水印、局部重繪，點選就行。這時候，GUI 比嘴快多了。
5. 好的AI系統(tǒng)，會“看菜吃飯”
很多人以為 AI 就是調(diào) GPT-4（或者其他某模型） 一勞永逸。 但真正高效的系統(tǒng)，更像個“精打細算的管家”：
簡單問題（比如查天氣），交給本地小模型，又快又便宜；
復(fù)雜分析，才請大模型出馬；
關(guān)鍵決策，甚至讓兩個模型互相校驗，防出錯。
這叫“模型編排”——不是炫技，而是讓 AI 在速度、成本和準確之間，找到最佳平衡。
而且它還能越用越聰明：哪些任務(wù)小模型就能搞定？哪些必須上“王牌”？系統(tǒng)自己會學(xué)。
未來的 AI，不是“一個模型打天下”，而是會調(diào)度、懂分寸的協(xié)作者。
?? 寫在最后
這場討論讓我想通了一件事：
真正能跑起來的 AI，拼的從來不是誰家模型更大、API 更快，而是四個扎扎實實的“基本功”：
上下文質(zhì)量——它能不能聽懂你話里的真正意思；
記憶設(shè)計——它會不會記得你是誰、習(xí)慣什么；
編排可靠性——它能不能在成本、速度和準確之間聰明權(quán)衡；
信任與體驗——你敢不敢把重要的事交給它。
95% 的 AI 智能體失敗，不是因為模型不夠強，而是因為這些“支架”沒搭好。
AI 不是調(diào)用出來的，是設(shè)計出來的。
所以下次你再用一個 AI 工具，你也可以從這四個方面來審視它。別只問“它聰明嗎？”，也問問：“它真的懂我嗎？”
如果你也在用 AI（工作 or 生活），歡迎聊聊： 你遇到過最“懂你”、最“靠譜”的 AI 工具是什么？ 或者，最讓你覺得“這玩意根本不靠譜”的又是什么？
本文由「AI 范兒」出品
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