THE ENGINEERING OF AI AGENTS
大多数智能体的失败并非模型能力不足，而是缺乏“上下文工程”。如果无法记忆历史操作、理解业务流转逻辑并捕捉领域知识，AI 仅仅是一个昂贵的随机数生成器。
购买 SaaS 是在积累技术债务，而自建智能体是在沉淀企业资产。真正的价值在于让三个人的产出超越过去的十五人，消除流程摩擦，而非仅仅替代人力。
“语境（Context）是将价值 0 元的演示品转化为百万级生产力的决定性变量。”
语境不仅是当前任务，更是历史轨迹。智能体必须能够像资深员工一样，串联起“触发原因”、“历史异常”和“公司政策”。如果不能在 LLM 会话之间结构化地传递这些上下文（如 Claude 的 /compact），下游任务必将崩塌。语境工程师即是 Prompt 工程师 2.0。
智能体的目标不是“替代”，而是“倍增”。它负责消除数据搜集、格式调整和路由分发的摩擦成本，让财务团队将 70% 的时间从“找单据”转移到“做决策”。不要试图移除人类，而是要让人类只需专注于最有价值的判断环节。
选择“单体智能体”、“并行智能体”还是“协作智能体”不仅是代码实现问题，更是核心架构决策。单体易于维护但难以扩展；并行速度快但需解决冲突；协作流程清晰但易在交接处丢失信息。错误的架构匹配会导致无休止的调试噩梦。
绝不要用 AI 制造另一个没人看的仪表盘。智能体的职责是捕捉异常并强制解决。当发票缺失时，直接拦截交易并联系供应商索要特定文件；当审批超时，自动升级并附带上下文。系统必须迫使问题在当下解决，而不是仅仅展示问题。
外部 SaaS 工具是随时可能过期的技术债务，而内部构建的智能体是随时间增值的资产。SaaS 往往无法融入实际工作流，最终被遗弃。自建智能体能深度嵌入现有基础设施，每一次迭代都在加固企业的护城河，而非增加迁移成本。
如果你的 AI 项目规划周期超过 3 个月，它就已经失败了。AI 领域变化太快，一年的规划在落地时早已过时。必须在 3 个月内进入生产环境，处理真实任务，利用真实数据反馈来迭代。在信息丰裕的时代，速度和实战反馈是唯一的生存法则。