前言
在AI领域，炒作往往走在实践的前面，今年热议的AI Agent（智能体）就是这样一个充满误解与过度承诺的热门概念。吴恩达（Andrew Ng）无疑是人工智能领域最具影响力的人物之一。作为斯坦福大学教授、Coursera联合创始人、百度前首席科学家、AI Fund创始人，他不仅推动了深度学习的普及，还培养了一代AI人才。另一边，LangChain作为当前最流行的大语言模型应用开发框架，已成为构建AI Agent的必备工具，其创始人Harrison Chase被誉为新一代AI创新者。这两位AI领域的重量级人物在LangChain Interrupt大会上对谈时，他们的交流不仅代表了行业前沿思想，更为我们揭示了AI Agent领域背后的真相与误区。究竟什么是实用的AI Agent？哪些是被过度宣传的概念？让我们一起看看Andrew是如何拨开迷雾，直击AI Agent的本质。
真相一：“Agent"还是"Agentic”？别被概念纠缠
当AI智能体概念刚出现时，业内人士花了大量时间争论"这个系统是否算是一个真正的Agent"。Andrew认为这类讨论毫无意义：
“大约一年半前，我注意到很多人在争论某个系统是否算是Agent。我觉得，与其争论这个问题，不如承认系统具有不同程度的’主动性’（agenticness）。有些系统具有少量自主性，有些具有大量自主性，我们可以把它们都称为’主动系统’（agentic systems）。这样就能减少在定义上浪费的时间，专注于实际开发。”
实用建议：不要纠结于术语和定义，而应关注系统能为用户解决什么实际问题。选择适合业务需求的自主程度，无需追求所谓的 “完全自主”。
真相二：简单线性工作流创造的价值远超复杂系统
在Agent的实际应用中，最有价值的往往不是那些复杂的、高度自主的系统，而是简单的线性工作流。这一点可能令许多被炒作迷惑的人感到意外。
Andrew直言不讳地指出：
“我看到大量商业机会主要存在于相对简单的线性工作流中，或仅带有少量分支的线性流程。”
这些工作流往往是自动化现有的人工流程，比如：
- 查看网站上的表单
- 进行网络搜索
- 查询数据库中的合规信息
- 复制粘贴到另一个系统
实用建议：从简单开始，自动化企业中已有的线性流程，这样能快速获得投资回报。不要被那些高度复杂但难以落地的 Agent概念所迷惑。
真相三："乐高思维"比"全能系统"更实用
Andrew Ng提出了一个生动的比喻，将AI工具比作乐高积木：
“如果你只有紫色的乐高积木，能构建的东西很有限。但随着你获得红色、黑色、黄色、绿色等不同形状和颜色的积木，你可以快速地将它们组合成真正酷炫的东西。”
这一比喻揭示了成功构建AI Agent的关键：
- 不要期望一个系统解决所有问题
- 学会组合使用不同的专用工具
- 快速组装现有组件，而非从头构建
这与Sam Altman宣传的全能型AI系统形成明显对比。
实用建议：专注于掌握各种 “乐高积木”（RAG、评估框架、记忆系统等）并灵活组合它们，而非追求单一的"完美系统"。
误区一：评估框架太复杂，不值得构建
尽管评估框架（Evals）被频繁讨论，但Andrew发现许多团队并未实际应用，因为他们认为这是一项巨大的工程。
“人们常把评估框架视为一个巨大的任务，但我认为它应该是能在20分钟内快速搭建的东西，它可能不完善，但可以作为人工评估的补充，让你不必每次更改后都人工检查所有输出。”
他建议从非常简单的评估开始，哪怕只针对一个特定问题，然后随着时间逐步完善。这种增量式方法能帮助团队更快地发现问题并持续改进。
实用建议 ：今天就花 20分钟搭建一个简单的评估框架，哪怕只检查一个特定问题。随后再逐步完善。
误区二：语音界面没那么重要
在被低估的技术中，Andrew Ng特别强调了语音应用：
“语音技术栈被严重低估了。虽然有些开发者在做语音相关项目，但开发者社区对语音技术的关注度远低于其实际重要性。”
Ng认为，语音界面能大幅降低用户使用门槛：
- 用户直接开始交谈，无需面对空白文本框的压力
- 说话比书写更自然，人们口头表达时不会过度追求完美
- 用户可以更轻松地表达想法、改变主意或回溯
他分享了自己团队如何解决语音交互中的延迟问题：
“我们开发了’预响应’功能，当用户提问后，AI会先说’嗯，这很有趣’或’让我想想’。这种方式非常有效地掩盖了延迟，改善了用户体验。”
实用建议：在构建****AI Agent时，认真考虑添加语音界面，特别是在需要降低用户使用门槛的场景。
误区三：“AI会替代编程，所以不必学编程”
过去一年，随着AI辅助编程（也称"vibe coding"）的流行，有人建议不要学习编程，认为AI会自动化编程工作。
Andrew Ng直言：“这可能是有史以来最糟糕的职业建议之一。”
他解释道，历史上每当编程变得更容易（从打孔卡到键盘终端，从汇编语言到高级语言），结果都不是减少程序员，而是有更多人开始学习编程。
“未来最重要的技能之一是能够精确地告诉计算机你想要什么。理解计算机工作原理能让你更精确地指导AI，而不是被它误导。”
这一观点与AI初创企业普遍存在的误区形成鲜明对比，很多投资人仅关注可能替代现有工作的AI应用，而忽视了增强人类能力的方向。
实用建议：无论你从事什么行业，都应该学习基础编程知识，这将帮助你更有效地使用****AI工具，甚至开发简单的Agent。
AI创业成功的真正秘诀
作为AI Fund的掌舵人，Andrew Ng分享了他对AI创业成功的洞察。与普遍认为的"创新技术"或"市场规模"不同，他认为决定成功的两个关键因素是：
- 速度：“创业成功的第一大预测因素是速度。真正熟练的团队执行速度令人难以置信，远超大多数人的想象。”
- 技术知识：“创业成功的第二大预测因素是技术知识。营销、销售等知识已经广泛存在，但真正稀缺的是那些深入理解技术原理的人才。”
这与Anthropic CEO Dario Amodei最近表示，到2026年可能会出现"由一个人运营的十亿美元企业"的预测相吻合。他认为AI将使个人能够运营全球性业务，前提是他们能够有效地利用这些工具。
实用建议：将速度视为竞争优势，培养深厚的技术理解，而不仅仅是工具使用能力。
结语：回归实用主义
在AI Agents被过度炒作的今天，Andrew的观点给我们带来了清醒的认识：成功的AI Agent往往不是那些最复杂、最自主的系统，而是那些能解决实际问题、易于实现的解决方案。
正如市场研究表明，AI Agents领域预计将以每年46.3% 的速度增长，从2025年的78亿美元增至2030年的526亿美元。但这一增长将主要来自那些能够提供实际价值的应用，而非概念上的突破。在接下来的AI创新浪潮中，需要保持清醒，避免被炒作迷惑，专注于打造能解决实际问题的AI Agent。正如Andrew 所言：“我认为我们应该少花时间争论术语定义，多花时间构建有用的系统。”