Agent进化Agent：AI的新思考
将最近在AICon北京听到一个特别有意思的讨论，说让Agent进化Agent。说实话，第一反应是：这不就是AI版的”套娃”吗？但仔细想想，这事儿还真有点意思。
我见过太多企业搞AI项目，最后都变成了”人工智障”。不是算法不行，而是落地的时候总卡在”最后一公里”。有个做零售的朋友，花了大价钱搞智能客服，结果用户问”衣服会不会起球”，AI回答”我们的衣服质量很好”。这特么不是废话吗？
Agent进化Agent的思路，其实是在解决一个很现实的问题：AI系统也需要持续迭代，但靠人力维护成本太高。就像养孩子，总不能一直手把手教吧？得让它学会自己学习。
我特别喜欢一个案例，某电商平台用AI训练AI来优化搜索推荐。第一个Agent负责理解用户query，第二个Agent负责评估第一个Agent的表现，然后自动调整模型参数。这就像让两个AI互相battle，最后出来的结果比人工调参靠谱多了。
不过说实话，现在很多企业连单Agent都玩不转，就想搞多Agent协同，这步子迈得有点大。就像让小学生直接学微积分，不现实。得先解决数据质量、业务流程数字化这些基本功。
有个做制造业的老板跟我说，他们车间连MES系统都没上全，就想搞AI质检。我说您这就像还没学会走路就想跑马拉松。现在他们先老老实实做设备联网，把数据采集搞扎实了再说。
Agent进化Agent这个事，最打动我的是它体现了一个理念：AI不是一次性项目，而是持续进化的生命体。这让我想起华为做芯片的故事，不就是一代代迭代出来的吗？
但现实是，很多老板要的是立竿见影的效果。上周还有个客户问我，能不能三个月就做出个”智能工厂”。我说您这要求，得加钱——加很多很多钱，还得把预期降到地平线以下。
说到底，技术再牛逼也得回归商业本质。Agent再能进化，也得先解决企业具体的痛点。否则就是拿着锤子找钉子，最后把自家招牌都砸了。
我突然想到个有意思的对比：现在搞AI和当年搞互联网泡沫挺像的。都是先吹概念，然后一地鸡毛，最后活下来的才是真本事。区别在于，这次我们可能没那么多试错的时间了。
所以我的建议是：先想清楚要解决什么问题，再考虑用不用Agent。就像去医院，得先确诊是什么病，再决定吃啥药。千万别学某些”AI概念股”，病还没看就先开药方。
说到这儿，突然想起前两天看到的一个数据：90%的AI项目都死在POC阶段。这不就是典型的”既要又要”吗？既想要颠覆性创新，又不想承担试错成本。要我说，这样的项目，死了活该。
最后说句掏心窝的话：Agent进化Agent这个方向绝对是对的，但千万别把它当万能药。商业的本质永远都是创造价值，技术只是手段。就像再好的刀，也得看厨师怎么用。
