为营收团队构建智能体的经历让我们明白，上下文比模型更重要

我们正在打造 Rimplo，一个面向营收和 GTM 团队的智能体平台。有几个设计决策的重要性超出了我们的预期，我很好奇这里的其他人怎么看。1. 我们不再执着于选择“最佳”模型。早期，我们曾争论该统一使用哪个大语言模型。每隔几周，就有新模型在某方面超越之前的模型，而且不同任务适合不同的模型。擅长撰写客户拓展文案的模型，不一定最擅长基于 CRM 数据进行推理。因此，我们选择了不绑定特定模型。用户可以使用多家供应商的模型运行智能体，并随时切换。把一个团队绑定在一家供应商上，也意味着让他们受制于这家供应商的短板。2. 上下文的重要性远超模型质量。向一个通用智能体提问“这周我应该重点关注哪些客户？”，得到的也只是泛泛的回答。同一个模型，如果有 CRM、产品使用情况、通话记录和客户支持历史作为支撑，就能给出销售副总裁真正会据此采取行动的答案。这就是我们优先构建上下文层的原因：让每个智能体都基于同一份业务全景开展工作。模型负责推理，但让答案有用的是上下文。3. 在建立信任方面，垂直领域产品胜过通用产品。营收团队不想要一张白纸。他们想要的是一个已经理解客户流失、增购和销售管道的智能体。因此，Rimplo 会建议应当采取哪些行动，而对于其他需求，用户可以用日常英语构建自己的智能体。4. 每一次发送都需要人工批准。智能体负责起草和准备，但未经批准，任何内容都不会发送给客户，也不会对 CRM 做任何改动。信任需要慢慢积累，却可能瞬间崩塌。对于正在构建垂直领域智能体的各位：你们是否也观察到了同样的现象，即上下文比选择哪个模型更重要？