我做了一个Agent，但为什么我开始怀疑它的意义？

最近我花了一个周末，尝试搭建一个AI Agent，目标是自动完成汇报ppt策划和生成流程：写大纲、起标题、搜索信息、生成段落、输出成品。乍一看流程清晰，步骤明确，我满怀期待地打开国内某个“无代码Agent平台”（推文挺多的），准备大干一场。

但很快我陷入了深深的疲惫：

这时候我才真正意识到一个问题：

我不是在用一个“Agent”，我只是在用一个“图形化的Prompt流水线”。

那问题来了：

我为什么要搭Agent？和直接对话有什么差别？所谓的智能体，真的“智能”吗？

很多人都会有一个疑问：

“我在AI里设定了人设，它不就是个Agent了吗？”

但从产品逻辑上来说，这两者差别很大：

Agent的核心在于“流程管理能力 + 工具调用能力 + 状态记忆能力”，本质是把一系列动作（任务）+ 状态管理 + 决策逻辑包装成一个能持续运行的“任务体”。

也就是说，如果你告诉它一个目标，比如“生成一份关于母婴消费市场的产品调研报告ppt”，它应该能自动：

1️⃣ 拆解任务步骤（规划）

2️⃣ 每步调用合适的模块/模型（执行）

3️⃣ 出错自动retry或调整策略（修正）

4️⃣ 保持任务状态（记住任务在哪一步）

这个体验，和你一轮轮问DeepSeek：“请帮我起个报告名字”“再帮我写个大纲”是完全不同的。

但问题来了——现实中真的是这样吗？？

在我这次实操的经历中，我使用的是一个“看起来很强大”的无代码Agent平台。界面上你可以拖拽流程、添加条件、插入Prompt模块……看起来非常像搭建一个完整的AI助手。

但一旦开始使用，我就意识到：

它只是“工作流 + 模型调用”的组合，不是真正的Agent。

❗目前大部分“Agent”平台的实际能力：

但同时也：

就拿我做的那个Agent来说，每一个步骤的prompt都要我自己手写，步骤逻辑也要我手动连接好，甚至连“是不是生成失败了”都要我手动检测。

你说它是智能体，其实它的“智能”全靠我这个人设定。它就像一个图形化的提示词组合器，哪里出错还得我去debug。

很多平台都打着“Agent”旗号，实际上只是“穿上Agent外衣的工作流工具”。

我们可以用一张表格来区分：

讲点不能说的：绝大部分国产“AI Agent平台”其实是伪Agent

它们本质上是：

工作流引擎 + 模型调用（prompt封装）加上一些界面化、插件化、条件判断、变量流转，做成一个“看起来智能的”Bot/流程。

这样的特点是：

所以它们是：

怎么判断一个平台是不是“真 Agent”？

这里有一个快速判断公式：

如果只有一个“目标”输入，它能不能自动思考 → 自主拆解 → 调用工具 → 自我反思 → 最后输出一个合格结果？

如果你发现：

如果不能，那它就是一个“高级版流程引擎”，并不是真正意义上的Agent。

那市面上有真正的agent吗？

答案是：有的。

我后来重新梳理了一下，发现Agent确实有用武之地，但不是所有任务都适合做成Agent。

📌 值得做成Agent的场景：

📌 不适合做成Agent的场景：

最后，我换了一个视角：

我先梳理自己真正想解决的问题，把中间步骤尽量精简，确定哪些环节必须交给Agent，哪些还需要人类参与判断。

再用一些简单的“半Agent”结构，比如两步：提纲 → 写段落，来快速测试。

这时候我才找到一个平衡点：

Agent不等于全自动，它更像一个搭档，帮你省力，但不一定能替你判断。

写完这篇文章，我依然会继续做Agent。

但是我不再纠结“到底是AI还是Agent”，而是找到：

“能不能为我节省时间、提升一致性、提高质量”才是核心判断标准。

📌 真正的Agent不在于你用了几个模块、写了多少Prompt，而在于它有没有形成：

“目标 → 拆解 → 执行 → 修正 → 交付”这样的闭环系统。