为什么所有构建的智能体都只是更差的Claude Code？

过去几周，我一直在负责构建一个开放式的智能体解决方案，我有点抓狂，需要一些现实检验。将Claude定义为一个功能强大的工具集，Claude Code目前可能是最好的，但你可以用自己觉得最好的来替代。基本上，我忍不住认为，每一个被创建出来的智能体，其实都只是能力更弱、在数据上加了护栏的Claude。举个简单的例子：一个编排智能体、一个数据库智能体和一个知识智能体（能访问内部知识，如PDF、向量数据库等）。要实现这个，你必须定义每个智能体的能力。编排智能体需要制定结构化计划，数据库智能体需要编写并执行SQL查询，知识智能体则要操作向量数据库并遍历Markdown文件。这本身运行得不错，但Claude Code通过`/goal`就能完成所有这些。它可能需要多几个周期来探索数据库模式或找到Markdown文件，但最终都能搞定。那么，通过`tools=[]`来定义智能体的能力还有什么意义呢？我想，这或许只是为了限制它迭代解决方案的周期，而这些方案本可以通过工具快捷地完成？仅此而已？我对此越来越困惑。在我看来，无论问题多么抽象和复杂，都可以分解成一个DAG（有向无环图），其中每个节点都是一个任务，Claude Code都能解决（假设它在计算机上，并且排除一些人在回路中的限制）。问题真的只是任务分解吗？这个分解问题真的那么难吗？我能感觉到自己一天天被讽刺所侵蚀，因为我的任务就是用Claude Code创建另一个智能体工作流，而这个工作流的功能还不如Claude Code本身，哈哈。