近日，一则引人深思的消息在科技圈内迅速传播，其内容直指当前智能体开发中的一个普遍误区，令人啼笑皆非之余，也引发了深刻的反思。
消息指出，许多研发团队在打造智能体时，误入歧途，试图通过人为添加所谓的“人类知识”或“小技巧”来提升AI在特定领域的表现。这些“知识”通常以提示词（Prompt）的形式出现，本质上是对AI行为的一系列规则设定。然而，这种做法非但没有带来预期的效果，反而限制了AI的潜能，造成了一种“智能降级”的现象。
大模型的真正优势在于其通过海量数据学习，内部构建了一个模拟真实世界的复杂概率模型，拥有一种尚未被完全理解的通用智能。而人为添加的规则，就如同给一位充满创意的艺术家强加了一本涂色书，限制其自由发挥，扼杀了其创作伟大作品的可能性。
那么，大模型的厉害之处究竟体现在哪里？为何人为的规则会成为其发展的绊脚石？答案在于，大模型的通用智能使其在面对复杂多变、贴近真实世界的需求时，能够展现出惊人的适应性和创造力。而人为设定的规则，往往只能针对特定场景进行优化，忽略了AI的通用智能，从而得不偿失。
要避免这一陷阱，关键在于转变思路，从“教AI怎么思考”转变为“给AI思考的材料”。这意味着，我们应该承认AI在智能方面已经超越了人类，而我们的角色应该是为其提供高质量的、独家的数据作为“情报”，然后信任其自我推理和判断的能力。
在此基础上，智能体的价值方向变得清晰起来。一是深挖“独占性上下文”，将公司内部散落的数据整合起来，为AI提供全面的业务洞察。二是提供“高势能工具箱”，让AI能够利用各种API自主完成任务，成为真正的“高级打杂工”。
以市面上两款不同的智能体产品为例，一款是被称为“工作流AI”的产品，它预设了固定的流程，让AI填充其中环节，但灵活度不足，整合深度不够，容易导致“智能降级”。而另一款如Glean这样的产品，则是一个“上下文平台”，它打通公司内部所有数据孤岛，形成一个统一的“企业知识图谱”，为AI提供全面的上下文信息，从而避免了智能降级的问题。
Glean的成功之处在于，它不做“减法”而是做“乘法”，不用规则限制AI，而是用数据拓宽AI的视野。这种形态的智能体，能够充分利用大模型的通用智能，给出有理有据、包含洞察的回答，真正实现了智能体的价值。
这一转变背后，是一种根本的范式转变，即从“流程优先”转变为“智能优先”。过去，我们设计好流程，让AI辅助执行；而现在，我们默认有一个聪明的“大脑”在核心位置，所有工作都是为这个大脑搭建一个能发挥最大价值的环境。未来的组织，将不再是依赖人类员工执行僵化的SOP，而是将整个公司的业务逻辑封装到智能体体系中，实现真正的智能化运营。
