四川
全球觀察者深度出品
縱橫寰宇，洞察時代風云
NanoBananaPro這陣子是真火，隨便刷個科技圈動態都能看到它。
說白了就是AI模型的本事又上了個大臺階，寫代碼、做分析比以前利索多了。
有人就嘀咕了，模型都這么強了，那AIAgent還有存在的必要嗎？這問題我也琢磨了好幾天，今天就聊聊AIAgent的三種進化方向，看看它到底是要被淘汰，還是換個姿勢接著“發光發熱”。
要說AIAgent最早是啥樣，那得從工具調用說起。
這玩意兒的核心邏輯特簡單，就是“琢磨一下，然后動手”。
整個過程就像個剛學干活的實習生，按步驟走，工具就是它的“螺絲刀”“扳手”。
但這“起步階段”的麻煩也不少。
最頭疼的是工具本身不靠譜。
不同模型調用工具的規矩不一樣，有的要填這參數，有的要按那格式，SDK三天兩頭變，Agent跟著“暈頭轉向”。
就像你用慣了安卓手機突然換蘋果，好多操作得重學，效率能高嗎？
更麻煩的是啥時候用工具、用成啥樣，沒個準譜。
比如讓Agent發郵件，它得知道啥時候該正式點，啥時候能隨便嘮兩句，還得記得附上附件。
這些細節沒法全靠代碼寫死，全憑模型“感覺”，結果就是有時候該調用工具它忘了，調用了又沒達到效果。
這種“不靠譜”要是擱在重要任務里，真能讓人冒冷汗。
線性流程也是個大短板。
Agent處理任務就像走單行道，上一步沒干完，下一步動不了。
要是遇到需要同時查資料、算數據、寫報告的活兒，它就卡殼了。
本來想讓它高效干活，結果成了“慢慢來，不著急”，這哪行啊？現在不少團隊干脆放棄花里胡哨的設計，直接讓Agent對接原生SDK，雖然麻煩點，但至少“走得穩”。
單個Agent搞不定復雜任務，那就組隊唄。
系統協作范式就是這么來的，簡單說就是“一群Agent各司其職，一起把活兒干了”。
就像軟件開發，規劃Agent負責列大綱，執行Agent寫代碼，校驗Agent找bug，調試Agent改錯誤，分工明確，誰也不搶誰的活兒。
這種“組隊模式”能跑起來，全靠一個“公共工作臺”共享狀態層。
所有Agent都能往這兒存東西、拿東西，避免了各干各的“死胡同”。
比如設計Agent畫了張圖，覺得不滿意，不用從頭再來，直接在共享空間里改，其他Agent隨時能看到進度。
光有工作臺還不夠，還得有“糾錯機制”。
就像打球時教練在場邊喊“跑快點”“傳球啊”，系統里的強化反饋會時刻提醒Agent“別忘了目標”“剛才那步錯了，試試這樣”。
要是某個Agent出錯了，也不會影響整個團隊，隔離起來單獨解決就行。
不過話說回來，這么多Agent的聊天記錄、報錯日志堆在一塊兒，整理起來也是個麻煩事，信息太多反而“看不清重點”。
前兩種范式說白了還是“組裝出來的本事”，原生智能就不一樣了它是把規劃、記憶、反思這些“思考能力”直接練到模型骨子里。
就像學霸不是靠死記硬背，而是真懂解題思路，Agent也能自己琢磨“這個任務分幾步干”“上次那么做不對，這次換個方法”。
跟工具調用比，原生智能Agent不再是“被動等指令”，而是自己拿著任務想辦法。
以前是你說“調用這個工具”，它才動；現在它會主動說“我覺得用這個工具更合適”。
跟系統協作比，它不用組隊，一個“人”就能干一群人的活兒，成本低了，反應也快了。
但這“自主進化”也不是容易事。
首先得選對模型，有的模型工具調用準，有的多模態本事強，選錯了就像讓短跑運動員去舉重，白搭。
然后是訓練數據，得有足夠多的人類干活記錄、項目日志，還得在模擬環境里練手，這些數據可不是隨便就能弄到的。
最后怎么判斷它行不行？光看速度快不快不行，還得看活兒干得細不細、有沒有創意，這評估標準就難定了。
說到底，這三種范式不是誰取代誰的關系。
工具調用適合簡單重復的活兒，系統協作能啃復雜項目，原生智能擅長靈活應變的任務。
未來AIAgent要走的路還長，模型得更強，數據得更多，評估得更準。
咱們這些搞這行的，也得跟著學，多試試，慢慢就摸透這里面的門道了。畢竟技術這東西，不前進就等于后退，你說對吧？
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