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wzjs 2025/8/16 18:27:33

东莞建设网网上平台,西安官网seo技术,外网网址可以做英语阅读的网站,网站建设最简单的教程视频教程本文核心观点： 当前所有AI Native产品其实都是AI Agent，AI应用是基于LLM workflow构建而成。真正的AI Agent应当是LLM内部具备推理、规划、记忆和调用工具的能力，而非通过外部workflow实现。LLM能力越强，越能取代LLM workflow的…

本文核心观点：

当前所有AI Native产品其实都是AI Agent，AI应用是基于LLM + workflow构建而成。
真正的AI Agent应当是LLM内部具备推理、规划、记忆和调用工具的能力，而非通过外部workflow实现。
LLM能力越强，越能取代LLM + workflow的应用，DeepSeek的崛起已经对很多AI产品形成了能力覆盖，即不需要构建复杂的工作流就能完成特定场景的任务。
以OpenAI为代表的闭源大模型公司都转变为Agent公司，不再以出售API而是Agent服务盈利。

2024年2月，瑞典金融公司Klarna的客服中心发生了一件怪事：原本需要700名员工处理的客户聊天，突然被一个「看不见的员工」接管了三分之二。这个名为「AI Agent」的数字员工，用30天时间完成了人类需要半年的适应期——它不仅能精准识别用户情绪，还会根据实时政策调整话术，甚至在发现系统漏洞时主动触发工单。更关键的是，它从未调用过外部工作流引擎。

这场静悄悄的革命，撕开了AI应用的「皇帝新衣」：那些被称作「AI原生」的产品，本质上仍是LLM套着RPA的壳在跳舞。而真正的AI Agent，正在学会像人类一样思考——用大脑（LLM）而非拐杖（外部流程）完成任务。

一、被误解的「AI原生」：当LLM沦为流程打工仔

今天打开任意一个AI助手，背后都藏着一套复杂的「提线木偶」系统：用户输入→意图分类→调用API→执行动作→返回结果。这套诞生于2023年代的「LLM+workflow」架构，本质上是让大模型扮演「人肉API调用器」。就像咖啡厅的新手学徒，虽然记住了所有配方，但每做一杯咖啡都要翻笔记本确认步骤。

某知名智能客服的代码库里，光是意图分类的规则就有1.2万条，每个对话节点都牵着数十个API接口。讽刺的是，当用户问「如何给老人预约疫苗」时，系统需要先调用地理位置API，再跳转医疗系统接口，最后生成话术——而这一切，本可以通过LLM的「常识推理+多轮记忆」能力直接完成。

腾讯研究院的调研显示，83%的企业AI项目存在「流程冗余」：明明大模型能理解「帮用户查询逾期账单并生成还款计划」，却非要拆分成12个独立API调用。这不是技术限制，而是思维惯性——就像自动挡汽车普及后，仍有人坚持左脚踩离合。

二、DeepSeek：当LLM开始「内生智能」

2025年1月20日发布的DeepSeek-R1模型，给出了另一种可能。在测试中，它无需外部工具链，直接完成了「策划一场跨城求婚」的复杂任务：首先根据用户提供的聊天记录推断女友的喜好（记忆），接着分析天气和场地可用性（推理），然后规划出「公园野餐→无人机灯光秀→密室惊喜」的路线（规划），最后甚至自动生成了应急方案（备用室内场地）。整个过程，模型只用了3次自洽的思考链。

这种能力的本质，是LLM正在发育出「认知操作系统」。就像人类大脑的前额叶皮层，新一代模型开始内置：

记忆宫殿：在对话中自动建立上下文索引，比如记住用户3天前提到的「母亲对花粉过敏」
决策树生成器：面对「帮用户投诉快递破损」时，自动枚举「联系客服→拍照取证→申请赔偿」的优先级
工具直觉：需要调用地图时不再依赖固定API，而是通过自然语言描述「查一下深圳湾公园的开放时间」

百度「橙篇」的技术负责人透露，他们的长文生成模型已实现「零工作流」创作：输入「新能源汽车电池回收的困境」，模型会自动完成文献检索（内置学术知识库）、数据对比（历史报告记忆）、逻辑框架搭建（因果推理），最终输出8000字深度分析——这在传统架构下需要至少5个工具协同。

三、OpenAI的「转变」：从卖API到卖「数字员工」

根据2025年3月13日的报道，OpenAI推出全新的Responses API，明确定位为“Agent的构建模块”，支持搜索、文件查阅、本地任务执行等多步操作。与传统Chat Completion按“输入/输出 token”计费不同，Responses API首次提出“按工具调用和任务结果计费”。这背后，是Klarna案例的大规模复制——当Agent能直接交付业务结果（如处理70%的客服咨询），企业愿意为「价值」而非「算力」买单。

投资机构a16z的观察更犀利：下一代销售系统的核心，不再是CRM里的静态数据，而是能「理解客户情绪、预判需求、自动生成跟进策略」的Agent。某头部车企的试驾预约系统已证明：内置LLM推理的Agent，比传统流程式客服的转化率提升42%，因为它会在用户犹豫时，自动调用历史对话中的「家庭用户更在意安全」的记忆点。

这种转变正在重构AI产业生态。曾经靠卖RPA工具发财的厂商，突然发现客户开始问：「你们的流程能不能用DeepSeek的模型替代？」就像智能手机淘汰MP3时，没有人是无辜的。

四、Agent的终极形态：当AI学会「自己写剧本」

想象一个无需预设流程的法务Agent：当收到合同违约通知时，它会先分析条款（内置法律知识库），接着调取客户历史履约记录（记忆），然后判断协商/仲裁的胜率（推理），最后自动生成律师函并同步证据链。整个过程没有人工干预，没有固定API，只有模型内部的「思考-决策-行动」闭环。

这种「内生智能」的进化，正在改写AI应用的三个底层逻辑：

从「流程驱动」到「目标驱动」：Agent只关心「如何帮用户解决问题」，而非「下一步该调用哪个接口」
从「被动执行」到「主动规划」：就像优秀的助理会预判会议需要的资料，Agent会在用户提问前准备好备选方案
从「工具集合」到「认知主体」：当模型能自主调用插件（如用自然语言「查天气」替代固定API），外部工作流将失去存在意义

微软研究院的最新实验显示，具备内生规划能力的Agent，在复杂任务处理上的效率是传统架构的3.2倍，错误率下降67%。这不是简单的技术迭代，而是AI从「自动化工具」到「智能主体」的质变。