Agent 的風刮得很大，但多數人可能沒抓住本質。簡單說，Agent 就是模型 + 環境反饋 + 工具。模型大家熟悉，后兩者才是多數人忽略的重點，也是從“玩具”到“能干活的工具”的關鍵分野。

早期的 Agent 像 AutoGPT，更多是新奇。現在的 Agent 能解決實際問題，得益于模型進步，但更重要的是工程，特別是如何構建和利用“上下文 (Context)”。上下文不是簡單喂數據，而是 Agent 完成任務所需一切信息的總和，關鍵在于這些信息如何被自動化地提煉和使用。

工具的演進中，MCP (Model-Component-Protocol) 像個“統一度量衡”的功臣，降低了門檻。至于 A2A 之類，更多是概念。而那些通過模擬人操作瀏覽器的方式 (GUI)，目前看，如果目標應用有 API，那 API 永遠是更優、更可靠的選擇；GUI 只是不得已的備選，笨拙且不穩定。

為什么有些 Agent 產品執著于在瀏覽器里“表演”操作過程？答案是信任。用戶對看不懂的黑箱操作天生不信任，透明化過程能增強安全感，這是現階段必要的“笨辦法”。

AI Coding 的角色常被誤解。它不是 Agent 的全部，而是 Agent 手中一把強大的“瑞士軍刀”，用于在沒有現成工具時“現場制造”一個。核心在于復用，而不是每次都從零編碼。

現階段，甚至長期來看，都是垂直 Agent 的時代。通用 Agent 聽起來性感，但就像人人會做飯，跟大廚的手藝是兩回事。在特定領域深耕，把活干細，才有價值。

Agent 的靈魂，源自強化學習 (RL) 的核心理念：狀態 (State)、行動 (Action)、激勵 (Reward)。創業者要思考的，是如何將你的產品設計成一個有效的“環境”，能清晰定義狀態，提供行動選項，并給出明確的激勵信號。不懂 RL 的精髓，很難做出真正能自我迭代的 Agent。

好的 Agent 產品，應該讓用戶**“不動腦子”**。交互自由度比準確度更優先，所以聊天框這種形態反而很有優勢。準確度的問題，應該由開發者在后端通過各種手段解決，而不是把皮球踢給用戶。

給 Agent 創業者的忠告：清醒認識當前模型的邊界；清晰定義你要交付的最終結果是什么；要敢于信任大模型，別用太多規則捆住它的手腳，那會降低“智能利用率”；最后，通過透明化建立用戶信任。

如果你要判斷一家 Agent 公司，別只看 Demo。問問他們：“你們產品里的環境反饋和激勵信號是怎么設計的？” 如果這個問題都含糊其辭，那基本可以判斷他們還沒摸到門道。因為，只有結構化的輸出和明確的反饋，Agent 才能有效迭代。

Agent 的未來取決于兩件事：底層大模型的進步，以及更關鍵的——上下文處理工程能力的突破。這需要時間。在此之前，少談些“主義”，多想想如何用現有的能力，實實在在地解決一些具體問題。

本文轉載自???草臺AI???，作者：RangerEX