文 | 智能降級(jí)

近來(lái)看到個(gè)最好玩的消息，大致下面這樣：

這其實(shí)意味著大家花了很多時(shí)間做所謂的智能體，創(chuàng)造的全是負(fù)價(jià)值。

原因特簡(jiǎn)單。

來(lái)自過(guò)去產(chǎn)研陣營(yíng)的人類(lèi)總是覺(jué)得，可以通過(guò)加入人類(lèi)以為讓 AI 更好的知識(shí)（表現(xiàn)為提示詞，本質(zhì)是規(guī)則）來(lái)提升 AI 在特定方向的表現(xiàn)。

這些所謂的 " 人類(lèi)知識(shí) " 和 " 小技巧 "，表現(xiàn)出來(lái)就是提示詞（Prompt），本質(zhì)上則是一堆給 AI 的規(guī)則。

這些東西有助于提高限定目標(biāo)下的精度，但對(duì)于一個(gè)大模型來(lái)說(shuō)，實(shí)則是一種戕害，是一種 " 智能降級(jí) " 的行為。

大模型的厲害之處在哪？

在于它學(xué)了海量的數(shù)據(jù)，內(nèi)部形成了一個(gè)模擬真實(shí)世界的、極其復(fù)雜的概率模型。它有種 " 涌現(xiàn) " 出來(lái)的、我們都還沒(méi)完全搞懂的通用智能。

你加進(jìn)去的那些規(guī)則，就像是給一個(gè)想象力無(wú)限的畫(huà)家，硬塞了一本兒童涂色書(shū)，還規(guī)定他必須在框框里涂色，不能出界。

你以為你在 " 優(yōu)化 " 他畫(huà)蘋(píng)果的能力，實(shí)際上你廢掉了他創(chuàng)作《星空》的可能。

當(dāng)你面對(duì)的需求，敞口巨大、千奇百怪、無(wú)限貼近真實(shí)世界的時(shí)候——比如一個(gè)律師的日常工作——你那點(diǎn) " 局部?jī)?yōu)化 " 就變得得不償失。

你閹割掉的通用智能部分所帶來(lái)的損失大于你費(fèi)勁匹配上的那部分需求上的收益。

最終就化成用戶(hù)的三個(gè)字：不好用。

這就是 " 智能降級(jí) "，也就是現(xiàn)在做智能體的典型陷阱。

更要命的是，大模型本身，還有像通用搜索這種腳手架，它進(jìn)步越快，陷阱就挖得越深。

要規(guī)避 " 智能降級(jí) " 這個(gè)大天坑，核心就一句話：

別再?lài)L試教 AI" 怎么思考 "，而是要給它 " 思考的材料 "。

（背后的原則就是我們 23 年就開(kāi)始提到的智能優(yōu)先）

人類(lèi)得承認(rèn) AI 的 " 腦子 "（底座模型）在無(wú)屬性的智能上已經(jīng)比人強(qiáng)了，所以不要嘗試當(dāng)一個(gè)蹩腳的 " 老師 "，而是當(dāng)它的 " 情報(bào)官 "。

給它提供它原本接觸不到的、高質(zhì)量的、獨(dú)家的 " 情報(bào) "，也就是數(shù)據(jù)和上下文。然后相信它的智商，讓它自己去推理、去判斷。

當(dāng)然因?yàn)槟阋私饽阆敫墒裁?，所以需要一個(gè)比較復(fù)雜的評(píng)估系統(tǒng)。

（這部分很復(fù)雜，本篇不展開(kāi)）

沿著這個(gè)思路，讓智能體有價(jià)值方向其實(shí)很清晰：

方向一：深挖 " 獨(dú)占性上下文 "

通用大模型，懂的是公域。

它不知道你公司上周開(kāi)了什么會(huì)，不知道你們最重要的客戶(hù)是誰(shuí)，更不知道你們的王牌產(chǎn)品是怎么研發(fā)出來(lái)的。

這些，就是你的 " 獨(dú)占性上下文 "。這是你唯一的、也是最堅(jiān)固的護(hù)城河。

我們以前的說(shuō)法：數(shù)據(jù)的邊界是應(yīng)用的邊界。

智能體的首要價(jià)值，就是把這些散落在公司各個(gè)角落的、內(nèi)部的、私有的數(shù)據(jù)，安全、高效地喂給大模型。

說(shuō)白了，就是給 AI 開(kāi) " 內(nèi)網(wǎng)權(quán)限 "。讓它能看到所有郵件、聊天記錄、會(huì)議紀(jì)要、代碼庫(kù)、產(chǎn)品文檔、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）里的數(shù)據(jù)。

當(dāng) AI 能看到這一切的時(shí)候，它就不再是一個(gè)只會(huì)說(shuō)胡話的 " 互聯(lián)網(wǎng)嘴替 "，而是一個(gè)真正懂你業(yè)務(wù)的 " 數(shù)字員工 "。

人類(lèi)要做的主要不是用什么技巧提高智能，而是要補(bǔ)數(shù)字化的課。上面這事深挖的話，背后是數(shù)字成本和生產(chǎn)關(guān)系問(wèn)題。

不管怎么樣，人這部分才是最大的成本和障礙。

方向二：提供 " 高勢(shì)能工具箱 "

光能看還不行，還得能干活。

但這個(gè) " 干活 "，不是你規(guī)定好一步兩步三步的僵化流程。

而是你給它一堆 " 工具 "，就像給一個(gè)聰明的工人一個(gè)工具箱，里面有錘子、有扳手、有電鉆。然后你告訴他，目標(biāo)是 " 把墻上那幅畫(huà)掛起來(lái) "。

他自己會(huì)判斷，是該用釘子和錘子，還是用膨脹螺絲和電鉆。

這個(gè) " 工具箱 "，在數(shù)字世界里就是各種 API。比如 " 查庫(kù)存 "、" 下訂單 "、" 發(fā)郵件 "、" 創(chuàng)建日歷 " ……

一個(gè)好的智能體，應(yīng)該是一個(gè)能熟練使用你給的工具箱、去自主完成你交待的目標(biāo)的 " 高級(jí)打雜工 "。它有腦子，也有手腳。

方向三其實(shí)是自我優(yōu)化，這更難搞，這篇文章里面不展開(kāi)了。

前面的第一二點(diǎn)并非是 Ai 領(lǐng)域的問(wèn)題，和過(guò)去的 ERP、數(shù)字化等等重疊度更高。一定程度是補(bǔ)課和融合。陳果同志經(jīng)常講的內(nèi)容，在這里是很有用的。比如：

說(shuō)了這么多，那到底什么樣的產(chǎn)品才能避開(kāi) " 智能降級(jí) " 的坑？

我們可以拿市面上兩種不同形態(tài)的產(chǎn)品做個(gè)對(duì)比，一下就明白了。

失敗的形態(tài)：那個(gè) 5 萬(wàn)美元的合同 AI

這種產(chǎn)品，我稱(chēng)之為 " 工作流 AI"。

它明顯的問(wèn)題是靈活度不夠，而靈活度不夠則是因?yàn)檎仙疃炔粔颉?/p>

它的邏輯是，在一個(gè)封閉的軟件內(nèi)部，預(yù)設(shè)好一個(gè) " 分析合同 " 的流程。然后讓 AI 來(lái)填充這個(gè)流程里的某些環(huán)節(jié)。

這時(shí)候當(dāng)人可以和 AI 高頻交互的時(shí)候，你的工作流帶來(lái)的就基本是壞處。

它的問(wèn)題可能是：

1. 上下文缺失：它只知道你上傳的這一份合同，不知道這份合同的背景、談判過(guò)程（可能在郵件里）、相關(guān)的歷史合同（可能在另一個(gè)文件夾里）。它是個(gè) " 睜眼瞎 "。

2. 流程僵化：它把你和 AI 都鎖死在一個(gè)固定的流程里。律師想換個(gè)角度問(wèn)點(diǎn)問(wèn)題，想讓 AI 結(jié)合點(diǎn)別的信息，門(mén)兒都沒(méi)有。這就是 " 智能降級(jí) " 的重災(zāi)區(qū)。

3. 價(jià)值孤點(diǎn)：它的價(jià)值，僅限于 " 分析合同 " 這一個(gè)孤零零的場(chǎng)景。它無(wú)法把這個(gè)能力，和你公司的其他工作流串聯(lián)起來(lái)。

成功的形態(tài)：Glean 這樣的產(chǎn)品

Glean 的本質(zhì)是一個(gè) " 上下文平臺(tái) "。

它所有的貢獻(xiàn)在于確保我們反復(fù)說(shuō)過(guò)的：現(xiàn)實(shí)理解縱深。

它什么流程都不預(yù)設(shè)。它的唯一目標(biāo)，就是打通一家公司內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)孤島，把 Slack、Google Drive、Jira、Salesforce ……所有系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)全都連接起來(lái)，形成一個(gè)統(tǒng)一的、可供 AI 檢索和理解的 " 企業(yè)知識(shí)圖譜 " 或 " 企業(yè)大腦 "。

這部分最麻煩的活其實(shí)并不是大模型出現(xiàn)后才做好的。

國(guó)內(nèi)當(dāng)年說(shuō)的數(shù)據(jù)中臺(tái)其實(shí)和這活非常類(lèi)似。

只不過(guò)做數(shù)據(jù)中臺(tái)的公司估計(jì)掛個(gè)七七八八了吧，這從一個(gè)側(cè)面也反應(yīng)了 AI 深度應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)難度。

下面是我隨便找的一個(gè)中臺(tái)的圖，大家可以和 Glean 的架構(gòu)比比：

下面是 Glean 的架構(gòu)圖：

做不好數(shù)據(jù)中臺(tái)，智能體一樣不好用，至少牽涉生產(chǎn)關(guān)系的肯定不好用

Glean 本身，就是那個(gè)最牛的 " 情報(bào)官 "。它不教 AI 怎么思考，它只負(fù)責(zé)把最全、最準(zhǔn)的 " 情報(bào) " 喂給 AI。

當(dāng)一個(gè)智能體被架設(shè)在 Glean 這樣的平臺(tái)上，它就活了。你問(wèn)它：" 上個(gè)季度我們最重要的客戶(hù)‘ ACME 公司’那邊有什么進(jìn)展和風(fēng)險(xiǎn)？"

一個(gè) " 孤島 AI" 會(huì)一臉懵逼。

但基于 Glean 的智能體是這么干的：

1. 調(diào)取 ACME 公司在 CRM 里的所有記錄。

2. 調(diào)取與 ACME 相關(guān)的所有郵件和 Slack 聊天記錄。

3. 調(diào)取內(nèi)部關(guān)于 ACME 項(xiàng)目的會(huì)議紀(jì)要和周報(bào)。

4. 然后，它調(diào)用大模型的通用智能，把這些碎片化的信息綜合起來(lái)，給出一個(gè)有理有據(jù)、包含洞察的回答：" 進(jìn)展是 XX 合同已續(xù)簽，但風(fēng)險(xiǎn)是他們的關(guān)鍵接口人最近在郵件中抱怨我們的交付延遲，相關(guān)討論在 XX 的 Slack 頻道里有記錄。"

你看，這整個(gè)過(guò)程，沒(méi)有任何人去預(yù)設(shè)一個(gè) " 客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)分析 " 的死板流程。

Glean 這種形態(tài)，就不太會(huì)出現(xiàn) " 智能降級(jí) " 的問(wèn)題。

因?yàn)樗龅牟皇?" 減法 "（用規(guī)則限制 AI），而是 " 乘法 "（用數(shù)據(jù)拓寬 AI 的視野）。它的核心價(jià)值，不在于設(shè)計(jì)了多厲害的 Prompt，而在于構(gòu)建了多么厲害的 " 數(shù)據(jù)通路 "。

當(dāng)?shù)讓哟竽Ｐ蛷?GPT-4 升級(jí)到 GPT-5，那個(gè) 5 萬(wàn)美元的 " 孤島 AI" 可能就廢了。

但 Glean 的價(jià)值反而會(huì)暴增。因?yàn)楦鼜?qiáng)的大腦，配上更全的數(shù)據(jù)，能產(chǎn)生的智能是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的。

再?gòu)?qiáng)調(diào)下，上面的內(nèi)容被我簡(jiǎn)化了，用于說(shuō)明方向，真做開(kāi)發(fā)的時(shí)候，累計(jì)偏差等處理有很復(fù)雜的過(guò)程。需要架構(gòu)、領(lǐng)域模型等的綜合。我 1 年多以前寫(xiě)過(guò)些這類(lèi)文章。

說(shuō)到底，這背后是一種根本的范式轉(zhuǎn)變，一種 " 智能優(yōu)先（AI First）" 的原則。

過(guò)去的思路是 " 流程優(yōu)先 "，我們?cè)O(shè)計(jì)好流程，讓 AI 來(lái)打輔助。這背后本質(zhì)是人類(lèi)優(yōu)先，流程用于固化某種期望。

而 " 智能優(yōu)先 " 是倒過(guò)來(lái)的：我們默認(rèn)有一個(gè)聰明的 " 大腦 " 在 C 位，我們所有的工作，都是為這個(gè)大腦搭建一個(gè)能讓它發(fā)揮最大價(jià)值的環(huán)境。

我們以前管這個(gè)叫：if else 調(diào)整到 any then 的思維模式。

這個(gè)原則推到終極形態(tài)，就是 " 無(wú)人公司 "。

未來(lái)的組織，不再是靠人類(lèi)員工執(zhí)行成千上萬(wàn)個(gè)僵化的 SOP（標(biāo)準(zhǔn)操作程序）。而是把整個(gè)公司的業(yè)務(wù)邏輯，都封裝到一套智能體體系里。

怎么封裝？ 不是寫(xiě)死板的代碼，而是為智能體體系定義好：

1. 目標(biāo)（Goals）：比如，" 維持公司產(chǎn)品 A 的庫(kù)存量在 1000 到 1200 件之間 "。

2. 上下文（Context）：給它接入實(shí)時(shí)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、物流信息（Glean 模式）。

3. 工具（Tools）：給它調(diào)用采購(gòu)系統(tǒng) API、向供應(yīng)商發(fā)郵件 API、向人類(lèi)主管發(fā)預(yù)警 API 的權(quán)限。

這些都需要個(gè)底座，這個(gè)底座就是我們基本干黃的數(shù)據(jù)中臺(tái)。

然后，這個(gè)智能體體系就會(huì)像一個(gè)生命體一樣，7x24 小時(shí)地自主運(yùn)行，自己做決策，自己調(diào)用工具去執(zhí)行。

人類(lèi)的角色，從執(zhí)行者，變成了目標(biāo)的設(shè)定者和最終結(jié)果的監(jiān)督者。

所以，規(guī)避給 AI" 上規(guī)矩 " 并且最終產(chǎn)生 " 智能降級(jí) " 產(chǎn)品，首先要整明白個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題：AI 是啥，是干啥的！

( 不過(guò)說(shuō)起來(lái)很尷尬，我寫(xiě)了快兩年智能原生、智能優(yōu)先、無(wú)人公司，不說(shuō)別人，我的朋友們好多好像還是不咋理解或者認(rèn)同）