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企業(yè) Agent 為何多半是玩具?差的不是模型,是品味

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全文 3,000字 | 閱讀約 8 分鐘


(Replit CEO Amjad Masad 訪(fǎng)談要點(diǎn))

過(guò)去一年,AI Agent 在演示環(huán)節(jié)的表現(xiàn)越來(lái)越驚艷。

給它一個(gè)指令,代碼自動(dòng)生成,環(huán)境自動(dòng)配置,產(chǎn)品幾分鐘就能上線(xiàn)。整個(gè)過(guò)程流暢到讓人覺(jué)得,這技術(shù)已經(jīng)可以替代一整個(gè)團(tuán)隊(duì)了。

但真正落地時(shí),評(píng)價(jià)往往只有一句:看著挺好,用不起來(lái)。

Replit CEO Amjad Masad 最近在一場(chǎng)對(duì)談中,用了一個(gè)詞來(lái)評(píng)價(jià)今天的 Agent :玩具(toys)。看起來(lái)能干活,實(shí)際不穩(wěn)定、做事靠運(yùn)氣、生成的東西都差不多。這類(lèi)能生成但不可靠的內(nèi)容,在業(yè)內(nèi)有個(gè)統(tǒng)一稱(chēng)呼:slop(粗制濫造)。

問(wèn)題不只出在模型本身。更大的問(wèn)題是:沒(méi)人教 Agent 什么叫“好”。

  • 什么內(nèi)容該保留

  • 什么要?jiǎng)h改

  • 做到什么程度才算合格。

這些判斷標(biāo)準(zhǔn),模型學(xué)不到。所以 Masad 的答案不是換更大的模型,就兩個(gè)字:品味(taste)。

要讓平臺(tái)更有主張,讓 Agent 理解好的標(biāo)準(zhǔn)。

第一節(jié)|多數(shù) Agent 都翻車(chē),不是不聰明,是太通用

Amjad Masad 說(shuō):

當(dāng)前,除了代碼和客服,其他 Agent 基本都不靠譜。

不是因?yàn)槟P湍芰Σ粔?,而是這些 Agent 本質(zhì)上就是通用輸出機(jī)器。你給一句模糊提示,它就隨便輸出一個(gè)看起來(lái)還行的通用答案??雌饋?lái)像在完成任務(wù),實(shí)際上只是勉強(qiáng)交差。

所有生成的內(nèi)容看起來(lái)都差不多。UI 排布雷同,語(yǔ)言模板僵硬,代碼風(fēng)格也像流水線(xiàn)產(chǎn)品。

具體來(lái)說(shuō):

  • 你讓它做個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)規(guī)劃,它會(huì)輸出一個(gè)看起來(lái)還行的 Excel,但不懂品牌語(yǔ)調(diào),也不清楚預(yù)算限制;

  • 你讓它寫(xiě)代碼,它給你一段跑得通的函數(shù),但沒(méi)考慮企業(yè)自己的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu);

它能查資料、能回復(fù)、能填表,但始終不清楚什么才算完成得好。

它缺的不是智能,是判斷標(biāo)準(zhǔn)。

在企業(yè)內(nèi)部,事情往往沒(méi)那么標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)是混亂的,流程是斷的,權(quán)限是分散的。Agent 真正難的,不是生成內(nèi)容,而是在一團(tuán)亂麻里還能做出靠譜判斷。

所以 Amjad 強(qiáng)調(diào),

信息檢索是聊天機(jī)器人,行動(dòng)才是 Agent 。

也就是說(shuō),光會(huì)找信息不算 Agent,得能做決定、能判斷結(jié)果。

大多數(shù) Agent 一上生產(chǎn)就崩潰,不是因?yàn)樗?,而是它太通用。沒(méi)有判斷力,也沒(méi)有判斷邊界。你讓它做決定,它只會(huì)給你一種模糊的中等答案。

你以為你找了個(gè)助理,結(jié)果來(lái)的是個(gè)不會(huì)說(shuō)不的臨時(shí)工。

第二節(jié)|品味不是審美,是標(biāo)準(zhǔn)

Amjad 說(shuō):你不能指望基礎(chǔ)模型自帶品味。

這里的“品味”,不是設(shè)計(jì)風(fēng)格,也不是代碼偏好,而是一套讓模型交出可用結(jié)果的機(jī)制。

如果只用模型的默認(rèn)輸出,結(jié)果只會(huì)是一堆雷同的內(nèi)容,和市面上其他產(chǎn)品沒(méi)什么區(qū)別。

那 Replit 怎么做的?

第一步,給模型定規(guī)矩。

Replit 為不同類(lèi)型的 App 準(zhǔn)備了提示模板。做電商的用電商的結(jié)構(gòu),做內(nèi)容的用內(nèi)容的邏輯。不是讓模型自由發(fā)揮,而是事先定好框架,讓生成內(nèi)容符合業(yè)務(wù)需求。

第二步,限定答案范圍。

它不在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上隨便找資料,而是從自己整理好的內(nèi)容庫(kù)里查。用的都是提前分類(lèi)標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)。這樣至少能保證,每次調(diào)用的信息是可信的。

第三步,舍得花資源。

Replit 選擇了不走快路。每次生成內(nèi)容的長(zhǎng)度更長(zhǎng),查詢(xún)更深,結(jié)構(gòu)更細(xì)。哪怕過(guò)程更慢,成本更高。Amjad 的態(tài)度很明確:App 貴一點(diǎn)、慢一點(diǎn),但能用。

這套做法背后的邏輯很簡(jiǎn)單:

生成內(nèi)容,不等于完成任務(wù)。

他要的是結(jié)果能被真實(shí)用戶(hù)用起來(lái),而不是模型做了什么。

所以,他對(duì)“品味”的定義,不是一種感覺(jué),而是三個(gè)實(shí)際動(dòng)作:

  • 先定好什么算完成

  • 只讓模型在靠譜的范圍里找答案

  • 愿意為質(zhì)量多花成本

如果說(shuō)大模型是原材料,Replit 給它加了三層把關(guān):標(biāo)準(zhǔn)、范圍、成本。把那些差不多就行的模糊輸出,一層層卡住。

這就是 Amjad 說(shuō)的品味:不是審美,而是讓結(jié)果有標(biāo)準(zhǔn)、可追溯、有保障。

第三節(jié)|Replit 的 Agent 為什么能交付?

有了標(biāo)準(zhǔn),還得有人盯著。

一個(gè) Agent 能不能用,核心不是它能不能生成內(nèi)容,而是它能不能檢查自己做得對(duì)不對(duì)。但大多數(shù) Agent 做不到這一點(diǎn)。

大多數(shù) Agent 只負(fù)責(zé)寫(xiě),不負(fù)責(zé)看結(jié)果。它生成完代碼、文檔或操作指令,就直接停了。至于能不能執(zhí)行、有沒(méi)有問(wèn)題,它自己并不知道。

Replit 最大的不同,是它讓 Agent 具備了自測(cè)能力。

怎么做的?Amjad 講了個(gè)簡(jiǎn)單但有效的辦法:給每個(gè)編碼 Agent 配一個(gè)測(cè)試 Agent。前者寫(xiě),后者查。測(cè)試 Agent 會(huì)像用戶(hù)一樣打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、點(diǎn)按鈕、讀輸出。不是看代碼,而是實(shí)際操作一遍,看頁(yè)面能不能正常跑、會(huì)不會(huì)崩潰、有沒(méi)有做完。

如果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,它會(huì)把反饋丟給主 Agent。主 Agent 改完再測(cè),直到通過(guò)。

這套機(jī)制不靠聰明,靠的是流程。

而且 Replit 用的是兩個(gè)不同模型。一個(gè)寫(xiě),一個(gè)測(cè)。為什么?因?yàn)橐粋€(gè)模型容易自圓其說(shuō),兩個(gè)模型互相挑戰(zhàn),才更可能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

這就是 Replit 真正能用的原因:它不是生成一次,而是完成一輪。從寫(xiě)得出到用得上,中間差了至少一層驗(yàn)證。

Amjad 強(qiáng)調(diào):

“我們是唯一一個(gè)讓 Agent 測(cè)試自己工作成果的氛圍編碼平臺(tái)。”

更關(guān)鍵的是:Replit 給了用戶(hù)一個(gè)回滾機(jī)制。如果整個(gè)流程出錯(cuò),點(diǎn)一下就能回到任務(wù)開(kāi)始前的狀態(tài)。代碼、數(shù)據(jù)庫(kù)、界面,全都恢復(fù)。

為什么這么重要?

因?yàn)?Agent 的風(fēng)險(xiǎn)不在于它不會(huì)寫(xiě),而在于它出錯(cuò)時(shí)沒(méi)人知道。如果沒(méi)有驗(yàn)證機(jī)制,也沒(méi)有回退手段,它可能一邊出錯(cuò),一邊還在自信地推進(jìn)任務(wù)。

所以 Amjad 把驗(yàn)收機(jī)制做成了 Agent 交付鏈的一部分。你不是在試一個(gè) Agent,而是在用一整條“寫(xiě)—測(cè)—改—通過(guò)—上線(xiàn)”的閉環(huán)。

關(guān)鍵不是能做,而是能做對(duì)。

第四節(jié)|模型人人都能買(mǎi),基礎(chǔ)設(shè)施買(mǎi)不到

很多人以為,Agent 的效果好不好,關(guān)鍵在用什么模型。

Replit 也接了最強(qiáng)的模型:Claude 做主任務(wù),Gemini 3 搜代碼,GPT-5輔助對(duì)話(huà)。但 Amjad 認(rèn)為:型大家都能買(mǎi),差別從來(lái)不在這。

真正的差距,在于有沒(méi)有能力把模型用得對(duì)。

這就要講到一個(gè)容易被忽視的事實(shí):Replit 本質(zhì)上不是一家 AI 公司,而是一家基礎(chǔ)設(shè)施( AI Infra)公司。

舉個(gè)例子,你在 Replit 的 Agent 里讓它寫(xiě)一個(gè) App,它會(huì)在幾秒鐘里開(kāi)啟一整套工作環(huán)境:

  • 啟動(dòng)一個(gè)新的沙盒,讓模型在里頭自由寫(xiě)代碼、搭接口、連數(shù)據(jù)庫(kù)

  • 寫(xiě)完后,測(cè)試 Agent 會(huì)復(fù)制一份環(huán)境來(lái)點(diǎn)按鈕、驗(yàn)證結(jié)果

  • 如果失敗,這個(gè)環(huán)境可以一鍵回到最初,不留殘痕

這套流程背后,其實(shí)非常復(fù)雜:

  • 秒級(jí)生成虛擬環(huán)境

  • 數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)隔離,避免測(cè)試階段誤刪真實(shí)數(shù)據(jù)

  • 操作系統(tǒng)級(jí)的文件追蹤和還原機(jī)制

而這些,大多數(shù) Agent 工具都不具備。

Amjad 特別提到:他們用了四年打磨底層文件系統(tǒng),才讓環(huán)境支持這么快的創(chuàng)建、回滾、合并。這背后是 Copy-on-write(寫(xiě)時(shí)復(fù)制)架構(gòu)。每次操作都是帶記憶的副本,隨時(shí)可以清理或還原。

這套能力不是模型能學(xué)出來(lái)的,也不是提示詞能寫(xiě)出來(lái)的,必須靠工程團(tuán)隊(duì)一點(diǎn)點(diǎn)構(gòu)建。

這就是基礎(chǔ)設(shè)施的價(jià)值。

一套真正能用的 Agent,必須靠這些東西托著:模型有分工、驗(yàn)證有環(huán)境、產(chǎn)品從一開(kāi)始就為交付而設(shè)計(jì)。

Replit 不靠模型差異取勝,靠的是先把基礎(chǔ)設(shè)施搭好了。別人還在討論怎么讓 Agent 輸出內(nèi)容,Replit 的 Agent 已經(jīng)完成了寫(xiě)、測(cè)、改、復(fù)原、上線(xiàn)這整套流程。

差的不是模型,是工程。

結(jié)語(yǔ)|分水嶺不是 AGI,是工程能力

模型越來(lái)越強(qiáng),Agent 卻不好用。

不是技術(shù)不行,而是沒(méi)人負(fù)責(zé)交付。

Replit 沒(méi)靠新模型出圈,而是靠寫(xiě)完要測(cè)、測(cè)完能回退、生成有標(biāo)準(zhǔn)。

Amjad 說(shuō)不能等路線(xiàn)圖,因?yàn)槟愕锰崆鞍鸦A(chǔ)打好,才能抓住模型突破的那一刻。

這套能力,說(shuō)到底就兩個(gè)字:品味。

它不是風(fēng)格,而是底線(xiàn)。不是靈感,而是規(guī)矩。

識(shí)自AI

本文由AI深度研究院出品,內(nèi)容整理自 Replit CEO Amjad Masad 在 VentureBeat 訪(fǎng)談等網(wǎng)上公開(kāi)素材,包含翻譯、提煉與分析。內(nèi)容為合理引述與觀(guān)點(diǎn)延伸,非原文逐字翻譯。未經(jīng)授權(quán),不得轉(zhuǎn)載。

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https://www.youtube.com/watch?v=7i7A-Y4EMgQ

https://venturebeat.com/infrastructure/why-ai-feels-generic-replit-ceo-on-slop-toys-and-the-missing-ingredient-of

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https://www.youtube.com/shorts/21f7Ml1XFuU?utm_source=chatgpt.com

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主編:圖靈

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