面向个人和企业开发Agent的挑战

一、引言

最近学习吴恩达老师的《Agentic AI》课程，同时看到宝玉老师分析的关于面向个人和面向企业Agent 开发不同。本次就用“造汽车”来打个比方，把Agent开发这事儿聊透。整个 IT 行业也从开发客户端软件，到网站/App，现在来到了Agent/智能体。

想象一下，你要造一辆能自己跑、自己能完成任务的“智能汽车”，这就是Agent。

• 个人Agent 就像造一辆酷炫的超级跑车。
• 企业Agent 就像造一个庞大、精准的自动化物流车队。

虽然都是“车”，但目标和挑战天差地别。

二、面向个人的 Agent 开发挑战

目标： 造一辆专属的、能极大提升我个人生活和工作效率的“超级跑车”。它要懂我，能处理我的私事，比如订餐、安排行程、筛选信息、写周报等。

核心挑战：

1. “读心术”挑战：如何真正理解用户的模糊意图？

   • 场景： 用户对Agent说：“帮我找个周末能放松一下的地方。”
   • 挑战： “放松”是什么？是去购物，还是去爬山，抑或是在家看书？预算是多少？喜欢安静还是热闹？个人Agent没有上下文环境，它必须从与用户日常的零散对话中不断学习、猜测用户的偏好。这需要非常精巧的上下文理解和个人偏好建模能力，有点像给Agent装一个“读心”传感器，难度极高。

2. “瑞士军刀”挑战：需要连接无数个不同的“加油站”和“修理厂”。

   • 场景： 用户想让Agent“订一张最便宜的机票，并预订机场附近的酒店”。
   • 挑战： 个人Agent需要能调用航空公司的接口、各大酒店的接口、支付接口等等。这些接口（API）千差万别，质量参差不齐，有些甚至不稳定或需要复杂的授权。开发者为个人用户开发，往往需要自己整合几十上百个不同的服务，就像要给跑车配备能接入所有品牌加油站的万能油枪，工程琐碎且麻烦。这块需要目前面向大众用户的网站/App，提供 API，方便后续采用 MCP 进行调用。

3. “低成本高性能”挑战：如何让跑车又便宜又省油？

   • 场景： 用户希望Agent能7x24小时待命，但又不愿意为此支付高昂的费用。
   • 挑战： 强大的大模型推理能力是要花钱的（Tokens 虽然不贵，但是量大也是花费钱）。如何用尽可能少的“燃料”（Token）完成复杂的任务？如何优化代码，减少不必要的模型调用？这直接关系到产品的可用性和用户的付费意愿。你不可能给每个人的跑车都配一个F1赛车的引擎预算。

4. “隐私与信任”挑战：如何让用户放心地把家门钥匙交给它？

   • 场景： 用户会让Agent处理邮件、备忘录，这些可能包含高度敏感的个人信息。
   • 挑战： 如何保证用户数据的安全和隐私？所有数据是否会被用于训练？Agent做出的决定（比如自动回复邮件）如果出错，责任谁来承担？建立信任是个人Agent普及的最大门槛之一。

三、面向企业的 Agent 开发挑战

目标： 造一个能融入企业现有工作流程的“自动化物流车队”。每辆车不一定要最快，但必须绝对可靠、守规矩、可管理，能协同完成“运送货物”（业务流程）的任务。

核心挑战：

1. “安全与合规”挑战：车队绝不能出交通事故，必须严格遵守交规。

   • 场景： 一个财务Agent需要处理报销。
   • 挑战： 它必须100%遵守公司的财务制度、行业法规（如SOX）甚至国家法律。它不能“自由发挥”，不能把高管的报销信息泄露给普通员工。所有操作必须可审计、可追溯。这是最高优先级的挑战，比“聪明”更重要。

2. “系统集成”挑战：新车队要能开进现有的巨型港口和高速公路系统。

   • 场景： 企业Agent需要从ERP（企业资源计划系统）、CRM（客户关系管理系统）、OA（办公系统）中获取数据。
   • 挑战： 这些系统往往是非常复杂、陈旧（如遗留系统）、且相互独立的“烟囱”。开发Agent的核心工作变成了艰难的系统集成，需要写大量的适配器代码，处理各种诡异的接口，确保数据能准确无误地在不同系统间流动。

3. “精准与可控”挑战：每辆车必须按既定路线行驶，不能跑偏。

   • 场景： 一个客服Agent回答用户关于产品的问题。
   • 挑战： 企业绝不允许Agent“胡言乱语”（幻觉）。它的回答必须严格限定在最新的、经过审核的知识库范围内。需要通过各种技术（如RAG-检索增强生成）给Agent戴上“缰绳”，确保它的行为可控、可预测。企业不需要天马行空的创意，需要的是精准的执行。

4. “规模化与运维”挑战：如何管理成百上千辆卡车，并实时监控它们的健康状况？

   • 场景： 一个拥有5000名员工的公司，部署了100个用于不同部门的Agent。
   • 挑战： 如何统一部署、监控、升级和维护这些Agent？如何分配计算资源？如何设立监控大盘，当某个Agent处理业务出错时能快速报警和干预？这需要强大的平台化、可观测性能力，而不仅仅是写好一个Agent的逻辑。

另外补充 2 点。

1. 开发Agent 的技术人员和使用 Agent 的业务人员不是同一拨人。
   技术人员做出来的 Agent，业务使用人员只会说三句话：1、你这不准啊，2、我们的流程不是这样的，3、你这漏了关键条件。但是这个流程之前开发跟业务一起梳理出来的。

2. 国内企业很多流程都需要审批

国内企业流程（串行审批文化）： 本质上是事前控制。它的逻辑是“除非明确被允许，否则一律禁止”。每一个环节都需要一个明确的“许可信号”（审批动作）来触发下一个环节。这就像一条串联电路，任何一个开关（审批节点）断开，整个流程就停了。
国内企业流程示例（新员工入职为例）：
1. HR录入（智能体A完成）→ 等待 → 部门领导审批（人类）→ 等待 → 资产管理员审批（人类）→ 发放电脑（智能体B执行）。
对Agent的挑战： 在这种流程下，Agent不再是“智能体”，而退化为一个“流程提醒器”或“审批触发器”。它最大的价值可能是自动把申请单填好并发送给审批人，然后就开始“干等”。整个系统的效率和智能性，被最慢的人类审批环节卡住。Agent的异步、调度优势完全无法发挥。

国外企业流程（并行信任基线）： 更倾向于事后审计。它的逻辑是“在预设的规则和预算内，我信任你先做，但事后会来检查你是否做对了”。这就像一条并联电路，多个任务可以同时启动，只要总体符合规则。
国外企业流程示例（同样以新员工入职为例）：
1. HR在系统完成录入的瞬间，同时触发多个动作：
1.1 邮件/账号开通（智能体A自动执行，因为新员工上班第一天必须有邮箱）。
1.2 工牌打印（智能体B自动向打印机发送指令，或通知前台准备）。
1.3 电脑发放（智能体C自动在IT资产库中生成订单，因为“标准型号笔记本电脑”属于预设的、无需审批的入职标配）。
2. 整个流程并行推进，几乎实时完成。
3. “审批”去哪了？ 审批体现在事后的审计和报告上。比如，部门经理会收到一份报告：“本月您的团队新入职了3名员工，已按标准配置发放资产。” 如果其中一名员工申请了超高配的游戏笔记本（超出标配），系统才会触发一个例外审批流程，但不会影响标准流程。

四、总结对比

特性	个人Agent（造超级跑车）	企业Agent（造物流车队）
核心目标	智能、贴心、好玩，提升个人体验	可靠、精准、安全，降本增效
关键挑战	理解模糊意图、连接碎片化服务、成本控制、建立信任	安全合规、系统集成、行为可控、规模化运维
技术侧重	自然语言交互、用户偏好学习、多工具调用	系统集成、流程自动化、访问控制、可观测性
评价标准	“它真懂我！”“帮大忙了！”	“流程跑通了吗？”“出过错吗？”“符合规范吗？”

总而言之：

• 开发个人Agent，更像是一个极客产品经理+心理学家，挑战在于如何让机器更“像人”，更贴心。
• 开发企业Agent，更像是一个资深系统架构师+风控专家，挑战在于如何让机器更“像螺丝钉”，更稳固地嵌入庞大的商业机器中。

希望这个比喻能帮你更好地理解两者的区别。无论是造跑车还是建车队，这都是一个充满机遇和挑战的领域！祝你在Agent开发的道路上顺利！