你有沒有發(fā)現(xiàn)，身邊那些號(hào)稱“AI 驅(qū)動(dòng)”的產(chǎn)品越來越多？

“AI 秘書”“AI 助理”“AI 管家”……個(gè)個(gè)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(gè)？

事實(shí)可能比你想象的更扎心：高達(dá) 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(huì)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(shù) AI 項(xiàng)目，一進(jìn)真實(shí)世界就崩？

他們的答案讓我恍然大悟：我們總盯著模型多強(qiáng)，卻忘了 AI 不是靠“聰明”活著的，它是靠“設(shè)計(jì)”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(shí)候我也是這么想的）

“請(qǐng)扮演營銷專家”“請(qǐng)生成一份專業(yè)報(bào)告”……聽起來很厲害，對(duì)吧？

但用久了你會(huì)發(fā)現(xiàn)，AI 像個(gè)“會(huì)背書但沒靈魂的實(shí)習(xí)生”——話都說對(duì)了，就是不中用。

問題出在哪？不在模型，而在上下文。

有個(gè)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(diǎn)，我特別有體會(huì)，很多時(shí)候我使用這些 AI 工具都不是僅靠一個(gè)提示詞然后等待“抽卡”，而是會(huì)經(jīng)過多次的反復(fù)補(bǔ)充上下文信息，最終會(huì)得到一個(gè)滿意的結(jié)果。

真正靠譜的團(tuán)隊(duì)，會(huì)像老廚師備菜一樣，精心準(zhǔn)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(zhǔn)的以及能看得懂的（結(jié)構(gòu)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(shù)

幾乎所有產(chǎn)品都想讓 AI “記住你”。 但這里有個(gè)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(zhǔn)地說出你孩子的名字。你會(huì)覺得貼心，還是背脊發(fā)涼？我用 ChatGPT 偶有就有這樣的感覺。

好的記憶設(shè)計(jì)，是分層的：

• 個(gè)人層：記住個(gè)人偏好，比如你喜歡柱狀圖還是餅圖、喜歡魯迅風(fēng)格還是莫言風(fēng)格

• 團(tuán)隊(duì)層：記錄部門常見問題，比如知道你們部門常查哪些數(shù)據(jù)；

• 公司層：記住公司的企業(yè)文化、規(guī)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(shí)刪掉。

否則，再聰明的記憶，也只是監(jiān)控。

3. AI 不是萬能的，人永遠(yuǎn)在環(huán)路里

別被“全自動(dòng)”、“智能體”這些詞忽悠了。 在涉及錢、安全、醫(yī)療的地方，信任才是最大的門檻。

即便不是這些領(lǐng)域，在任何嚴(yán)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(dòng)駕駛——不是覺得它不好，是她不信它?！?/p>

那成功的 5%，都做對(duì)了一件事：把 AI 當(dāng)助手，不是替身。

關(guān)鍵輸出，人能一眼驗(yàn)證；出了錯(cuò)，人能立刻覆蓋；系統(tǒng)還會(huì)從你的修正里學(xué)習(xí)。

我特別反感很多智能體的營銷廣告，就跟之前吹自動(dòng)駕駛一樣，讓你感覺可以完全不用自己動(dòng)手，這樣的結(jié)果就等于你把命都交給它了。

一個(gè)很簡單的道理，就連最先進(jìn)的模型都會(huì)“幻覺”，你憑什么相信這些智能體能獨(dú)自做決定？

所以啊，別急著放手。人機(jī)協(xié)同，才是現(xiàn)在最穩(wěn)的姿勢(shì)。

4. 聊天框不是萬能的，好產(chǎn)品懂得“該說就說，該點(diǎn)就點(diǎn)”

自從 ChatGPT 火了，好像所有 AI 都得塞進(jìn)一個(gè)聊天框。 但說實(shí)話，叫個(gè)網(wǎng)約車，我寧愿“點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)”，也不想跟手機(jī)嘮嗑。

自然語言確實(shí)能降低門檻——比如讓新手也能查數(shù)據(jù)、寫代碼。 可一旦有了結(jié)果，誰不想直接拖拽調(diào)整？把餅圖換成柱狀圖，打字多累啊！

真正聰明的產(chǎn)品，是混合交互：用聊天“進(jìn)門”，零學(xué)習(xí)成本；用圖形界面“干活”，高效又安心。

AI 出圖（比如即夢(mèng)）就是個(gè)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(diǎn)選就行。這時(shí)候，GUI 比嘴快多了。

5. 好的AI系統(tǒng)，會(huì)“看菜吃飯”

很多人以為 AI 就是調(diào) GPT-4（或者其他某模型） 一勞永逸。 但真正高效的系統(tǒng)，更像個(gè)“精打細(xì)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(fù)雜分析，才請(qǐng)大模型出馬；

• 關(guān)鍵決策，甚至讓兩個(gè)模型互相校驗(yàn)，防出錯(cuò)。

這叫“模型編排”——不是炫技，而是讓 AI 在速度、成本和準(zhǔn)確之間，找到最佳平衡。

而且它還能越用越聰明：哪些任務(wù)小模型就能搞定？哪些必須上“王牌”？系統(tǒng)自己會(huì)學(xué)。

未來的 AI，不是“一個(gè)模型打天下”，而是會(huì)調(diào)度、懂分寸的協(xié)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(gè)扎扎實(shí)實(shí)的“基本功”：

• 上下文質(zhì)量——它能不能聽懂你話里的真正意思；

• 記憶設(shè)計(jì)——它會(huì)不會(huì)記得你是誰、習(xí)慣什么；

• 編排可靠性——它能不能在成本、速度和準(zhǔn)確之間聰明權(quán)衡；

• 信任與體驗(yàn)——你敢不敢把重要的事交給它。

95% 的 AI 智能體失敗，不是因?yàn)槟Ｐ筒粔驈?qiáng)，而是因?yàn)檫@些“支架”沒搭好。

AI 不是調(diào)用出來的，是設(shè)計(jì)出來的。

所以下次你再用一個(gè) AI 工具，你也可以從這四個(gè)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

我每天都在更新，如果你覺得這些內(nèi)容對(duì)你有用，

那我們就加個(gè)關(guān)注、交個(gè)朋友。