上海
你有沒有發現，身邊那些號稱“AI 驅動”的產品越來越多？
“AI 秘書”“AI 助理”“AI 管家”……個個都吹得天花亂墜。
可真正讓你覺得“哇，這玩意我離不開”的，有幾個？
事實可能比你想象的更扎心：高達 95% 的 AI 智能體，根本活不到上線那天。
不是 AI 不夠聰明，而是——我們壓根沒教會它怎么理解人。
最近讀到一場在舊金山的閉門討論，挺有意思。Uber、WisdomAI 這些公司的工程師圍坐一圈，聊的不是“怎么寫更好的提示詞”，而是：為什么絕大多數 AI 項目，一進真實世界就崩？
他們的答案讓我恍然大悟：我們總盯著模型多強，卻忘了 AI 不是靠“聰明”活著的，它是靠“設計”活下來的。
1. 別再迷信“提示詞”了，真正的功夫在“上下文工程”
很多人以為，只要提示詞寫得好，AI 就能無所不能。（有時候我也是這么想的）
“請扮演營銷專家”“請生成一份專業報告”……聽起來很厲害，對吧？
但用久了你會發現，AI 像個“會背書但沒靈魂的實習生”——話都說對了，就是不中用。
問題出在哪？不在模型，而在上下文。
有個比喻特別戳我：大模型是土壤，上下文才是種子。
你給它一堆雜草，就別指望長出玫瑰。
AI 要回答問題，就像人寫作文。你給它的“上下文”越合適，答案就越靠譜。
這一點，我特別有體會，很多時候我使用這些 AI 工具都不是僅靠一個提示詞然后等待“抽卡”，而是會經過多次的反復補充上下文信息，最終會得到一個滿意的結果。
真正靠譜的團隊，會像老廚師備菜一樣，精心準備 AI 的“食材”，不是什么都塞給它，而且要確保給它的信息是新的、準的以及能看得懂的（結構化的）。
說白了，LLM 只是大腦，上下文才是它看世界的眼睛。
2. “記憶”不是聊天記錄，而是一門信任的藝術
幾乎所有產品都想讓 AI “記住你”。 但這里有個微妙的邊界：貼心和毛骨悚然，只一線之隔。
想象一下，你讓 AI 推薦一部電影，它卻精準地說出你孩子的名字。你會覺得貼心，還是背脊發涼？我用 ChatGPT 偶有就有這樣的感覺。
好的記憶設計，是分層的：
個人層：記住個人偏好，比如你喜歡柱狀圖還是餅圖、喜歡魯迅風格還是莫言風格
團隊層：記錄部門常見問題，比如知道你們部門常查哪些數據；
公司層：記住公司的企業文化、規章制度、歷史決策等。
但更重要的是：你能看見它記了什么，也能隨時刪掉。
否則，再聰明的記憶，也只是監控。
3. AI 不是萬能的，人永遠在環路里
別被“全自動”、“智能體”這些詞忽悠了。 在涉及錢、安全、醫療的地方，信任才是最大的門檻。
即便不是這些領域，在任何嚴肅的工作中，你都不該完全放手 AI 來做事情。
就像我朋友說的：“我老婆死活不讓我開特斯拉的自動駕駛——不是覺得它不好，是她不信它。”
那成功的 5%，都做對了一件事：把 AI 當助手，不是替身。
關鍵輸出，人能一眼驗證；出了錯，人能立刻覆蓋；系統還會從你的修正里學習。
我特別反感很多智能體的營銷廣告，就跟之前吹自動駕駛一樣，讓你感覺可以完全不用自己動手，這樣的結果就等于你把命都交給它了。
一個很簡單的道理，就連最先進的模型都會“幻覺”，你憑什么相信這些智能體能獨自做決定？
所以啊，別急著放手。人機協同，才是現在最穩的姿勢。
4. 聊天框不是萬能的，好產品懂得“該說就說，該點就點”
自從 ChatGPT 火了，好像所有 AI 都得塞進一個聊天框。 但說實話，叫個網約車，我寧愿“點點點”，也不想跟手機嘮嗑。
自然語言確實能降低門檻——比如讓新手也能查數據、寫代碼。 可一旦有了結果，誰不想直接拖拽調整？把餅圖換成柱狀圖，打字多累啊！
真正聰明的產品，是混合交互：用聊天“進門”，零學習成本；用圖形界面“干活”，高效又安心。
AI 出圖（比如即夢）就是個好例子：先打字描述，生成后立刻切到圖形編輯——祛痘、去水印、局部重繪，點選就行。這時候，GUI 比嘴快多了。
5. 好的AI系統，會“看菜吃飯”
很多人以為 AI 就是調 GPT-4（或者其他某模型） 一勞永逸。 但真正高效的系統，更像個“精打細算的管家”：
簡單問題（比如查天氣），交給本地小模型，又快又便宜；
復雜分析，才請大模型出馬；
關鍵決策，甚至讓兩個模型互相校驗，防出錯。
這叫“模型編排”——不是炫技，而是讓 AI 在速度、成本和準確之間，找到最佳平衡。
而且它還能越用越聰明：哪些任務小模型就能搞定？哪些必須上“王牌”？系統自己會學。
未來的 AI，不是“一個模型打天下”，而是會調度、懂分寸的協作者。
?? 寫在最后
這場討論讓我想通了一件事：
真正能跑起來的 AI，拼的從來不是誰家模型更大、API 更快，而是四個扎扎實實的“基本功”：
上下文質量——它能不能聽懂你話里的真正意思；
記憶設計——它會不會記得你是誰、習慣什么；
編排可靠性——它能不能在成本、速度和準確之間聰明權衡；
信任與體驗——你敢不敢把重要的事交給它。
95% 的 AI 智能體失敗，不是因為模型不夠強，而是因為這些“支架”沒搭好。
AI 不是調用出來的，是設計出來的。
所以下次你再用一個 AI 工具，你也可以從這四個方面來審視它。別只問“它聰明嗎？”，也問問：“它真的懂我嗎？”
如果你也在用 AI（工作 or 生活），歡迎聊聊： 你遇到過最“懂你”、最“靠譜”的 AI 工具是什么？ 或者，最讓你覺得“這玩意根本不靠譜”的又是什么？
本文由「AI 范兒」出品
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