你以为AI在思考？其实90%在搬砖！

最近两年，AI 智能体已经成为科技行业最热门的概念之一。从 ChatGPT 这样的对话助手，到各类自动化办公软件，再到新兴的多智能体协作平台，几乎每家公司都在谈论 Agent ------ 这种新的 AI 形态被视为未来人机交互的重要范式。

但现实往往比理想骨感。真正尝试过落地的企业会逐渐发现一个残酷的事实：

开发可用的 AI 智能体需要 90% 的传统软件工程，只有 10% 才是 AI 。

这一洞见最早由 Rakesh Gohel 提出，他将其形象地描述为「AI Agent 的冰山模型」。就像冰山一样，人们看到的是露出水面的惊艳 AI 能力，但水面下支撑这一切的，其实是大量平凡却至关重要的工程化工作。

这个观点在业内引发了强烈共鸣。本文将会深入探讨：为什么 AI 智能体的开发如此依赖传统工程？这背后的根本原因是什么？

表面上，智能体就是一个能用日常语言交流、帮你完成任务的高级程序。但在实际企业应用中，真正让它能用的关键不是AI，而是背后的整套系统：

AI只负责"思考"部分
- 理解你的需求、规划步骤、生成回答
- 这部分只占10%的工作量
剩下90%都是常规软件开发
- 用户界面设计、账号安全控制、任务流程管理
- 数据交换对接、工具调用、运行记录和故障恢复
- 没有这些基础功能，再聪明的AI也无法真正用起来

用一句话概括：AI决定它"会不会答"，软件系统决定它"能不能用"。

我们可以用"冰山"来形象地理解AI智能体的构成------就像真实冰山的90%都藏在水下，AI真正强大之处也隐藏在大家看不见的地方。

这就像冰山的尖角，包含：

你平时接触到的AI智能，其实只是它全部能力的"冰山一角"。

这相当于冰山的水下部分，看不见但最关键。企业想用好AI，主要精力都得花在这里：

一句话总结 ：这些隐藏系统不负责让AI变聪明，而是确保它能安全、稳定、可监控地在企业落地干活。就像冰山的水下部分托住露出水面的那一角。

AI系统不是买个模型就能用，得像盖大楼一样设计：
- 流程设计：先想清楚AI怎么一步步干活（比如审批报销要先扫描发票→核对金额→提交财务）
- 权限管理：确定谁能用、能看什么（就像财务系统要分审批人和普通员工）
- 数据准备：把公司资料整理成AI能看懂的形式
- 日志监控：随时检查AI有没有乱来

ToC产品（如ChatGPT）：就像开奶茶店
- 只要饮料好喝（模型聪明）、杯子好看（界面友好）
- 不需要管供应链、品控这些"后台脏活"
ToB产品（如企业AI助手）：就像开连锁超市
- 光有聪明收银员不够，还得：
  
  搭建仓库（数据系统）
  
  设计物流（workflow流程）
  
  培训管理员（权限管控）
  
  开发票/退换货系统（日志追溯）

总结：用AI就像开餐厅------好吃（模型强）只是基础，食品安全（系统稳）、服务流程（工程架构）才是生存关键。