AI智能体中最无聊的部分：没人构建，人人都需要

去年我在一家营收6200万美元的公司领导了一个AI加速项目。我们向生产环境交付了两个智能体：欺诈检测和发布商优化。两者都在运行，都已上线。吞噬了80%工程时间的不是模型。不是提示词。不是数据管道。而是工作流。当欺诈智能体标记了一个可疑的发布商网络时，谁会收到警报？是那个本该发现它的分析师？还是负责审核季度报告的经理？或者是我？没有明确的所有权，智能体的发现只会烂在Slack频道里。我们在第一个月就学到了这个教训。智能体揭示了一个跨越三个市场的模式。四名分析师数月未能发现。浪费了3万美元的广告支出。花了三天才行动，因为没人知道谁拥有这个输出。最终我们构建了我称之为“枯燥层”的东西：每个智能体都读取和写入的共享上下文、实际人类参与的审批流程、升级规则、审计线索。基本上就是电子表格。不是演示材料。AI智能体的演示版本是一个施展魔法的聊天机器人。而生产版本是20%的模型和80%的流程工程。路由决策、所有权分配、智能体出错时的错误处理。如果你跳过这一层，智能体就只是昂贵的Slack噪音。