在数字化转型的浪潮中，企业正积极探索智能体的构建与扩展之道，这一过程揭示了一个不可忽视的事实：智能体的打造方式相较于传统软件有着根本性的不同。Writer公司的首席执行官兼联合创始人May Habib，基于帮助数百家企业客户成功实施智能体的丰富经验，深刻阐述了这一观点。
Habib在VBTransform大会上强调，智能体在构建逻辑、运行机理及优化策略上均展现出“本质区别”。这意味着，面对这类自适应系统，沿用传统的软件开发生命周期模式已显得力不从心。“智能体并不拘泥于既定规则，”Habib指出，“它们以结果为导向，具备诠释与适应能力，其行为特质唯有在真实应用场景中方能得以彰显。”
据悉，Writer公司已赢得了超过350家财富1000强企业的信赖，预计到2025年底，将有半数以上的财富500强企业借助Writer的力量拓展智能体应用。然而，利用非确定性技术创造高效产出，尤其是在系统性扩展智能体时，其复杂性不容小觑。尽管企业团队能在没有产品经理和设计师参与的情况下启动智能体，Habib仍认为，在智能体的协作、构建、迭代及维护过程中，“产品经理思维”不可或缺。
“无论这是挑战还是机遇，若IT部门未能引领业务伙伴采纳新的构建模式，最终或将承担起全部责任。”Habib的话语中透露出紧迫感。
在智能体的应用实践中，目标导向的方法论显得尤为重要。以法律团队为例，若仅笼统要求智能体协助审查或修改合同，往往难以达到预期效果。相反，明确设定减少合同审查与修改时间的目标，更能激发智能体的潜力。Habib解释道：“传统软件开发生命周期侧重于一系列确定性的可预测步骤，输入输出相对明确。而对于智能体，则需塑造其行为模式，提供丰富上下文，并引导其决策过程。”
智能体的构建还需摒弃传统的工作流程设计，转而构建包含业务逻辑的蓝图。这要求设计推理循环，并与领域专家紧密合作，共同绘制出促进期望行为的流程图。
尽管关于智能体扩展的讨论日益热烈，Writer公司仍在帮助大多数客户逐个构建智能体。这是因为，在智能体的所有权、审计责任、相关性保持及结果验证等方面，尚需明确界定。Habib警告说：“缺乏新的构建与扩展策略，企业很快就会遭遇扩展瓶颈。当组织负责智能体管理的能力跟不上各部门开发步伐时，这一瓶颈便会显现。”
智能体的质量保证同样面临挑战。相较于传统软件，智能体的评估需考虑非二进制行为，即在真实情境下评估其表现，而非仅凭客观清单。失败并非总是显而易见，也不如功能中断那般黑白分明。因此，Habib建议从智能体行为是否良好、安全措施是否有效、结果与意图是否一致等角度进行评估：“我们的目标不是追求完美，而是建立行为信心，因为这里充满了主观性。”
智能体的维护同样别具一格。传统软件维护侧重于代码检查，而AI智能体则需要全新的版本控制策略，以管理所有可能影响其行为的因素。这还需辅以恰当的治理机制，确保智能体能够持续发挥效用，避免产生不必要的成本。由于模型与智能体之间缺乏明确映射，维护工作需涵盖提示检查、模型设置、工具架构及内存配置等多方面。这意味着，必须全面追踪输入、输出、推理步骤、工具调用及人机交互的执行历程。
“你或许只是更新了大型语言模型的提示，却发现智能体行为发生了翻天覆地的变化，即便git历史记录中并未显示任何变动。”Habib举例说，“模型链接变化、检索索引更新、工具API演进……这些因素都可能导致相同提示下的智能体行为不如预期。这感觉就像在调试一个无形的幽灵。”
